被災地探査や原子力発電所建屋内情報収集のための半自律ロボットを用いたセマンティックサーベイマップ生成システムの開発(委託研究); 令和2年度英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業

廃炉環境国際共同研究センター; 東京工芸大学*

JAEA-Review 2022-011, 80 Pages, 2022/07

JAEA-Review-2022-011.pdf:5.42MB

日本原子力研究開発機構(JAEA)廃炉環境国際共同研究センター(CLADS)では、令和2年度英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業(以下、「本事業」という)を実施している。本事業は、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の廃炉等をはじめとした原子力分野の課題解決に貢献するため、国内外の英知を結集し、様々な分野の知見や経験を、従前の機関や分野の壁を越えて緊密に融合・連携させた基礎的・基盤的研究及び人材育成を推進することを目的としている。平成30年度の新規採択課題から実施主体を文部科学省からJAEAに移行することで、JAEAとアカデミアとの連携を強化し、廃炉に資する中長期的な研究開発・人材育成をより安定的かつ継続的に実施する体制を構築した。本研究は、研究課題のうち、平成30年度に採択された「被災地探査や原子力発電所建屋内情報収集のための半自律ロボットを用いたセマンティックサーベイマップ生成システムの開発」の平成30年度から令和3年度の研究成果について取りまとめたものである(令和3年度まで契約延長)。本課題は令和3年度が最終年度となるため4年度分の成果を取りまとめた。本研究の目的は、災害時においてヒトの立ち入りが困難となった原子力発電所建屋内などの状況調査を対象に、簡単・安全・迅速に複数種類の情報(空間線量、温度、障害物等)を含んだセマンティックサーベイマップを生成する半自律移動ロボットシステムの研究・開発(カメラシステム、セマンティックSLAM、移動経路学習及び安全な経路提示システム)である。本研究では実験用レスキューロボットを開発し、複数のセンサシステムの搭載や取得したセンサ情報から局所セマンティックマップや広域セマンティックマップを生成するシステム。局所セマンティックマップを用いたロボットの走行経路学習シミュレータの開発も行った。それらのシステムを統合し、半自律移動ロボットシステムを完成させた。

Automatic data acquisition for visualizing radioactive substances by combining a gamma-ray imager and an autonomous mobile robot

佐藤 優樹; 峯本 浩二郎*; 根本 誠*; 鳥居 建男

Journal of Instrumentation (Internet), 16(1), p.P01020_1 - P01020_18, 2021/01

https://doi.org/10.1088/1748-0221/16/01/P01020

To reduce the exposure doses of workers and to establish decontamination plans, it is important to understand and visualize the distribution of radioactive substances at the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station in Japan, where an accident occurred on the 11th of March, 2011. In this decommissioning work environment, radioactive substances adhered to various objects, such as rubble and equipment, and it was necessary to visualize the distribution of these contaminants in all three dimensions. The technology used to automatically and remotely acquire data to visualize the distribution of radioactive substances in three dimensions was useful for reducing the exposure dose of the workers and to shorten the survey time. We constructed an automatic data acquisition system that consisted of a Compton camera and a 3D-light detection and ranging sensor mounted on an autonomously moving robot. We also evaluated the system feasibility using radiation sources and succeeded in automatically acquiring the data required for visualizing the radiation sources. For this data acquisition, the operator did not need to operate the system after the measurements were started. The effects of the imaging parameters of the Compton camera and the accuracy of the self-position estimation of the system on the radiation-imaging accuracy are also discussed.