ＩＳＳＮ１３４６－７８４０

港湾空港技術研究所
資料
TECHNICAL NOTEOFTHE PORT AND AIRPORT RESEARCH INSTITUTE

No.1236

September 2011

海岸および港湾整備にかかる水中作業の無人化に関する研究

田中

独立行政法人敏成

港湾空港技術研究所

Independent Administrative Institution,

Port and Airport Research Institute, Japan目

次旨 ······························································································································································

3

1. 序論 ································································································································································

4

2. 海岸および港湾整備における水中作業の現状 ·····················································································

5

2.1

建設業における労働災害 ···················································································································

52.2

水中作業が想定される海岸および港湾整備事業 ·········································································

52.3

水中作業の事例 ···································································································································

92.4

水中作業の無人化に向けた提案 ······································································································ 13

要

3. 海岸整備にかかる水中作業の無人化手法の開発 －浸食海岸の汀線測量作業－ ························· 15
3.1

新潟西海岸における汀線測量作業 ·································································································· 15

3.2

測量ロボットのハードウェア ·········································································································· 16

3.3

測量ロボットのソフトウェア ·········································································································· 23

3.4汀線測量実験 ······································································································································· 33

3.5

提案手法の導入効果に関する考察 ·································································································· 38

4. 港湾整備にかかる水中作業の無人化手法の開発 －海洋浮体構造物の係留装置の点検作業－

39

4.1

現状の係留装置の点検手法 ·············································································································· 41

4.2

画像計測 ················································································································································ 41

4.3

GPS波浪計の係留装置への生物の付着状況調査 ·········································································· 424.4水槽試験機の開発 ······························································································································· 444.5水槽試験 ················································································································································ 46

4.6

作業条件および点検システムの仕様の検討 ················································································· 50

4.7

提案手法の導入効果に関する考察 ·································································································· 54

5. 結論 ································································································································································ 54
謝辞 ······································································································································································· 55
参考文献 ······························································································································································ 56-1-

A Study on Unmanned Underwater Operation Systems in Coastal Work
Toshinari TANAKA*

Synopsis
Various and detailed work are required on the construction work site. Because most the work are actions
on natural objects under native environments, and even the states of artifacts are change as the progress ofwork. Construction work are great different from factory work which are easy to set up the working
conditions and easy to standardize. Therefore above-mentioned is contributes to human-intensive
construction work. Especially, even mechanizations of coastal work which are underwater work for coast andport improvement still are limited and are diver-intensive because these work are constrained by underwater
visibility, crowded structures, disturbances like wave and current, and so on. However, extended underwater
operations put a great physical strain on divers, and the work conditions are severer than that on land inmany circumstances. And, they are difficult to detect and to avoid the danger of accident because ofnumerous ships come-and-go in port area. Therefore, unmanned underwater work should be considered
fundamental solution for above-mentioned various problems because the underwater accidents become
life-threatening serious situations in most cases.
In this paper, present situation of the coastal work will be described. And, proposed unmanned
approaches for two cases of the enumerated underwater work are “shore line survey in erosive coast” and“maintenance examination for mooring facility of massive floating structure”, which will be described.
Purposes of this study are not only realization of the unmanned approaches but also contribution to future
similar approaches through provisions of the process sequences under certain conditions with specific cases.
In this study, approaches for unmanned underwater operating systems are not limited to automatedtechnologies. Tele-operation technology utilizing superior great human abilities which considered thecharacteristic conditions is treated as valuable fundamental technology.
In addition, this paper is the author’s republished doctoral dissertation which is formatted to fit thetechnical note of the port and airport research institute.

Key Words: Underwater work, Unmanned approaches, Unmanned underwater operating systems,
Automated technology, Tele-operation technology* Researcher, Sensing and System Technology Group, New Technology Development Field
3-1-1 Nagase, Yokosuka, 239-0826 Japan
Phone：+81-46-844-5062 Fax：+81-46-844-0575 E-mail:tanaka_t@pari.go.jp-2-

海岸および港湾整備にかかる水中作業の無人化に関する研究
田中

敏成*

要

旨

建設作業の多くは，自然環境下における作業であったり，作業対象そのものが自然物であったり，あるいは人工物であっても作業の進展によってそれらが変化してゆくことから，作業現場ではこれ
らに対応して多岐にわたる複雑な作業が要求される．これは作業条件の設定や作業の規格化が比較的容易な製造業の工場内などとは大きく異なる点であり，建設業が人力に大きく拠らなければならない一因となっている．とりわけ海岸や港湾整備にかかる水中作業では，海域の透明度，入り組んだ構造物，波浪や潮流等による外乱など様々な条件に制約されていまだ機械力の導入自体が限定的であり，潜水士による水中作業に大きく依存しているのが現状である．しかしながら，長時間の潜水作業は肉体への負担が大きいことから，その労働条件は陸上に比べて過酷な面が多い．また，港内では行き交う船舶も少なくないことから危険の察知や回避が必ずしも容易ではない．ひとたび事故が起これば生命に関わる重篤な事態になりかねないことから，水中作業の無人化はこれらの諸問題に対する根本的な解決手段といえる．
本論文では，海岸および港湾整備における水中作業の現状を示し，ここで列挙した水中作業事例のうちから海岸および港湾整備事業にかかる「① 浸食海岸の汀線測量作業」，「② 海洋浮体構造物の係留装置の点検作業」の二種類の作業についてそれらの作業の無人化手法を提案し検証した．本
研究の目的は，ここで取り上げた二種類の作業についての無人化手法を実現することと同時に，所定の環境条件下における特定の水中作業の無人化手法を実現する一連のプロセスをその具体例をもって示すことで，今後実施される同様の取り組みに資することである．また，ここでの水中作業シ
ステムのための無人化技術とは自動化技術だけに限定するものではなく，港湾域特有の作業条件を考慮して人間の優れた能力を活用しながらそれを補助する特徴的な遠隔操作技術も重要な基盤技術として取り扱った．
なお，本稿は著者の博士学位論文の書式を変更し，港湾空港技術研究所資料として発表するものである．
キーワード：水中作業，無人化，水中作業システム，自動化技術，遠隔操作技術* 新技術研究開発領域計測・システム研究チーム研究官〒239-0826 横須賀市長瀬3-1-1 港湾空港技術研究所
電話：046-844-5062 Fax：046-844-0575 E-mail:tanaka_t@pari.go.jp-3-

