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今渕 貴志; 川端 邦明
Proceedings of 2023 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2023) (Internet), p.396 - 400, 2023/01
This paper describes a method for discrimination of structures in a plant facility by deep learning based on projected images created from a colored 3D point cloud data using a virtual camera system. In order to promote safe and secure decommissioning works, it is important to recognize a radiation condition in the workspace via calculation based on the measured sensor data. In our previous work, we proposed a structure discrimination method by 3D semantic segmentation network to obtain clues required for radiation dose simulation: shape regions for creating 3D shape model and structural category labels for assigning material information. However, in the evaluation, we confirmed that the network trained based on point geometric patterns had limited discrimination performance. In this paper, we introduce deep learning based on projected images created from colored 3D point cloud data to improve the accuracy of our structure discrimination method. The projected images are created by a virtual camera system, and after discrimination, predicted pixel-wise labels are back-projected into the 3D point cloud. In evaluation, we reported the discrimination performance and 2D-3D back projection result of our proposed method.
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.
鈴木 健太; 八代 大*; 川端 邦明
Proceedings of International Topical Workshop on Fukushima Decommissioning Research (FDR2022) (Internet), 4 Pages, 2022/10
This paper describes a development of PHITSPlugin for the radiation behavior calculation. The developed plugin calculates a dose distribution in conjunction with Choreonoid which is a physical simulator. It was developed to contribute to estimate an integral radiation dose on the robots. We discuss a procedure for calculating the dose distribution. Also, we demonstrate to calculate the dose distribution by utilizing experimental examples.
鈴木 健太; 八代 大; 川端 邦明
JAEA-Testing 2021-004, 125 Pages, 2022/03
JAEA-Testing-2021-004.pdf:6.1MB
本稿は、日本原子力研究開発機構(以下、原子力機構)が開発したHAIROWorldPluginの利用手順書(HAIROWorldPluginマニュアル[JAEA-Testing2020-009])の改訂版である。原子力機構楢葉遠隔技術開発センターでは、東京電力ホールディングス株式会社(以下、東京電力HD)福島第一原子力発電所におけるロボットを用いた遠隔による廃炉作業を支援するための技術として、ロボット等の動力学シミュレーションが可能なオープンソースソフトウェアであるロボット用統合GUIソフトウェアChoreonoidを基盤としたロボットシミュレータを開発している。HAIROWorldPluginは、ロボットの遠隔操作により行われる廃炉作業を模擬するための拡張機能をChoreonoidプラグインとしてまとめたものである。改訂版の本利用手順書では、最新のHAIROWorldPluginが廃炉作業時を想定したロボットの遠隔操縦体験を提供するための機能(水中ロボット/無人航空機の挙動模擬、ノイズ・歪み・色相変化等を含む不鮮明なカメラ画像提示、遅延・帯域減少・パケットロス等の通信障害効果の付与)に加えて、新たに追加された機能の設定と操作手順を説明している。具体的には、シミュレーションをしているロボットと他の物体との間の干渉状態を記録する機能、ジョイスティックの入力状態を表示・記録する機能、環境物体のモデル(パイプ・グレーチング・スロープ)を生成する機能、慣性モーメントを計算する機能、使用頻度の高いシミュレーションの設定を簡易な操作で呼び出す機能、シミュレーションの履歴を記録・表示する機能について説明を追記した。本稿では、Ubuntu20.04LTSにChoreonoidを導入してHAIROWorldPluginをインストールする手順と、HAIROWorldPluginが提供する機能を利用する際の操作手順やパラメータの設定方法を、Choreonoidを初めて使用するユーザにもわかりやすいように画面のスナップショットを用いて説明している。
山田 大地; 川端 邦明; 阿部 浩之*
JAEA-Technology 2021-033, 18 Pages, 2022/03
JAEA-Technology-2021-033.pdf:1.58MB
