コンクリート構造診断士レポートの点検技術基準への適合性，ロボット技術の特徴把握，性長大 PC 橋におけるロボット技術を活用した橋梁点検能の評価，技術の組合せ方，コストや発注の考え方など，さまざまな課題が存在した。岐阜大学 SIP では，これら課題への対応を検討し，「ロボット技術を取り入れた橋梁点検指針（案）」3） を作成した。指針（案）では，当時の法定点検との適合性を考慮し，ロボット技術を活用した事前調査に重点を置いた。この事前調査では，ロボットなどの岐阜大学工学部
羽田野眼により取得した変状の有無や程度に関する情報に基づ
英き，点検技術者が近接目視を重点的に実施する部材や範囲明を決めることとした。

3．各務原大橋での定期点検

1．は じ め に岐阜大学では，内閣府の戦略的イノベーション創造プロ

各務原市が管理する橋長 594 m の各務原大橋（写真 - 1）グラム（SIP）のインフラ維持管理・更新・マネジメント技

では指針（案）を活用し，ロボット点検技術を用いた橋梁術において「使いたくなる SIP 維持管理技術の ME（メン

定期点検を実施した。この橋梁は自転車・歩行者道幅が広テナンスエキスパート）ネットワークによる実装（以下，く，図 - 1 に示すように，一般的な大型橋梁点検車（懐幅岐阜大学 SIP）」という研究活動（期間 2016 年 9 月〜 20194 m）の利用が困難であり，超大型橋梁点検車や高所ロー

年 3 月）を実施してきた。

プワーク，点検用足場などの特殊な点検方法が必要であり，この研究活動の一環で，地方自治体が管理する橋梁の定ロボット技術を活用した橋梁点検が有効と考えられた。

期点検にロボット技術を取り入れることを目指した活動を3.1

利用したロボット技術行ってきた。ここでは，長大 PC 橋である各務原大橋の定岐阜大学 SIP でのフィールド試験の結果 4） から，各務期点検へのロボット技術の導入とその効果について報告す

原大橋のすべての部材の事前調査を単一のロボット技術でる。なお，詳細な報告については，文献 1，2）に発表してお実施することは，現状のロボット技術では能力的に難しい

り，ここでは，その抜粋をレポートとして報告する。と判断した。このため，図 - 2 に示すように 6 種類のロボット技術を組み合せて活用し，その調査結果を踏まえて，2．ロボット技術を活用した橋梁点検

超大型橋梁点検車（懐幅 5 m）と高所ロープワークを用いた近接目視点検を実施した。

ロボット技術の取り入れにあたっては，2017 年時点で

7 500

1 400 3 000 400

2 300

400 3 000 1 400

干渉発生

写真 - 1各務原大橋（10 径間連続フィンバック PC 橋）

図- 1

大型橋梁点検車を用いた橋梁点検

近接目視点検による確認

ロボット技術を組み合せた事前調査① 二輪型
マルチコプタ② 可変ピッチ機能付き
ドローン③ 点検用ロボットカ
メラ
図- 2④ 橋梁点検カメラシステム⑤ 打音機能付き飛行ロボット⑥ 打音点検飛行ロボ
ット