1. 序論

中バックホウの利用に制約を伴い，現在においても作業潜水士による人力均し作業が相当の割合で行われている（Fig.1.2）．

建設作業の多くは，自然環境下における作業であったり，作業対象そのものが自然物であったり，あるいは人また，従来からの防波堤や空港などの新規施設の整備工物であっても作業の進展によって作業対象の状態が変に加えて，高度経済成長期に整備された多くの施設が耐化してゆくことから，作業現場ではこれらの変化に対応

用年数に近づいている現在，今後はアセットマネジメン

して多岐にわたる複雑な作業が要求される．これは作業トの観点から既設の水中施設に対する膨大な点検・診断，条件の設定や作業の規格化が比較的容易な製造業の工場

維持・補修作業の発生が予想される．これらの作業の増内などとは大きく異なる点であり，建設業が人力に大き加に伴い作業内容は一層多岐にわたることとなるが，こく拠らなければならない一因となっている．この傾向はれらを安全かつ効率的に実施することがこれまで以上に陸上の建設現場に限ったことではなく，水中作業が主と求められることとなる．
これらの作業への機械力の導入は強く要請されるとこなる港湾工事においても同様である．
例えば，代表的な港湾工事である防波堤の築造工事でろであるが，その導入は海域の透明度，錯綜する構造物，は，防波堤の本体となるケーソン（鉄筋コンクリート製

波浪や潮流等による外乱など，港湾域特有の様々な条件の巨大な函）を安定して設置するために，海底に捨石マに制約され現在のところ限定的である．しかしながら，ウンドと呼ばれる堅固な石積みによる基礎部の構築を行

長時間の潜水作業は肉体への負担が大きいことから，そう．日本における防波堤はこのような捨石マウンドとケの労働条件は陸上に比べて過酷な面が多いだけでなく，ーソンを組み合わせた混成堤がほとんどである

港内では行き交う船舶も少なくないことから危険の察知（Fig.1.1）．

や回避が必ずしも容易ではない．ひとたび事故が起これ

これは海上から捨て込まれる割栗石を海底で平らに均ば生命に関わる重篤な事態になりかねないことから，水す重作業であるが，従来から主に作業潜水士により行わ

中作業の無人化はこれらの諸問題に対する根本的な解決れてきた．1980 年代の後半以降，この作業に対しては大手段といえる．

規模な防波堤築造工事現場向けに種々の捨石均し機の導

そこで本論文では，海岸および港湾整備事業の現状を入が積極的に試みられ大いにその役割を果たしてきた

示し，そこで列挙した水中作業事例のうちの２件についが，工事の規模やコストなどの制約からその活躍の場がてその作業の無人化を図り，そのプロセスの詳細を記述

限定的であったことは否めない．その後，より汎用的なすることとした．なお，ここでの無人化技術とは自動化

潜水士搭乗型の水中バックホウの導入も進められ現在に技術だけに限定するものではなく，港湾域特有の作業条至っているが，目視による機側操作であることから作業件を考慮して人間の優れた能力を活用しながらそれを補の可否や作業能率は海域の透明度に大きく依存してい助する特徴的な遠隔操作技術も重要な基盤技術として取る．その結果，高い透明度が期待できない港湾域では水り扱った．

Fig.1.1 Image of typical break water “composite breakwater” in Japan.

-4-Colimation

Staff

Picketa) Trimming workb) Survey work after the trimming

Fig.1.2 Underwater operations of trimming work of rubble mound.

2. 海岸及び港湾整備における水中作業の現状

しかしながら，建設業は人力に大きく依存する産業である一方で，機械力の導入を積極的に推し進めてきた産海岸および港湾整備事業においては建設作業だけには業の一つでもある．ここでの機械力は施工管理や建築作とどまらず，陸域から水際線，水中部に至るあらゆる領業への導入も試みられているものの，主は一般土木作業

域で建設作業，測量や調査作業，構造物の点検作業などや搬送作業に代表されるかつての重労働，重作業に対応の多岐にわたる様々な作業が実施されている．ここではするものであり，これらの導入が作業能率の飛躍的な向まず，建設業全体における労働災害の実態について述べ上に繋がってきたことは言うに及ばない．昭和 36 年をピる．続いて水中作業に焦点を絞ってそれらの作業事例をークとして，以降減少傾向にある労働災害の発生件数は列挙し，それらの作業の無人化に向けた現状の課題を述

これらの恩恵を少なからず受けているものとも考えられべる．

るが，一方で近年ではその減少傾向に下げ止まりの感があり，建設業における労災死亡者が全業種中最多である

2.1 建設業における労働災害

現状は変わっていない．建設業における死亡災害の起因

安全衛生年鑑平成 17 年版（平成 20 年 5 月現在最新）物に目を向けると，他の業種と同様に「墜落・転落」がによれば，平成 16 年（1～12 月）の労働災害による休業

圧倒的に多く全体の 40%以上を占め，これに「交通事故」，

1)

4 日以上の死傷者数は 122,804 人であった ．業種別で見「倒壊・崩壊」，「巻き込まれ，はさまれ」，「激突され」，ると，製造業の 25.5%と建設業の 23.1%が拮抗しており，「飛来・落下物」などが続くが，作業の労苦の程度と危険

この二業種で全体の約半数となる 48.6％を占めている．

性は必ずしも連動していない．このような現状を鑑みれまた，この年の労働災害による全死傷者数のうち死亡者

ば，むしろ冒頭に述べた作業対象や環境の複雑さが労働数は 1,620 人であり，業種別では建設業が全体の 36.7%

災害を助長する一因とも考えられ，不注意や安全への配を占めて最も多い．この年の建設業就労者 584 万人が全慮の欠如と相まった場合には労働災害を誘発しやすい環

就労者に占める割合が 9.2％であることを考えると，この境にあると言えよう 3) ．

36.7%は決して低い数字ではない．また，安全衛生情報センターの労働災害統計における労働災害発生速報から

2.2 水中作業が想定される海岸および港湾整備事業

平成 17 年以降の同傾向を見てもこの傾向は大きく変化

海岸整備事業は，海岸の保全や背後地にかかる防災対していないことから，建設業はいまだいわゆる 3K 産業策が主たる事業である．例えば突堤は，沿岸漂砂が卓越的な側面を持つ業種であることは否定できない（Fig.2.1）