本稿は、原子力災害対応および廃炉作業に用いるロボット等の遠隔操作機器(以下、ロボット)の性能を定量的に評価するとともに、その性能を比較するための試験法について記述したものである。東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所での事故発生後、多くの遠隔操作ロボットが作業に活用されている。災害は発生件数が少ないため、実際の事故対応の作業経験と教訓は、将来の遠隔操作ロボットの開発において重要となる。そこで、我々は福島第一原子力発電所での遠隔操作ロボットによる作業を参考にしてロボット性能評価のための試験方法の開発に取り組んでいる。福島第一原子力発電所の事故対応では、ロボットアームを備えたロボットがロボットアームにより作業対象への接触や作業対象の移動、作業対象を撮影するタスクがあった。また、それらの中には、壁などの障害物により作業対象までの直線的なアクセスを物理的、視覚的に遮られるため、ロボットアームにより障害物の上方を越えて作業対象に接近、接触するタスクがあった。本稿は、壁状の障害物の上方または障害物の奥にある作業対象への接近に関する性能を定量的に評価するための試験手順について記述するものである。試験実施の参考のために、具体的な試験環境の例とテスト実行のデモンストレーションの様子についても掲載している。
今渕 貴志; 谷藤 祐太; 川端 邦明
Proceedings of 2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2022) (Internet), p.1036 - 1040, 2022/01
本稿は、3次元点群データに基づいた深層学習による原子力プラント内構造物の識別手法について報告するものである。安全かつ着実な廃炉作業の推進のためには、取得した作業空間情報に基づいて状態の推定や想定を行うことが重要である。特に空間内の放射線量に関わる情報をシミュレーション等の計算で正確に推定することができれば作業計画の立案等が容易になる。正確な放射線量に関する計算を行うためには、作業空間内に存在する物体の空間形状と材質のデータが必要不可欠であるが、その推定は容易ではない。そこで我々は、原子力プラント内の構造物の種別から材質を推定しうることに着目し、深層学習による構造物識別手法の研究開発に取り組んでいる。本稿では、学習データとして既存プラントの3次元点群データに基づき作成されたCADデータの属性ラベルをボクセルグリッドサンプリングによって当該点群データへ付与する手法を提案し、Hold-out学習による学習精度を示すことでその有用性についての考察を述べる。
羽成 敏秀; 川端 邦明; 中村 啓太
Proceedings of 2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2022) (Internet), p.1041 - 1045, 2022/01
被引用回数：0 パーセンタイル：0.52本稿では、時系列画像からの立体復元計算を効率に行うための画像選択法について述べる。立体復元計算の効率を向上させるためには、時系列画像から適切な画像を選択する必要がある。そこで本研究では、遠隔操作ロボットに搭載されたカメラから得られた画像間の変位に基づくしきい値を検討した。その結果、提案手法は時系列画像からオプティカルフローに基づくしきい値を設定することで、効率的な立体復元のために適切な画像を選択できることが確認された。これにより、重複画像や類似度の高い画像を除外して効率的な立体復元を行うことで、計算コストを削減できることが示唆された。
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。
鈴木 健太; 川端 邦明
New Trends in Intelligent Software Methodologies, Tools and Techniques; Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol.355, p.248 - 257, 2022/00
This paper describes the development of PHITS Plugin for calculating an integral radiation dose. PHITS Plugin is an extension of Choreonoid, and it was developed to estimate the effects of radiation on robots by calculating the integral radiation dose. We discuss the functional requirements to compute the dose distribution for calculating the integral radiation dose during the simulation.
川端 邦明; 山田 大地; 阿部 浩之*
JAEA-Technology 2021-021, 30 Pages, 2021/11
JAEA-Technology-2021-021.pdf:2.55MB
本稿は、原子力災害対応および廃炉作業に用いるロボット等の遠隔操作機器(以下、ロボット)の性能を定量的かつ相対的に評価するための試験法について記述したものである。東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所(以下、1F)での事故発生後から現在まで、作業やタスクに応じて多種多様な遠隔操作ロボットが導入されている。このような作業経験と教訓は、将来のロボットの設計、開発に重要であることから、我々はこれらを参考にしてロボット性能評価のための試験方法の開発に取り組んでいる。近年の廃炉作業においては、原子炉格納容器内の核燃料デブリの分布や状態に関する調査が実施されている。格納容器内部へロボット等の投入・展開は、放射性物質の飛散の防止のために小口径の貫通孔を介して行われている。著者らが1Fの1、2号機での作業実施について調査したところ、貫通孔を介して格納容器内に展開した後にロボットによって調査作業を実行するためには、貫通孔にケーブルを通した状態で、貫通孔の出口から下方にある床面上での自在な走行および貫通孔の出口から下方に位置する傾斜面上での自在な走行について高い性能が必要であることがわかった。本稿は、これらの性能に注目して、定量的かつ相対的なロボットの性能比較・評価に資する、貫通孔を介した展開後の床面上走破性能試験と貫通孔を介した展開後の傾斜面上走破性能試験の2つの試験手順について記述するものである。試験実施の参考のために、具体的な試験環境の例とテスト実行のデモンストレーションの様子についても掲載している。
榊原 貴徳*; 高橋 悟*; 川端 邦明; 尾田 正二*
2021 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2021), Vol.2, p.517 - 523, 2021/07
被引用回数：0 パーセンタイル：0本論文では、複数のメダカの画像処理によってトラッキングするために近接状態を認識して処理を行うことで、個々のメダカを追跡する手法についての提案であり、実験によって検証した内容について報告している。
阿部 文明; 川端 邦明; 鈴木 健太; 八代 大
2021 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2021), Vol.2, p.835 - 836, 2021/07
