水路トンネルの调査点検业务を省力化?効率化
当社は、国立大学法人佐賀大学(伊藤研究室)と共同で、水路トンネル内における調査点検業務の省力化?効率化を図るために、自律走行式水路調査ロボット(turtle)を開発しました。本ロボットは、走行部にSLAM 技術を活用した制御システムを実装し、トンネル線形に沿ってトンネル中央を維持しながら自律走行します。本システムにより、水路トンネルの調査点検から記録までの一連の維持管理業務を大幅に軽減することが期待できます。
背景
水力発电所等の水路トンネルでは、国から3年に一度の调査点検が义务付けられており、その作业内容としてトンネル内部からの近接目视などによる覆工のひび割れなどの変状や漏水の発生状况の把握が求められます。しかし、延长が数キロメートルにもおよぶ水路トンネルに人が进入しての作业は、点検者の安全や身体的负荷といったリスクだけでなくコスト?手间を要します。また、取得した情报を処理する作业にも时间と手间が掛かっているため、省力化?効率化が求められています。
そのような背景から、これまでにもドローン型、浮体型、飞行船型など、人の代わりに调査点検するロボットの开発が进められていますが、积载できる重量の制约から小容量のバッテリーしか搭载できないことで飞行时间が短かかったり、坑内の水流や风况条件によって机体の方向制御が困难であるなどの课题がありました。
自律走行式水路调査ロボットの概要
本ロボットは、自律走行可能な走行部と、各种カメラと照明およびバッテリーなどの计测部によって构成されています。走行部は、尝颈顿础搁により壁面との位置関係を把握して、トンネル线形に沿ってトンネル中央部を维持しながら自律走行します。その上部に搭载した计测部の照明や计测カメラなどによってトンネル壁面の高精细な画像をくまなく取得します。
また計測部には、高解像度の計測カメラ5台をトンネル断面方向に対して半円形状に搭載することによって、トンネル壁面の高精細な画像を取得できます。さらに同部の前後に、広角レンズのカメラを1台ずつ搭載することによって、本ロボットによる調査状況を撮影し、坑内の漏水や異常箇所を映像として記録することができます。また取得した画像から、ソフトウェアによる画像解析によって３次元モデルを構築し、その後オルソ画像抽出?展開図の作成を行い、AI によるひび割れ自動検出(幅0.1mm以上)が行えます。
主な特徴
① 直径6m程度、延長2km程度のトンネル内を調査点検可能
② 微細なひび割れ(幅1mm 以上)の検出が可能
③ トンネル壁面の画像に加え、坑内状況(漏水など)を映像として記録するため、補修?改修計画の事前検討において基礎情報が収集可能
④ SLAM 技術の活用により、自己位置推定と環境地図作成が可能
⑤ AIによるひび割れ自動検出によって、検出結果の客観性の担保および点検者の変状抽出作業の負担を軽減
期待される効果
① 目視点検で行っていたスケッチなどの記録作業が不要なため、作業要員の省人化、報告書類作成の効率化が図れます
② 調査点検結果を３次元モデルや展開図により記録保存することで、前回調査結果と比較検討が可能となり、変状の経時的変化を把握でき、維持管理計画の立案をサポートします
③ 小断面トンネルなどの劣悪な作業環境において、点検者のリスクを低減できます
今后の展开
今后は、开発実绩を踏まえ、更なる柔软性の高いシステム构筑を目指し、改良を図っていきます。また、远隔调査点検技术の构筑と老朽化するインフラ点検业务における顿齿の実现を目指していきます。
① 取得画像の処理方法
② ひび割れ展開図の作成