する海岸沿いに沖合に向けて数本から数十本程度設置さ2)れる構造物であり，海岸からの砂の流失抑制や砂浜の成．

-5-125000

2000

122804120354

1213781213561620

1000001514

1500－●－All-industry
全産業
製造業－◆－Manufacturing
建設業－▲－Construction
陸上貨物運送業－■－ Landtransportation

75000

1357
－●－All-industry
全産業－◆－Manufacturing
製造業
建設業－▲－Construction
陸上貨物運送業－■－ Landtransportation

1000

50000

25000

594

31275

30054

29732

29458

28414

27193

26872

26106

13703

13208

13402

13427

497

508

293

256

268

264

243

245

198

196

500

0

0

2004 平成17年
2005
2006
2007
平成16年
平成18年
平成19年

1472

461

2004 平成17年
2005 平成18年
2006 平成19年
2007
平成16年

a) Casualty toll (over 4 days absence)b) Death toll

Fig.2.1 Generation status of recent occupational accidents(Plotted the top 3 in the preliminary estimates of occupational accidents which is released on the web site of Japan Advanced
Information Center of Safety and Health).
長促進が期待されている．また離岸堤は，海岸から離れの概略であり，ごく一部に過ぎない．しかしながら，大た沖合に海岸線に平行に設置される構造物であり，消波

水深の水中工事現場から砕波帯での調査・測量作業まで，

効果と砂の流失抑制効果の両方が期待できる．離岸堤はあらゆる作業と場面で水中作業は不可欠となっている．

その背後に砂を蓄える傾向にあることから，突堤と同様

ここで，Table 2.1とTable 2.2に海岸整備と港湾整備それぞに砂浜を成長させる効果が期待できる．いずれも人工物

れにかかる種々の作業をとりまとめ，それらにかかる人の設置によって，沿岸漂砂を積極的に制御して海岸浸食

力作業について「◎：水中作業と陸上（船上）作業」，「○：

を抑制しようとする試みであるが，浸食の著しい砂浜に水中作業」，「△：陸上（船上）作業」の3種に分類した．

ついては人手で直接的に回復させることもしばしばある．

さらに，最右列の「機械化・無人化例」において，水中これを特に養浜といい，このような砂浜を人工海浜とい作業が大いに関わる◎と○については一部ではあるが水う．以上のような海岸保全のための積極的な施策と合わ

中作業の無人化事例を示し，陸上や船上作業が主となる

せて，海浜の定期的な汀線測量などによる砂量の推定や△については主に陸上機械や船舶を示した．よって，△浸食状況の管理が日々行われている．

については表中グレーで表示し，本論文中では特段取り

一方，港湾整備事業は，主に商港や工業港の整備が主扱わないこととした．また，潜水士による水中での作業たる事業である．港湾整備に際しては，防波堤の築造に指示や補助作業は，表中のほとんどの作業や工事で必要よる港湾施設やその背後地の保護，航路浚渫による水深とされるため，◎や○の分類には含めないこととした．

確保，埋立による用地造成などが挙げられる．近年では，

なお，ここでの「無人化」とは人力による水中作業をライフサイクルコストやアセットマネジメントに基づく

伴わない「水中部無人化」を指し，陸上や船上から機器効率的な施設の維持管理や，地震や津波に対する減災やの遠隔操作によって人による潜水作業を伴わない場合は防災対策，環境アセスメントへの配慮などが重要なキー「水中作業の無人化」として取り扱うものとする．