被引用回数：0 パーセンタイル：0This paper describes a simulator-based system for testing skill to maneuver the robot remotely. Our motivation is to apply the robot simulator to the skill verification process of the remote operation of robots. As a first step in achieving this, we developed the functions which work in conjunction with Choreonoid for collecting the data during operation and displaying collected data after the trial on-demand. In this paper, we described concrete implementation for considering the task of passing through the narrow passage in the dark and the result of a test run by using the developed prototype system.
鈴木 健太; 川端 邦明
2021 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2021), Vol.2, p.833 - 834, 2021/07
被引用回数：0 パーセンタイル：0This paper describes the HAIROWorldPlugin which is a plugin for Choreonoid. We have developed the plugin functions to virtually configure decommissioning task environments and situations for remotely operated robots by referring decommissioning works have conducted in Fukushima Daiichi Nuclear Power Station of Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc. (FDNPS). HAIROWorldPlugin is a package of our previous development results such as Fluid Dynamics Simulator, Visual Effect Simulator, Communication Traffic Simulator, Motion Recorder, Model File Explorer, Crawler Robot Builder, Terrain Builder, and Operation Command Manager. Each function is explained, and the examples of demonstrations are presented.
鈴木 健太; 阿部 文明; 八代 大; 川端 邦明
JAEA-Testing 2020-009, 254 Pages, 2021/03
JAEA-Testing-2020-009.pdf:18.61MB
本稿は、日本原子力研究開発機構(以下、原子力機構)が開発したHAIROWorldPluginのマニュアル(利用手順書)である。原子力機構楢葉遠隔技術開発センターでは、東京電力ホールディングス福島第一原子力発電所におけるロボットを用いた遠隔による廃炉作業を支援するための技術として、ロボット等の動力学シミュレーションが可能なオープンソースソフトウェアであるロボット用統合GUIソフトウェアChoreonoidを基盤としたロボットシミュレータを開発している。HAIROWorldPluginは、ロボットの遠隔操作により行われる廃炉作業を模擬するための機能を提供するChoreonoidの拡張機能である。具体的には、我々がこれまでに開発を行った水中ロボットの挙動、無人航空機の挙動、視覚効果(ノイズ・歪み・色相変化)を含む不鮮明なカメラ画像の提示、ネットワーク通信障害(遅延・帯域減少・パケットロス)を模擬し、廃炉作業時を想定したロボットの遠隔操縦体験を提供するための機能をChoreonoidプラグインとしてまとめたものである。本稿では、Ubuntu18.04-LTSにChoreonoidを導入してHAIROWorldPluginをインストールする手順と、HAIROWorldPluginが提供する機能を利用する際の操作手順やパラメータの設定方法等を、Choreonoidを初めて使用するユーザにもわかりやすいように画面のスナップショットを用いて説明している。
鈴木 健太; 川端 邦明
Journal of Robotics and Mechatronics, 32(6), p.1292 - 1300, 2020/12
This paper describes the development of a robot simulator for remote decommissioning tasks in the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station of Tokyo Electric Power Company Holdings utilizing remotely operated robots. The robot simulator was developed to provide a remote operation training environment to ensure operator proficiency. The developed simulator allows for calculating physical aspects such as the hydrodynamics for a remotely operated vehicle and the aerodynamics for an unmanned aerial vehicle. The disturbed camera view presented to an operator can be generated by setting parameters such as transparency, color, distortion, and noise. Moreover, we implemented a communication failure emulator on the simulator, while functionalities for calculating the integral dose and generating the gamma camera image were also implemented. Here, we discuss the functional requirements and introduce the implemented functionalities. It is demonstrated that the simulator was built using the developed functions and that it can be executed integrally.
