Automatic process for 3D environment modeling from acquired image sequences

松本 拓; 羽成 敏秀; 川端 邦明; 八代 大*; 中村 啓太*

Proceedings of 28th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 28th 2023) (Internet), p.768 - 773, 2023/01

This paper reports on an automatic process for 3D environmental modeling from acquired image sequences. We have studied methods of 3D environment modeling to understand unknown environments. However, 3D environment modeling using acquired image sequences is a time-consuming task. When 3D environment modeling is performed using image sequences acquired in an unknown environment, the generated models do not always produce the expected result. Therefore, we consider that the quality of the generated 3D environment models could be quickly verified by realizing the sequential presentation of the generated models. To verify the effectiveness of the automatic process, we implemented it under different execution environments. Consequently, the automatic process could generate a 3D environment model from acquired image sequences.

3D reconstruction considering calculation time reduction for linear trajectory shooting

中村 啓太; 羽成 敏秀; 川端 邦明

Proceedings of 27th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 27th 2022) (Internet), p.771 - 775, 2022/01

画像からの三次元復元において、画像枚数が少なくても、各画像が三次元復元の対象物の特徴を捉えていれば、短時間で高精度な三次元復元を実現できることが知られている。そこで、三次元復元に有効な画像を選択するために、シミュレーションによる仮想環境の構築と撮影条件の変更により、画像選択のためのテストデータを生成することが考えられる。本研究では、直線レール上をカメラが移動して画像を撮影する場合に着目し、この場合における、三次元復元にかかる計算時間短縮を考慮した有効な画像選択条件をシミュレーションにより調査・検証する。

Fast in-situ mesh generation using Orb-SLAM2 and OpenMVS

Wright, T.*; 羽成 敏秀; 川端 邦明; Lennox, B.*

Proceedings of 17th International Conference on Ubiquitous Robots (UR 2020) (Internet), p.315 - 321, 2020/00

In exploratory robotics for nuclear decommissioning, environmental understanding is key. Sites such as Fukushima Daiichi Power Station and Sellafield often use manually controlled or semi-autonomous vehicles for exploration and monitoring of assets. In many cases, robots have limited sensing capabilities such as a single camera to provide video to the operators. These limitations can cause issues, where a lack of data about the environment and limited understanding of depth within the image can lead to a mis-understanding of asset state or potential damage being caused to the robot or environment. This work aims to aid operators by using the limited sensors provided i.e. a single monocular camera, to allow estimates of the robot's surrounding environments to be generated in situ without having to off load large amounts of data for processing. This information can then be displayed as a mesh and manipulated in 3D to improve the operator awareness. Due to the target environment for operation being radioactive, speed is prioritised over accuracy, due to the damaging effects radiation can cause to electronics. In well lit environments images can be overlaid onto the meshes to improve the operators understanding and add detail to the mesh. From the results it has been found that 3D meshes of an environment/object can be generated in an acceptable time frame, less than 5 minutes. This differs from many current methods which require offline processing due to heavy computational requirement of Photogrammetry, or are far less informative giving data as raw point clouds, which can be hard to interpret. The proposed technique allows for lower resolution meshes good enough for avoiding collisions within an environment to be generated during a mission due to it's speed of generation, however there are still several issues which need to be solved before such a technique is ready for deployment.

Development of a GUI-based operation system for building a 3D point cloud classifier

谷藤 祐太; 川端 邦明; 羽成 敏秀

Proceedings of 2019 IEEE Region Ten Conference (TENCON 2019) (Internet), p.36 - 40, 2019/10

This paper describes a Graphical User Interface (GUI) based operation system for building a classifier based on deep learning and verifying its categorization performance. Currently, we build a structure discrimination method based on deep learning with 3D point cloud to support status awareness of the operator of remotely controlled robot. For building a powerful classifier, the operations like "collection of learning data", "construction of architecture" and "creation of learning model "are done by trial and error. Therefore, we consider to develop a system to make such complicated operations easier and more efficiently. In this paper, we describe about required functions for helping such operations and explain developed a prototype system in detail.

ロボットの実証試験; 楢葉遠隔技術開発センター

羽成 敏秀; 川端 邦明

金属, 89(7), p.582 - 588, 2019/07

日本原子力研究開発機構では、福島第一原子力発電所の廃炉作業を推進するために、廃炉作業に必要な遠隔技術の開発および遠隔操作習熟訓練の支援を目的とする楢葉遠隔技術開発センターを整備して2016年4月より運用を開始している。本稿では、楢葉遠隔技術開発センターの取り組みについて紹介する。

Towards enhancement of test facilities for supporting nuclear decommissioning by remote technology