ワードとなっており，これらに配慮した事業が積極的に

ここで，表から半分程度の作業で水中作業が不可欠であ実施されている．

ることが読み取れるとともに，多くの人力による水中作業に対して水中作業の無人化が試みられていることがわ

ここで挙げた海岸および港湾整備事業はこれらの事業-6-

Table 2.1 Human work in coast improvements.
分
作業種別
調
査
工

潮位及び波浪調
査

作業項目
潮位調査

主な作業内容主な人力作業

利用する装置，船舶

観測

←

類
△

採水
観測
採泥

←

△

←

△

目視
サンプリング
流況調査
航空写真
レベル測量
音響測深

潜水士による目視
サンプリング踏査によるレベル測量

◎

調査船

調査船

波浪調査
環境調査

水質調査
底質調査
生物調査

漂砂及び
海岸線調査・
浸食対策

漂砂
海岸線

◎

水中カメラ，ROV，
サンプラー（市販品）
自動汀線測量システム（第 3
章）

汀線測量
深浅測量
景観調査

←

踏査

←

△

－

維持管理

鋼構造物

目視
肉厚測定
目視
空洞探査
陸上作業

潜水士による目視と肉厚測定○

潜水士による目視
作業員による空洞探査←◎△

非接触肉厚測定装置（港空研）
空洞探査装置（北陸地整）
－

地盤改良
玉がけ
据付け
土砂運搬

作業員による玉がけ△

地盤改良船
起重機(船）
陸上トラック

玉がけ
据付け・撤去作業員と潜水士による玉がけ◎

網チェーン式ブロック撤去
装置（港空研）

準備工
出来形測量

←

◎

応用で対応

コンクリート
構造物
機械設備
施
工

堤防

堤防・護岸
胸壁
突堤・人工岬
離岸堤
潜堤・
人工リーフ
消波堤
津波防波堤

コンクリート
ブロック

施工管理

砂浜（養浜，人工
海浜）
ブロック
設置・撤去
異型ブロック
設置・撤去
品質管理・
出来形管理

「分類」の凡例◎：水中作業と陸上（船上）作業○：水中作業△：陸上（船上）作業-7-

Table 2.2 Human work in port improvement.
分
作業種別
調
査
工

主な作業内容主な人力作業

機械化・無人化例

音響測深

←

類
△

磁気探査

磁気異常点調査

潜水士よる潜水探査

◎

潜水探査

←

土質調査

←

ボーリング調査

環境調査

流況調査

深浅測量

深浅測量

測量船

水路測量
探査工

○

磁気探査船
（各調査会社）
ROV（市販品）←△

スパッド台船

←

←

△

調査船

水質調査

採水
観測

←

△

底質調査

採泥

←

△

鋼構造物

目視
肉厚測定

潜水士による目視と肉厚測定○

非接触肉厚測定装置（港空研）

コンクリート
構造物

目視
空洞探査

伝馬船と潜水士による目視◎

空洞探査装置（北陸地整），
床版調査 ROV（関東地整，港空研）

機械設備

水中設備点検潜水士による点検○

地盤改良

各種地盤改良←←△係留装置点検システム（第 4
章）
地盤改良船

防波堤

捨石及び均し捨石均し潜水士による人力均し
水中バックホウ搭乗操作○

遠隔操作水中バックホウ（各建設会社，港空研）
捨石均し機（各建設会社）

ケーソン据付

据付け

←

△

起重機船

ブロック
設置・撤去
異型ブロック
設置・撤去
岸壁

玉がけ
据付け・撤去作業員と潜水士による玉がけ◎

網チェーン式ブロック撤去
装置（港空研）

地盤改良
据付け
杭打ち

←

△

地盤改良船

維持管理

施
工

作業項目

コンクリート
ブロック

係船施設

桟橋

起重機船
杭打船

舗装
浚渫及び
床掘り

浚渫

浚渫
床堀り

←

△

浚渫船

圧送
土砂運搬

←

△

ポンプ浚渫船
土運船

準備工
出来形測量

←

○

アクアロボ（港空研）

床掘り
埋立及び裏埋

埋立
裏埋

施工管理

品質管理・
出来形管理

-8-

かる．しかしながら，「海岸整備にかかる汀線測量作業」，

現在では，潜水士搭乗型の水中バックホウの導入も進および「港湾整備にかかる機械設備の維持管理作業」にめられているが，目視による機側操作であることから作

ついては，水中作業の無人化の実施事例がほとんど見当業の可否や作業能率は海域の透明度に大きく依存していたらない．その結果，整備局からの要請に応える形で，る（Fig.2.3）．その結果，高い透明度が期待できない港湾「海岸整備における汀線測量作業」の水中作業の無人化

域では水中バックホウの利用に制約を伴い，現在においとして「自動汀線測量システム」の開発に取り組み，「港ても作業潜水士による人力均し作業が相当の割合で行わ

湾整備にかかる機械設備の維持管理作業」の水中作業のれている．

無人化として「海洋浮体構造物の係留装置点検システム」の開発に取り組むこととした．
2.3 水中作業の事例
2.3.1

防波堤の築造工事における捨石均し作業

１．２節でも触れたとおり，防波堤の築造工事は港湾工事の代表的な工事・作業である．
工事では，ケーソンを安定して設置するために，まず海底に堅固な石積みからなる捨石マウンドの構築を行う．
これは海上から捨て込まれる30kgから200kg程度の割栗石を海底で平らに均す重作業であるが，従来から主に作業潜水士により行われてきた（Fig.2.2）．

a) Trimming work with crane of vessel

Fig.2.3 Underwater backhoe operated by divers.
そこで港湾空港技術研究所では，海域の透明度に影響されない水中バックホウによる均し作業を目的として，
視覚情報に拠らないマスタースレーブ方式の遠隔操作シ
ステムを開発した．当該システムでは，水中バックホウのバケットの根元部分にトルクセンサを配することでバケットと捨石との接触を感知し，マスターに反力をフィードバックする．同時に，水中バックホウの位置情報とアームの姿勢情報からマウンド高さを「触像」として CG
描画してオペレータに提示する．これらの情報により，オペレータは水中バックホウの操作状態を直感的に把握

b) Careful trimming work

できるだけでなく，水中の視覚情報に拠らずとも作業対Fig.2.2 Trimming work of rubble mound by divers.

象である捨石マウンドの不陸状態を把握可能となった 4)．
Fig.2.4 は建設会社が所有する水中バックホウに港湾-9-

空港技術研究所が開発した遠隔操作システムを導入して来形測量の方法としては，精度±5cm の本均しに対応可

長崎県の防波堤築造工事現場で捨石均し試験を行った際

能な測量方法が皆無であることから，未だ Fig.1.2 に示すの様子である．この試験の結果，船上からの遠隔操作でような潜水士による水中スタッフを用い測量方法が一般あっても潜水士による搭乗操作と同等の作業効率を確認

的である．
しかしながら，潜水士の水中での作業可能な時間は水できた．

深が深くなるにつれて著しく制限されることから，大水深化が進む防波堤の築造工事現場に対応するためには，捨石マウンドの均し作業と合わせて無人化されるべき作業といえる．そこで 港湾空港技術研究所では，歩行式水中調査ロボット「アクアロボ」シリーズを開発した．これは有索の 6 脚歩行式水中調査ロボットであり，マウン
ド上に設置されたトランスポンダ型 LBL（Long base line）
測位装置と母船上におかれた制御装置によってあらかじめ指示された測線上を自動測量するものである 5) ．
Fig.2.5 に開発されたアクアロボ 2 号機とアクアロボ 3 号
機を示す．

a) Aqua-robot 2 in the work site of Kamaishi port
(Watertight type test model; 900kg)
Fig.2.4 Teleoperation type underwater backhoe using haptic
image.
また，水中バックホウによる均し精度は粗均しに相当する±15cm～30cm 程度であり，遠隔操作と搭乗操作の違いによる差異はほとんど認められなかった．なお，人力による本均し精度は±5cm であり，これを実現可能な均し機は現段階では存在しない．
2.3.2

捨石マウンドの出来形測量作業

捨石マウンド上には鉄筋コンクリート製のケーソンを設置することから，マウンド上の大きな凹凸はケーソン
底版に応力集中を生じさせ底版損傷の要因となる．よって，ケーソンの設置前には捨石マウンドの凹凸が規定値

b) Aqua-robot 3 (Light & watertight type test model; 280kg)以内であることを確認する必要があり，マウンド面の均

Fig.2.5 Aqua-robot for underwater inspection of rubble

し状態を確認する出来形測量を実施することとなる．出mound.