川端 邦明; 山田 大地; 阿部 浩之*
JAEA-Technology 2020-015, 37 Pages, 2020/11
JAEA-Technology-2020-015.pdf:3.81MB
本稿は、原子力緊急時対応および廃炉作業に用いるロボット等の遠隔操作機器(以下、ロボット)の性能を評価するための試験法について記述したものである。東京電力ホールディングス福島第一原子力発電所での事故発生後、多くの遠隔操作ロボットが作業に活用されている。このような作業経験と教訓は、将来の遠隔操作ロボットの開発に重要であることから、我々はこれらを参考にしてロボット性能評価のための試験方法の開発に取り組んでいる。これまでの著者らの調査により、原子力緊急時対応および廃炉作業のためのタスクをロボットによって実行するためには、スペースが十分にない空間において衝突を回避しながらの走行、階段上にて転倒や転倒を回避しながらの走行、ロボットに接続されたケーブルにより引き起こされる問題を回避しながらの走行、について高い性能が必要であることがわかっている。本稿は、これらを定量的に評価するための、狭隘通路走破性能試験,階段走破性能試験,ケーブル牽引走破性能試験の3つの試験手順について記述するものである。試験実施の参考のために、具体的な試験環境の例とテスト実行のデモンストレーションの様子についても掲載している。
川端 邦明
Japanese Journal of Applied Physics, 59(5), p.050501_1 - 050501_9, 2020/05
被引用回数：7 パーセンタイル：19.89(Physics, Applied)本論文では、東京電力ホールディングス福島第一原子力発電所で行われて遠隔操作ロボットによる廃炉作業やそこで得られた教訓などをについて記している過去の作業経験に基づいて、今後安全で安定、かつ効率的な遠隔作業を推進するために重要と思われるポイントについてまとめ、これをうけて現在原子力機構で実施されている研究開発項目とその内容について記した。具体的には、廃炉用ロボットの性能脳評価のための標準試験法、操作習熟訓練のためのロボットシミュレータ、遠隔地の状況把握支援のための情報生成手法等の開発状況について述べた。
羽成 敏秀; 川端 邦明; 中村 啓太*; 成瀬 継太郎*
Proceedings of International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP 2020) (Internet), p.242 - 245, 2020/02
本発表では、遠隔操作ロボットによって収集された時系列画像から効率的な立体復元を実現するための画像選定手法を提案する。提案手法は、画像間で求められるオプティカルフローに基づいて立体復元の計算に適した画像を選択する。この提案手法を用いて、移動と停止を繰り返す遠隔操作ロボットによって記録された時系列画像から立体復元に適切な画像を選択できることを確認した。その結果、提案手法で選択された比較的少数の画像で立体復元を効率的に実行できることを実証した。
谷藤 祐太; 川端 邦明
Proceedings of International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing (NCSP 2020) (Internet), p.246 - 249, 2020/02
In this paper, we describe a method of acquiring learning data 3D point cloud data as learning data for deep learning using a simulator. Generally, a lot of data is necessary for building classifiers by deep learning approach. By using a simulator, various measurement conditions can be set thus, it is expected to collect variety of data for building high performance classifier. Data collection was conducted by virtual measurement using a mobile robot model and a sensor model. As a feasibility study of evaluating classification performance, we performed a simple identification experiment to confirm performance and applicability to actual measurement data. As a result, a high identification rate of 89 percent to three categories was obtained.
鈴木 健太; 川端 邦明
Proceedings of 2020 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2020) (USB Flash Drive), p.1100 - 1106, 2020/01
This paper describes the development of a simulator for underwater reconnaissance tasks by utilizing remotely operated robots. The developed simulator replicates physical effect such as fluid dynamics, buoyancy and fluid resistance in the area assumed to be filled with water. The simulated thrusters generate propulsion force and torque. The simulator also provides camera view disturbance models for a blur, distortion and noise. In this paper, we discussed the requirements to realistically simulate underwater remote reconnaissance tasks and explain the implementation methodologies. By using the developed simulator, we also demonstrate a simulation of a remotely operated vehicle (ROV) that was utilized in Fukushima Daiichi Nuclear Power Station (FDNPS).
