複雑な配管内の情報を正確な地図として自動生成するヘビ型ロボットを開発

科学技術振興機構(JST)は、プラント設備の配管内の日常点検や緊急時の点検を目的としたヘビ型ロボットを開発し、複雑な配管内を走破し、配管内の状況を正確に提供することに成功したと発表した。

皮膚型の触覚センサーを搭載したヘビ型ロボット(出所:JSTプレスリリース)

同研究は、京都大学大学院工学研究科の松野文俊教授、早稲田大学理工学術院創造理工学研究科の奥乃博教授、岡山大学大学院自然科学研究科の亀川哲志講師、金沢大学理工研究域機械工学系の鈴木陽介助教らの研究開発チームによるもの。

ヘビ型ロボットは、狭く複雑な環境への検査点検を目的に開発がなされており、これまでに配管内を走破するロボットは開発されてきた。しかし、オペレーターに提供される情報は限られており、複雑配管内でカメラからの映像をもとにマニュアル操作するのは困難だった。また、これまでのヘビ型ロボットでは、配管内をロボットが移動すると配管内の汚れの状態が変化したり、滑り落ちて位置が分からなくなりビジュアルSLAM(自己位置決定と配管地図の同時生成)が使用できないなど、配管内の情報を正確に収集することが困難だった。

この課題を解決するため同研究開発チームは、ロボットの表面に巻き付ける皮膚型の全周圧力センサーを新たに開発した。これにより、狭い隙間や配管の中に進入するときも、適切な力で配管に突っ張っているかどうかや、前進を妨げる障害物や配管の曲がりを把握することが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の螺旋形状を曲げた状態で捻転動作により移動を行う曲螺旋捻転運動を新たに開発。これらにより、従来はオペレーターにとって操作が非常に困難であった曲管部のヘビ型ロボットによる走破が可能となった。

また、管の入り口にスピーカーを設置し、ヘビ型ロボットのしっぽ部分にはマイクと姿勢を計測できる慣性センサーを装着することで、スピーカーからの音の再生・到達時間の差による配管内のロボットの距離の推定を行うようにした。この配管内距離情報、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統合型SLAMを開発。これにより、従来の手法では困難であった現在位置・姿勢の推定と配管地図の同時生成が可能となった。さらに、この統合型SLAMを用いて、写真を配管地図上にマッピングする技術も開発された。また、カメラ映像の安定化・配管内におけるロボットの形状・突っ張り力などの情報可視化技術も開発。これにより、配管内点検時に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することが可能となった。配管全体の状況の把握、点検箇所の記録・確認も可能になり、収集情報の記録と利活用が容易になったということだ。

今後は、防水防塵機能を実装したヘビ型ロボットの開発や、各種センサーの情報を用いたさまざまな環境でのヘビ型ロボットの半自律制御の開発、故障診断と故障時やタスク失敗時のリカバリー機能の開発、直感的で柔軟なユーザインタフェースの開発などを進めていくという。これらの技術の導入により、プラントの配管設備の日常点検だけでなく、災害発生時の初動点検での運用も期待できると考えられるということだ。

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