- 10 -

アクアロボはLBLによる測位情報と脚の設置高から歩しかしながら，狭隘な桟橋下では航跡波などの影響か

行経路上の凹凸を計測するものであり，横須賀港，大阪ら伝馬船や潜水士は常に構造物との衝突の危険にさらさ港，釜石港における計5回の実海域試験で本均しに対応しれており，安全な作業環境とはいい難い．
近年では当該作業用に専用の擬装を施した ROV を利た精度で出来形測量が可能であることを検証した．
なお，アクアロボを利用した出来形測量システムは，用した点検作業も試みられている．しかしながら，上部

ロボット部の他に1t程度の船上装置を必要とすることかを構造物に塞がれた狭隘な構造物下においては，ROV 自ら，起重機を有する作業台船を母船とする必要がある．

身の位置やその運動状態を把握することが極めて困難でこのことから，当システムがそのメリットが最大限に発あり，しばしばその運用の妨げとなっている．Fig.2.7 に揮するのは，潜水士の作業時間が大幅に制限される水深関東地方整備局で利用されている床版調査 ROV を示す．

20m以上の大水深域での大規模な工事現場となる．
2.3.3

杭式桟橋の床版下部点検作業

桟橋構造物はその安全な供用のために，床版裏側や梁のひび割れ，コンクリートの剥離，鉄筋の腐食など，様々な項目について点検が実施されている．その一次点検作
業は伝馬船や潜水士によって行われることがほとんどであり，狭隘な桟橋下部に直接人間が立ち入って点検作業を実施している（Fig.2.6）．

a) Small boat

Fig.2.7 An approach of usage of ROV (Yokohama Port).
そこで港湾空港技術研究所では，ROV 自身が取得する
床版下の連続画像から自身の運動状態を逐次推定する操作支援技術の研究開発を進めている（Fig.2.8）．ここでは取得した画像を細かくセクション化してそれぞれのオプ
ティカルフローを算出し，それらの組み合わせからビーb) Diver

クルの並進運動と旋回運動の逐次推定を図るものであり，Fig.2.6 Man-powered check of under the piled pier floor slab

水槽試験では良好な運動推定結果が得られている．また，(Chiba Port).

その推定結果は Fig.2.9 に示すようにオペレータが直感的に把握できる形で提示される 6) ．

- 11 -

測量は主にレベル測量で実施され，水準儀（水準器のついた望遠鏡，レベルともいう）と標尺（スタッフ）との間の比高を計測することで地形を計測する．
なお，標尺はスタッフマンによって陸上から砕波帯，
ひいては水深1m程度の水中部まで持ち込まれて測量点の砂上に設置される（Fig.2.10）．このことから，その設置状
況は測量結果に直結するが，とりわけ水中部においては標尺の安定した設置は容易でない．

そこで筆者は，このような汀線測量作業に対して，陸上部から砕波帯，水中部までを同一の方法で連続的に測量可能な自動汀線測量システムを開発した．
a) ROV for tank test model

本件については第３章で詳述する．

Fig.2.10 A worker with staff who walk into surf zoneb) Optical flows of each section(Niigata West Coast).

Fig. 2.8 ROV with teleoperation assistance by motion
estimation based on optical flows (50kg).

2.3.5

海洋浮体構造物の係留装置の点検作業

海洋浮体構造物である灯浮標の係留装置の点検作業は，浮体が敷設されている箇所に潜水士が入り，所定箇所の寸法をノギス等で直接計測することでその磨耗量を把握している．ここでは特に Fig.2.11 に示すような係留装置
が海底と接触している箇所について，鎖のコマ同士が連接している部分の寸法を計測している．
また，湾内の比較的小型の灯浮標などについては，
Fig.2.12 に示すように台船上に陸揚げしてメンテナンスを行うこともある．
一方，国土交通省が整備を進めている大型海洋浮体構
造物の GPS 波浪計も灯浮標と同様に索で海底に係留さFig. 2.9 The result of motion estimation of the ROV.

れた構造物である．しかしながら，設置海域が沖合であることから潮流や波浪などの海象条件が厳しく，これら

2.3.4の係留装置の点検実績はない．

浸食海岸の汀線測量作業

海浜で実施される汀線測量作業は，縦断測量作業と横そこで筆者は，このような厳しい海象条件下において断測量作業に大別され，主に横断測量で得られた海岸の水中部無人で係留装置の残存寸法を計測するための係留

横断面から海浜の砂量の推定や，海岸浸食の推移を観測

装置点検システムの開発に着手した．
本件については第４章で詳述する．

している．

- 12 -

2.4 水中作業の無人化に向けた提案
これまでに列挙した水中作業の事例において，これらの作業を困難にしている主たる要因として，海域の透明度の低下，狭隘な空間，厳しい海象条件など，いずれも人間にとって厳しく劣悪な作業環境が挙げられる．ここで，2.1 節で採り上げた水中作業の事例のうちから，「(4)
浸食海岸の汀線測量作業」と，「(5)海洋浮体構造物の係留装置の点検作業」について，新たな手法を提案しその水中部で実施される作業の無人化を図ったので第３章と第４章でそれぞれ詳細に記述する．
ここでは，「(4)浸食海岸の汀線測量作業」の無人化手
法は走行型，「(5)海洋浮体構造物の係留装置の点検作
業」の無人化手法は遊泳型で実現することとした．次に移動方式に関する知見を示す．
2.4.1
(1)

走行型ロボット

走行型ロボットの分類

陸上および海底面上の両方で移動可能な移動方式には，
車輪式，クローラ式，アルキメデススクリュー式，歩行式などが挙げられる．
車輪式は整地上であれば簡単な構造で高い移動速度を
Fig.2.11 Measurement of mooring facility of lighted buoy実現できることから広く一般的に用いられている反面，(Tokyo Bay).