超大型橋梁点検車 など

ロボット技術による事前調査を踏まえた近接目視点検

72

プレストレストコンクリート

コンクリート構造診断士レポート
部位表- 1

上部工

近接目視
定期点検
下部工

ロボットによる事前調査
近接目視定期点検

3.2

ひび割れ

漏水
遊離石灰

剥離
鉄筋露出

変状の検出

269

168

検出漏れ（点検不可）

23項
ロボット
による事前調査

事前調査と近接目視点検の変状検出状況

目（単位：箇所）

うきの疑い

うき

その他

変状総数

17−

25479

220−

27−

検出間違い（変状無）

604−

111−

近接目視重点個所

90

266−

24146

22

点検調書への記載

24

29

02964−

変状の検出

37440−037840

検出漏れ（点検不可）

000−

00−

検出間違い（変状無）

000−

00−

近接目視重点個所

56

40−

06040

点検調書への記載

16402022−

事前調査の内容

視点検が必要な箇所や部位を絞り込むことで，メリハリをつけた近接目視点検を行うことができた。

事前調査では，広域，狭域，打音点検の 3 種類の調査を表 - 1 に事前調査と近接目視点検による変状抽出結果行った。
広域調査は，橋梁全体の状況把握，各種変状の位置関係の総括表を示す。「検出漏れ（点検不可）」とは，ロボットの把握，橋梁のオルソ写真や 3 次元モデル作成のための調での画像撮影の死角となった箇所で，近接目視点検で新た査であり，比較的視野の広いカメラで橋梁全体を連続的にに検出された変状箇所数を示す。表より，点検調書に記載撮影した。広域調査結果は，上部工 1 径間，下部工 1 基ごされた変状（64 ＋ 22 ＝ 88 箇所）に対し，ロボット技術でとのオルソ写真を 5 × 5 m 程度のメッシュに分割して，各は 857（＝ 479＋ 378）箇所と微細な変状まで検出しており，メッシュに対して撮影オリジナル画像を紐づけることで整十分な検出精度であることが分かる。

理した。これにより，点検技術者が机上で変状確認を行う

ロボット技術の導入効果として，橋梁全面の点検詳細画ことができ，近接目視点検計画のための資料を効率的に作像が取得・整理できるだけでなく，各務原大橋では，超大成することができた。

型橋梁点検車による近接目視作業の日数を，従来手法の狭域調査は，0.2 mm 以上のひび割れを含む各種変状を10 日間から 4 日間へと大幅に短縮することができた。超検出するための調査であり，比較的狭いカメラ視野で部材

大型橋梁点検車を利用する場合は，片側通行規制を行うこに近接した詳細画像を撮影した。狭域調査結果は，近接目とになり交通渋滞が発生する。その通行規制による交通渋視点検の取り纏めに利用できるように変状マップと写真台滞（最大渋滞長 1.5 km）では，橋梁を通過するのに最大帳に整理した。変状マップは，変状位置と構造物との位置40 分程度かかる場合もあり，この期間が 6 日間も短縮で関係が理解しやすいように，広域調査で作成したオルソ写きたことは，道路利用者に対しても大きなメリットであり，真を背景に配置し，その画像上に変状位置を示す資料とし交通渋滞による経済的損失を軽減する効果も大きかったとた。さらに，タブレット端末上に 3 次元構造モデルを表示思われる。

し，検出された変状の位置を示すとともに，変状写真（健今後は，このような点検専用ロボット技術を活用した橋全性判定付き）を紐づけて整理した。このタブレット端末

梁点検とともに，誰でも利用できる小型汎用ドローンなどを，近接目視点検での現場で利用することで，効率的な近を点検ツールとして活用する技術についての地域実装を支接目視点検作業が可能となった。

援したいと考えている。

打音点検調査は，広域や狭域調査によって検出された変色などの変状からコンクリートの剥離や浮きが疑われる部

参考文献

位について，ロボットを活用した打音点検を実施した。こ

1 ）六郷恵哲，羽田野英明，矢島賢治：橋梁点検用ロボット技術の活用促進に向けた取組み，プレストレストコンクリート，Vol.61，の調査による打音の音響解析から，浮きと判定された部位

No.6，pp.32-37，2019.11.

が存在した。これらの部位については，近接目視点検時に2 ）羽田野英明，溝部美幸，六郷恵哲：ロボット技術と近接目視で技術者による打音点検を行い，ロボットによる打音点検のPC 橋の定期点検，建設機械，Vol.56，pp.38-43，2020.2.

有効性を確認した。

3 ）新しい橋梁点検技術の適用性評価委員会：ロボット技術を取り入れた橋梁点検指針（案）（地方自治体向け），2018.4.

4．ロボット技術活用の効果

4 ）各務原大橋点検方法検討会：各務原大橋点検方法検討会報告書，2018.4.

ロボット技術を活用した事前調査で，変状の種類や位置【2020 年 4 月 5 日受付】

を事前に把握・整理し，その結果をもとに重点的な近接目

Vol.62, No.5, Sep. 202073