川端 邦明; 毛利 文昭*; 白崎 令人; 谷藤 祐太; 羽成 敏秀

Proceedings of 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2017), p.450 - 455, 2018/02

https://doi.org/10.1109/SII.2017.8279254

本論文は、遠隔技術による廃炉、特に福島第一原子力発電所を支援するための試験施設および設備について報告を行う。原子力機構楢葉遠隔技術開発センターでは、1F廃炉のための遠隔技術開発を支援するためのセンターであり、モックアップ階段、ロボット試験用水槽、モーションキャプチャなどを整備して、2016年4月から運用開始している。これに加えて、廃炉用遠隔操作ロボットの試験環境の設計、開発も行っている。本論文では、楢葉遠隔技術開発センターにおける試験施設や試験環境開発の現状について報告を行う。

レーザー光を用いた燃料デブリ・炉内構造物取出しに向けた研究(II); 平成25年度研究成果

村松 壽晴; 山田 知典; 羽成 敏秀; 武部 俊彦; Nguyen, P. L.; 松永 幸大

JAEA-Research 2014-018, 41 Pages, 2014/09

JAEA-Research-2014-018.pdf:42.21MB

福島第一原子力発電所の廃止措置作業では、燃料と炉内構造物とが溶融混合凝固した燃料デブリなどを取出し対象とする必要がある。この燃料デブリは、米国・スリーマイル島原子力発電所2号機での知見から、形状不定、高硬度、多孔質、多成分などの特徴を持つと考えられ、これを的確に取出すことのできる工法を確立する必要がある。本報では、高出力・高出力密度、局所加工性、遠隔操作性に優れ、更には靭性によらず溶断・破砕を行うことが可能なレーザー光を熱源とした切断工法を対象とし、燃料デブリの取出しに必要となる要素技術を開発することを目標とした研究計画を策定するとともに、これに基づいた2013年度(平成25年度)の研究成果について記載した。

レーザー切断技術の標準化に向けた研究開発,5; 狭隘部内アシストガスの流動特性評価

羽成 敏秀; 杉原 健太; 小川 剛充; 村松 壽晴

no journal, , 

レーザー切断はレーザー光の熱エネルギーで切断対象を溶融し、溶融金属をアシストガスにより排出する工法である。このため、レーザーの照射条件だけでなく、アシストガスの噴射条件も合わせて適切化する必要がある。切断溝深部での溶融金属の排出過程にはアシストガスの運動量、溶融金属の粘性や表面張力といった流体物性が大きく寄与していると考えられている。本研究では溶融金属排出制御による切断能力の向上を目的とし、噴射距離(スタンドオフ)が切断溝内でのアシストガス噴流の中心流速に及ぼす影響を評価する模擬試験を行った。L=14mmはそれ以下のスタンドオフと比較して、狭隘部流入直後から噴流中心流速は小さく、ほぼ線形に減少していく様子が確認できた。これより、スタンドオフを大きくとりすぎると、狭隘部内へのアシストガスの流入量が減少し、溶融金属の排出の効率が低下するものと考えられる。

レーザー切断技術の標準化に向けた研究開発,6; 厚板金属のレーザー切断における照射熱量に対する切断可能板厚の評価

杉原 健太; 羽成 敏秀; 村松 壽晴

no journal, , 

厚板鋼材に対するレーザー切断条件の適切化・制御に向けて、これまでに原子炉廃止措置に向けたレーザー切断の適用性確認試験を実施し、さまざまな加工パラメータにおける切断の可否を評価してきた。切断が失敗したほとんどのケースでは、切断溝内部で溶融金属が凝固し、溶融金属の排出経路が塞がれていた。切断可能板厚評価において、レーザー照射条件と溶融金属挙動の影響を切り分けるために、本報告では溶融金属が切断溝に詰まらない条件で試験を実施して切断可能板厚のレーザー照射熱量依存性を評価した。レーザー出力3ケース(1.84, 3.73, 5.63kW)、加工速度5ケース(15360mm/min)で切断試験を実施し、切断深さを単位切断長さあたりのレーザー照射熱量をもとに評価した。照射熱量が多いほど深く溝が掘れていた。また、同じ熱量であってもレーザー出力が高い方が深く切断できており、低出力で加工する場合には熱伝導によるエネルギーロスが大きくなる。以上の結果から、切断可能板厚を大きくするためには熱伝導によるエネルギーロスを減らし、高出力のレーザーを用いて短時間に切断することが重要であると結論づけられる。

レーザー光を用いた福島燃料デブリ取出し技術に関する研究開発,3; レーザー光パルス照射によるセラミックス破砕特性

松永 幸大; 羽成 敏秀; 山田 知典; 村松 壽晴

no journal, , 

原子力機構では、福島第一原子力発電所の炉容器下部に堆積していると考えられる燃料デブリ及び炉内構造物の取り出し技術の開発を行っている。本報告では、レーザーパルス照射による取り出しを想定し、照射時間などに対するセラミックスの破砕特性を実験的に確認した結果について紹介する。試験では、燃料デブリの主要成分であるジルコニア(1300HV)と、同程度の硬さを有するアルミナ(1550HV)のペレット(約8.7mm, 高さ10mm)を模擬体として用いた。この模擬体に対し、スポット径1.56mm, 入熱密度13W/cm, 26W/cmのレーザー光を垂直にパルス照射して、これによる破砕片数を整理した。