特殊な機構を持たない通常の車輪のみで乗り越えられる
段差高は車輪直径の 1/3 程度であり，凹凸への適応性はあまり高くない．クローラ式は車輪式と比べて凹凸や軟弱な地盤などの不正地への適応性が高く，建設機械などに多く用いられている．自重の増加や軟弱地盤への対応
は接地圧を下げる手法が一般的であり，クローラ幅の広い湿地用の建設機械などが多数存在する．アルキメデス
スクリュー方式は軟弱地盤や氷上での走行に適しており，摩擦の大きな走行面での使用には適していない．連続的に走行面へ接するこれらの移動方式は，いずれも水中での底質の巻き上げは少なくなく，また轍などの走行面への浸食も少なくない．
一方，歩行式は機構や制御が複雑で走行速度を向上しにくい反面，走行面との接地が離散的であることから走行面に与える影響は比較的小さく，水中では底質の巻き上げも少ない．また対応可能な段差高は主に脚上げおよび脚下げ高さなどの機構的限界によって決定されるとともに，その場での方向転換や胴体姿勢の制御などが可能である場合が多く，その運動の自由度は高い．
第３章で詳述する汀線測量ロボットの移動方式は，軟弱地盤への対応，走行面への浸食の低減，陸域から水中までを同一の手法で移動し測量する観点から，歩行式を採用した．次節では一般に高い安定余裕を有する４脚以Fig.2.12 Lighted buoys raised on salvage barges (Tokyo Bay).

上の歩行ロボットの研究開発事例を示す．

- 13 -

Underwater Vehicle）とよぶ．

(2) ４脚以上の歩行ロボットの研究開発の事例
４脚歩行ロボットとしては東京工業大学の TITAN シ

気中や母船上から動力を供給され遠隔操作で操縦されリーズが知られており，各研究段階で様々な提案がなさる ROV は海底油田の開発にともなって発展し，TV カメ

れている．例えば普及型の研究プラットフォームとしてラだけを装備した小型のものから重作業を行う大型のも7)のまで様々である．一方，AUV はその内部に動力源と高市販されている TITAN VIII やウインチとの組み合わせ
8)

で急傾斜地での法面作業を目指した TITAN XI などがあい自律機能を具備する必要があることから，そのエネル

る．また，米国 DARPA (Defense Advanced Research Projects

ギー技術と自動航行技術の進展がその発展のキーとなっAgency)の支援を受けてボストンダイナミクス社が開発ている．

した Big Dog は脚機構のコンプライアンスを利用して外第４章で詳述する波浪計の係留装置点検システムの形

乱や不正地に積極的に対応した歩行ロボットの一つであ

式には，自身が取得する水中映像を利用してオペレータ

9)の遠隔操作を補助する自律機能を持たせた水中ビークルる ．

とした．すなわち，有索でありながら AUV 的な側面を６脚歩行ロボットには米国オハイオ州立大学の OSU
10)Hexapod や Adaptive Suspension Vehicle (ASV)

11)

持った半自律型水中ビークルである．次項では AUV の，地雷探査を目指した千葉大学の COMET-IV などがあり，ASV

研究開発事例を示す．

や COMET-IV はエンジンと油圧機構を動力としている．

(2)

AUV の研究開発の事例

また水中歩行型としては捨石マウンドの出来形調査を目

AUV の研究開発は比較的ミッションが単純な中層域指した港湾技術研究所（現港湾空港技術研究所）のアクの水質調査や海底地形の調査から進展し，米国ウッズホアロボシリーズがあり，アクアロボ 2 号機では海洋工事

ール海洋研究所の ABE（Autonomous Benthic Explorer）

5)

はいち早く実用域に達した AUV の一つといえる 15) ．ま

現場での調査試験が実施された ．
８脚歩行ロボットとしてはカーネギーメロン大学の火た，東京大学生産技術研究所と三井造船株式会社が共同

山探査用ロボット Dante シリーズが南極大陸のエレバス開発したアールワン・ロボット 16)は伊東市沖の手石海丘火山などで歩行実験を行った事例がある 12)．また水中歩の全自動観測に成功し，その後継機となる r2D417)も深海行型としては五洋建設株式会社の浚渫ロボットふたばシ

底観測に成果を挙げている．さらに，KDDI 研究所が開

リーズ

13)

14)

や捨石均し機 SEADOM がある．これらは直発したアクアエクスプローラー２は海底ケーブルの調査に実績を挙げている 18)．

動型の脚機構を有する大型の水中歩行ロボットであり，なお，カメラからの映像や画像を基に判断を行う AUV

それぞれ実際の海洋工事での使用実績がある．
(3) 提案手法の形式の研究開発の実績はまだ少なく，東京大学生産技術研究

以上のように，４脚以上の歩行ロボットは当初より屋所のテストベッドロボットであるツインバーガー19)やそ外での稼動を前提とした研究開発事例が多く，種々の作の発展形であるトライドッグ 1 号 20)，滋賀県琵琶湖研究業を目的としている．しかしながら，軟弱な海浜の陸上所（現滋賀県琵琶湖環境科学研究センター）の淡探 21)

部と水中部の両方での運用を想定した水陸両用型の歩行はその数少ない事例である．

ロボットの研究開発事例は非常に少ない．また，汀線測(3)

提案手法の形式

量作業においては，砕波帯や水中部の測量時であっても一般的に，AUV は単調なミッションを広範にわたって

測量器部を常に気中で安定保持しなければならないこと

効率的に実施する用途に適しており，現段階では高次なから，歩行機構を利用して測量器部を安定保持しながら判断やその場での柔軟な判断が求められるミッションの汀線測量作業を実現する歩行ロボットの研究開発を実施実現は容易ではない．よって，後者のようなミッションすることとした．

ではいまだ人間が密に介在するシステムが必要とされる

2.4.2
(1)

遊泳型ロボット

ところであるが，オペレータにとっては即応性が要求さ遊泳型水中ロボットの分類れる操作や煩雑な操作は得意ではない．例えば，外乱中

遊泳型の水中ロボットはスラスタやポンプ，ヒレなどでの水中ビークルの安定保持や目標物の追尾などは，オの推進機構の別はあるものの，大別すれば有索式と無索ペレータにとっては困難な操作の代表といえる．すなわ

