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。

Radiation imaging using an integrated radiation imaging system based on a compact Compton camera under Unit 1/2 exhaust stack of Fukushima Daiichi Nuclear Power Station

佐藤 優樹; 寺阪 祐太

Journal of Nuclear Science and Technology, 59(6), p.677 - 687, 2022/06

https://doi.org/10.1080/00223131.2021.2001391

The Fukushima Daiichi Nuclear Power Station (FDNPS) went into meltdown after being hit by a large tsunami caused by the Great East Japan Earthquake on March 11, 2011. Measuring and understanding the distribution of radioactive contamination inside the FDNPS is essential for decommissioning work, reducing exposure to workers, and ensuring decontamination. This paper reports the visualization tests of radioactive contamination in the Unit 1/2 exhaust stack of the FDNPS using a compact Compton camera. Fixed-point measurements were conducted using only a Compton camera and moving measurements using an integrated radiation imaging system (iRIS) that combines a Compton camera with a simultaneous localization and mapping device. For the moving measurements, an operator carrying the iRIS acquires data continuously while walking in a passage near the stack. With both types of measurements, high-intensity contamination was detected at the base of the stack, and detailed three-dimensional (3D) visualization of the contamination was obtained from the moving measurement. The fixed-point measurements estimated the source intensity of the contamination from the reconstructed contamination image acquired by the Compton camera. Furthermore, workers can experience the work environment before actual work by importing a 3D structure model into a virtual reality system displaying the contamination image.

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); 令和元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 2020-062, 47 Pages, 2021/01

JAEA-Review-2020-062.pdf:3.43MB

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、令和元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」の令和元年度の研究成果について取りまとめたものである。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。

Construction of virtual reality system for radiation working environment reproduced by gamma-ray imagers combined with SLAM technologies

佐藤 優樹; 峯本 浩二郎*; 根本 誠*; 鳥居 建男

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research A, 976, p.164286_1 - 164286_6, 2020/10

https://doi.org/10.1016/j.nima.2020.164286

The Fukushima Daiichi Nuclear Power Station (FDNPS), operated by Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc., experienced a meltdown as a result of a large tsunami caused by the Great East Japan Earthquake on March 11, 2011. At that time, it was necessary to understand the aspects of the decommissioning working environment inside the FDNPS, such as establishing how the radioactive substances were distributed across the site, for work to be done efficiently without exposure to large amounts of radiation. Therefore, virtual reality (VR) emerged as a solution. There have been previous reports done on a technique for visualizing the distribution of radioactive substances in three dimensions utilizing a freely moving gamma-ray imager combined with simultaneous localization and mapping (SLAM) technology. In this paper, we introduce imaging technologies for the acquisition of image data from radioactive substances and three-dimensional (3D) structural models of the working environment, using a freely moving gamma-ray imager combined with SLAM technology. For this research, we also constructed a VR system and displayed the 3D data in a VR space, which enables users to experience the actual working environment without radiation exposure. In creating the VR system, any user can implement this method by donning an inexpensive head-mounted display apparatus and using a free, or low-cost, application software.

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.

原子炉建屋内調査のためのSLAMの研究開発用センサデータベース

山田 大地; 川端 邦明

no journal, , 

福島第一原子力発電所では、原子炉建屋内に未調査のままの箇所が多くある。このような未調査の箇所は高放射線環境である可能背があるため、遠隔操作ロボットを用いて調査が実施されている。このため、ロボットを用いた地図作成技術であるSLAMが重要な技術として着目される。そこで、本研究ではSLAMの研究開発支援のためにセンサデータベースを構築する。

Evaluation method of robot mapping performance for decommissioning

山田 大地; 川端 邦明

no journal, , 

福島第一原子力発電所(1F)の廃炉作業において、作業員が作業現場の状況を知ることが、作業効率の向上や安全のために不可欠となる。Simultaneous localization and mapping(SLAM)と呼ばれるロボット工学の地図作成技術は現場の情報を共有するために有効技術である。しかし、福島第一原子力発電所の過酷な環境にSLAMを適用するには技術的課題がある。本発表では1Fを対象としたSLAMの研究開発を促進するためのSLAMの評価法の開発について紹介する。

放射線イメージング技術を基盤とした放射線作業環境のためのミラーワールドシステムの提案

佐藤 優樹

no journal, , 

福島県帰還困難区域や福島第一原子力発電所サイト内において、コンプトンカメラを基盤とした放射線イメージングの実証試験を進めてきた。これに関連して、作業環境の3次元モデルに放射線イメージング結果を統合することにより、放射性物質を可視化した作業環境を仮想空間に再現する技術開発を実施している。本開発では単純に放射性物質を可視化するだけでなく、VRシステムを用いて作業環境を体感可能とする技術や、現実空間にイメージング結果を投影するAR技術の開発を進めている。これは、仮想空間内に構築したもう一つの作業環境、すなわちミラーワールドに放射性物質のイメージを投影し、さらに現実空間にもイメージング結果を投影し直すことによる対話的なデータ融合を図るものである。本報告では、当該概念の構築に利用する放射性物質可視化に関わる技術に加えて、それらがSociety 5.0に貢献する可能性について紹介する。

Integrated radiation imaging system based on Compton camera

佐藤 優樹

no journal, , 

To contribute to the decommissioning of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station (FDNPS), the author has developed an integrated Radiation Imaging System (iRIS) that combines a Compton camera, which visualizes the distribution of radioactive contamination in two dimensions, and a Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) device, and is currently conducting a demonstration test at FDNPS. The author has also succeeded in visualizing the location of highly contaminated part in three dimension by drawing the contamination image acquired by the Compton camera on the three-dimensional (3-D) model of the Unit 1/2 exhaust stack of FDNPS acquired by 3-D light detection and ranging (LiDAR). In addition to these results, the author will present the results of the demonstration test at FDNPS at the conference.

放射線環境の汚染分布をデジタル空間上に可視化する統合型放射線イメージングシステムの開発と実証

佐藤 優樹

no journal, , 

福島第一原子力発電所(1F)の廃炉作業環境では、被ばく低減や除染計画の立案のために、放射能汚染の分布を把握するための技術開発が求められている。著者は、環境認識デバイスを用いて作業環境の3次元モデルを構築し、ここに放射能汚染可視化カメラで取得した汚染のイメージ情報を投影することによって、汚染の3次元的な分布をデジタル空間上に可視化するシステムを開発した。学会では関連技術の実証例を紹介する。