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水平管から曲管を経て垂直管の内側を走破する様子
水平管から曲管を経て垂直管の内側を走破する様子
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 京都大学と早稲田大学、岡山大学、金沢大学らの研究グループは、プラント整備の配管内における日常点検や、緊急時の点検を目的とした索状(ヘビ型)ロボットを開発した(ニュースリリース)。

 内閣府総合科学技術・イノベーション会議が主導する革新的研究開発推進プログラム(ImPACT)タフ・ロボティクス・チャレンジにおける研究開発課題「タフな索状ロボットおよび極限ヒューマンインタフェースのための極限制御システムの開発」(プログラム・マネージャー:東北大学 大学院情報科学研究科 田所 諭 教授)の成果で、複雑な配管内を走破して内部の状況を正確に提供できるという。

 これまで、配管内を走破するロボットは、オペレーターに提供される情報が限られていたほか、複雑な配管内でロボットを操作することは難しかった。ヘビ型ロボットの場合、オペレーターがロボットの先頭に搭載されたカメラ映像をもとにマニュアルで操作することになり、配管内のロボットの状況を十分に把握できないためだという。また、ロボットが移動可能な場面であっても、配管内の情報を正確に収集することは難しかった。これは、ロボットが移動するごとに配管内の汚れの状態が変化してしまい、カメラで取得した視覚的な色などテクスチャーが毎回変化することや、垂直の配管を上っている最中に滑り落ちると、ロボットの位置が分からなくなるなど、複数の要因がある。

 これらは、従来の画像とオドメトリ(ロボットの車輪や関節の回転速度をもとに位置と姿勢を求める自己位置推定法)によるビジュアルSLAM(Simultaneous Localization and Mapping:自己位置決定と配管地図の同時生成)が使用できないことに原因があった。研究グループは、これらの課題解決に向けて、主に3つのポイントについて研究開発を行った。

新たなヘビ型ロボットとそのインターフェースを開発、ポイントは3つ

 

 開発ポイントの1つは、「皮膚型の触覚センサーを搭載したヘビ型ロボットシステム」で、ヘビ型ロボットの表面に巻き付けて装着できる皮膚型の触覚センサー「全周圧力センサー」を新たに開発した。20個の関節をもつヘビ型ロボットのリンクに、全周圧力センサーを搭載した。これにより、オペレーターが直接見ることのできない狭い隙間や配管の中に進入する際も、「適切な力で配管に突っ張っているか」や「前進を妨げる障害物や配管の曲がり」を把握できるようになった。また、曲管部の形状に合わせて、ヘビ型ロボットが螺旋形状を曲げた状態で捻転動作による移動を行う「曲螺旋捻転運動」を開発した。これにより、オペレーターはロボット操作がしやすくなり、曲管部への走破を可能にした。

リンクには皮膚型の触覚センサーである全周圧力センサーを搭載する
リンクには皮膚型の触覚センサーである全周圧力センサーを搭載する
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 2つめは、「センサー情報を融合し自己位置決定と配管地図を同時生成する統合型SLAMの開発」である。まず、管の入り口にスピーカーを設置する。ヘビ型ロボットのしっぽ部分にはマイクロフォンと姿勢を計測する慣性センサーが装着されており、設置したスピーカーからの音の再生・到達時間の差から、配管内のロボットの距離を推定する。新たに開発した統合型SLAMは、この音響システムによる配管内の距離情報、慣性センサーからの進行方向情報、多関節モデルによる姿勢推定を組み合わせた。これにより、配管内でのヘビ型ロボットの現在位置・姿勢の推定と、配管地図の同時生成が可能となった。距離推定の精度は、水平管・垂直管・曲管を含む長さ6mの200Aの配管で誤差が7%以内、配管地図の精度は体積率で68%以上を達成した。

先頭にはライトと画像センサー、しっぽにはマイクロフォンと慣性センサーを搭載する
先頭にはライトと画像センサー、しっぽにはマイクロフォンと慣性センサーを搭載する
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 3つめは、各センサーと多関節モデルによる点検用インターフェースの高度化を図った。統合型SLAMを用いて、ヘビ型ロボットのカメラで撮影した写真を配管地図上にマッピングする技術と、ヘビ型ロボットの運動により、激しく回転してしまうカメラ映像の安定化や、配管内におけるヘビ型ロボットの形状の提示、配管へのヘビ型ロボットの突っ張り力の提示など、情報の可視化技術を開発した。これらにより、配管内の点検時に、ヘビ型ロボットの状態や配管内部の様子を確認しながら遠隔操縦が可能になる。オペレーターの操作負荷が軽減できるだけでなく、配管全体の状況の把握や、点検箇所の記録・確認が可能になったことで、収集した情報の記録と利活用がしやすくなる。

配管内点検用の遠隔操作インターフェース
配管内点検用の遠隔操作インターフェース
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 今後、防水・防塵機能の実装や、ヘビ型ロボットの半自律制御、故障診断やタスク失敗時のリカバリー機能などを開発し、プラントの配管やダクトなど、さまざまな環境での適用試験を進める。