式に分類可能である．多くの場合，有索式は遠隔操作型

ち，高次な判断に基づくオペレータの柔軟な遠隔操作をであり，ROV（Remotely Operated Vehicle）とよばれる．

補助することを目的として，比較的低次ではあるがオペ

一方，無索式は UUV（Unmanned Untethered Vehicle）とレータにとっては煩雑で即応性が要求される水中ビーク

よ ば れ ， 自 律 型 の も の を 特 に AUV （ Autonomous

ルの運動制御の一部を自律化することは，水中での高度- 14 -

なミッションを安全かつ確実に実現するための一手段とう．

して有効であると考えられる．

②深浅測量

よって提案手法では，オペレータの遠隔操作の補助を

測線間隔 25ｍで汀線から離岸堤防法部までの範囲に目的として，カメラからの映像や画像を利用した光学誘

ついて，水深測量をトランシットと測深器によって年２導により目標物の捕捉と自動追尾を実現する自律機能を回（6 月および 10 月）行い，それをもとに水容積計算を実現することを目指し，遠隔操作と自律制御の複合操行う．また，年 1 回（春季）環境調査に合わせて調査地

作・制御系を有する半自律型の有索式遊泳型水中ビーク点の海上測量を行う．

ルの研究開発を実施することとした．なお，前述のよう③環境調査に，カメラからの映像や画像を基に自身の行動の決定を水質調査，底質調査，動植物プランクトン調査，底生行う AUV の研究開発事例は数少なく，オペレータの遠生物調査を年 2 回（春季および夏季）行い，付着生物調

隔操作の補助を目的としてこれらの自律機能を実現する

査，付着生物・魚類蝟集調査を年 1 回（春季）行う．

水中ビークルも皆無である．

④航空写真撮影

3. 海岸整備にかかる水中作業の無人化手法の開発

月および 11 月）行う．

垂直写真（連続）および斜め写真の撮影を年 2 回（6－浸食海岸の汀線測量作業－

これらのうち測量作業については，水深が十分深い海域については音響測深器を利用した船舶による深浅測量が実施されている．一方，ごく浅い海域や波打ち際では北陸地方整備局管内における直轄海岸として新潟海岸，
下新川海岸，石川海岸が挙げられる．これらの海岸線は音響機器や船舶自体の運用が困難であることから，干出流入する大小の河川が運ぶ土砂によって形成されてきたした陸上部と合わせて踏査による人力の汀線測量が実施ものであるが，いずれの海岸も近年において激しく浸食されている．言い換えると，水中から干出部にまたがるされているのが現状であり，国自らがその管理を行うこ水陸境界域においては人力による汀線測量に代わる測量ととしている．

手法がなく，いまだ人に頼らざるを得ないのが現状である．

例えば新潟海岸は，これまで信濃川などから運ばれて

ここでは現行の人力による汀線測量を代替する自動汀

きた大量の土砂によって海岸線を前進させ，新潟砂丘な線測量システムについて述べる．

どを形成してきた．しかしながら近年では，治水事業の進捗にともなう土砂補給の減少に加えて地盤沈下の影響も相まってその性質は堆積性の海岸から浸食性の海岸へ

3.1 新潟西海岸における汀線測量作業と移行し，一部の分水路の河口に海岸線の前進が見られ

3.1.1

るものの，昭和 22 年以降最大で 350～360m もの海岸線

新潟海岸で定期的に実施されている汀線測量作業は，の後退が確認されている．またこの背後地には，海岸線

縦断測量作業と横断測量作業に大別され，縦断測量を実近くまで新潟市郊外の住宅地開発が進んできており，そ施の後，横断測量を実施するものである．

現状の人力測量手法の周辺に暮らす人々の生命や財産を守るためにも海岸の縦断測量は海岸線に並行な方向に実施する測量作業で浸食対策は急務となっている．そこでこのような直轄海ある．ここではまず，近傍の測量基準点を利用して海岸岸においては，海岸堤防の補強や緩傾斜堤，離岸堤の施線と並行する方向に一本の測線を設定する．そして，そ工などを実施して海岸線の浸食と波浪による被害を防ぐの測線上を 20m 間隔でレベル測量を実施し，その各測量と同時に，国自らが海岸技術調査としてその周辺の環境

点を横断測量の測線の起点とするものである．

調査とともに海岸浸食の現状とその推移を定期的に観測

一方，横断測量は縦断測量の測線に直交し，海岸線をしている．

横断する方向に実施する測量作業である．すなわち，横北陸地方整備局が実施した新潟海岸（西海岸地区）で断測量の測線は縦断測量で定めた各起点から縦断測量のの海岸技術調査の内容は大別すると，①汀線測量作業，

測線に直交して海岸線を横断するように設定する．そし②深浅測量作業，③環境調査，④航空写真撮影であった．

て，その測線上を 5m 間隔でレベル測量を実施する．

以下にその調査の概要を示す．

以上の汀線測量作業により，20m 間隔で海岸の横断面①汀線測量が得られることとなり，これを利用して砂量の推定や海海岸の汀線部について，測線間隔 25ｍで縦断測量と横岸浸食の推移を把握しようとするものである．すなわち，

断測量（陸上）をそれぞれ年２回（6 月および 10 月）行

一人の作業員（スタッフマン）が測量点に標尺をもって- 15 -

移動し，別の作業員が水平に設置した水準儀の望遠鏡をボットの導入を提案する 22)．これにより，本システムは通してそのメモリを読み取ることで，水準儀からの標尺

従前のスタッフマンと比較して海象条件に左右されにく位置の比高が計測できるものである．

く，人力よりもやや深い領域まで測量が可能となる．

なお，標尺はスタッフマンによって陸上から砕波帯，

ここで測量ロボットの移動形式は，地盤に対して連続

ひいては水深 1m 程度の水中部まで持ち込まれて測量点

的に接する車輪型やクローラー型ではなく，離散的に接の砂上に設置される（Fig.3.1）．このことから，その設置する歩行型を選択した．歩行型の特徴は，自重を安定し状況は測量結果に直結するが，とりわけ水中部においてて支えるだけの必要十分な接地圧の確保は必要であるが，は標尺の安定した設置は容易でない．標尺のメモリ自体

地盤との接地自体は離散的であることからこね返しによは mm オーダーで読むことが可能であるが，測量結果へる不整地での走破性の低下をほとんど考慮する必要はなの影響は不可避であり，従来手法から代替可能な測量手

く，また轍のように地形に対して連続的に大きなダメー

法の登場が期待されている．また，作業の安全性向上のジを与えることもないことである．これらの特徴は地形観点からも，他の測量手法への代替が期待されている．

測量を目的する本用途を鑑みれば最適と考えられる．
本システムは主に，前述のスタッフマンに代わってプ
リズムポールを安定保持して自律的に移動する「測量ロボット」のほか，「自動追尾型トータルステーション」，「ホスト PC」で構成される（Fig.3.2）23, 24)．
「測量ロボット」はあらかじめ指示された測量経路上を水中部から干出部にわたって連続的かつ自律的に移動し，「自動追尾型トータルステーション」によってその胴体位置（高さ，位置）を計測するものである．ここで述べる「自律」とは，全体の作業計画は人が行うが，脚の動きや微地形への対応はロボット自身が行うものである．また，「測量ロボット」と「ホスト PC」は無線 LAN で接続され，「自動追尾型トータルステーション」と「ホスト PC」はシリa) Leveling of the beach

アル接続されていることから，「測量ロボット」は「自動追尾型トータルステーション」で計測される自身の胴体位置の情報を「ホスト PC」を介して得ることが可能であり，微地形に対応した足の高さ情報と組み合わせてより
詳細な地形情報を得るものである．
3.2 測量ロボットのハードウェア
3.2.1

防水モジュール構造の採用

測量ロボット部は 1 脚あたり 3 つの回転関節を有する
脚部を 6 脚有する歩行ロボットである．このロボット部
では防水構造を採る部位を限定し，モジュール化された
1 個の胴体部と 18 個の関節ユニットのみがそれぞれ独立に防水構造を採り，互いに水中コネクターで接続するこb) Staff-manととした．また，ロボットの脚部は胴体部に直接固定せFig.3.1 Regular shoreline survey work in Niigata West Coastず，胴体から独立したフレームに固定した．結果として(Cross-sectional leveling).

胴体部は，脚からの反力に対応する構造的強度をほとん
ど必要せず，ほぼ防水性能だけを考慮して設計すれば良3.1.2

いこととなり，胴体部の重量低減に寄与している 25, 26)．

提案する測量手法

測量用の標尺を携えて歩き回るスタッフマンに代わっまた，関節ユニット単体あるいはロボットの脚部と胴て，陸上部から水中部にわたり測量用のプリズムポール

体部は容易に分離可能であり，モジュール単位での容易を安定保持しながら歩き回って測量を行う自律型測量ロ

な部品交換を実現することで，メンテナンス性の向上に- 16 -

C
on
Po Su
r
sit ve trol
io y
n
Da
ta
&

Fig.3.2 Image of an automated shoreline survey system.

貢献している（Fig.3.3）．Table 3.1 に測量ロボット部であ3.2.2

る水陸両用型歩行ロボットの主な諸元を示す．

砂浜上での確実な移動を実現するためには，その特性

地盤支持力に応じた足部の設計を把握しておく必要がある．ここではまず，地盤支持力について現位置コーン試験を実施した（Fig.3.4）25, 27)．

Table 3.1 Specification of the robot part.

Leg length
Body diameter
Mass
Pressure
Battery
Operating time

0.500m (lower tight)
0.308m
95.0kg0.3MPa (FS 1.5)
NiMH 28.8V×8Ah
0.8h

現位置コーン試験とは，土質サンプル等を持ち帰ることなく，現場で直接，地耐力の目安となるコーン指数を計測する試験である．ここではポータブルコーンペネト
ロメーターを速度 1cm/sec で土中に貫入させた際の貫入抵抗を計測するポータブルコーン貫入試験を実施した．

なお，ここでは外圧の絶対値と容器の大きさがともに小さいことから，耐圧設計については有限要素法等の厳密な構造計算は行っていない．胴体の円筒部については
弾性座屈を，蓋部については中心部の引張強度をそれぞれ強度上の上限とし，安全率をかけて簡易に設計した．
また，動力源として NiMH バッテリを適用したことから，ガス発生による胴体内圧の異常上昇を防止する安全弁を設けた．
a) land partb) Surf zone

Fig.3.3 Removable body part.

Fig.3.4 In-site cone examination (Niigata West Coast).

- 17 -

ポータブルコーンペネトロメーターは，先端角度 30°，
断面積 6.45cm2 と 3.23cm3 の 2 種類の円錐状の先端（コーン）を持ったロッドであり，その貫入抵抗を加重計で計測するものである．ここで求められるコーン指数とは，ポータブルコーンペネトロメータを土中に貫入させたときの抵抗力をコーンの断面積で除した値，すなわちコー
ン貫入抵抗でありその地盤の地耐力を表している．
2004 年 6 月，新潟西海岸の第１突堤近傍（養浜部）における原位置コーン試験を実施し，砂浜表層のコーン指数 CI の分布を得た（Fig.3.5）．その結果，その平均値はCIave =7.56kgf/cm2，最小値は CImin =3.56kgf/cm2 であった．
ロボットの足部形状を円板とした場合，このコーン指数の最小値と自重との平衡条件から足部の最小直径を試算すると式(3.1)のようになる．

p=Dmin =G= CI min2
Nπ ⋅ Dmin 4
4G≈ 3.36[cm]
Nπ ⋅ CI min

N = 3, G = 95.0 [kgf ],CI min = 3.56[ kgf/cm 2 ].

(3.1)

Dmin ; Minimum diameter of foot circle [cm].
N ; Number of contactlegs.
G; Weight of robot [kgf ].
p; Ground contact pressure [ kgf/cm 2 ].
仮にこのコーン指数の最小値と接地圧との平衡条件を設計条件とすると，コーン指数は 1.0cm/sec で沈下する
際の貫入抵抗と等しいことから沈下の懸念があり十分とはいえない．
ところで，機械側の移動能力で示される走行性能をモビリティと呼び，地盤側の許容能力であるコーン指数でFig.3.5 Distribution map of cone penetration resistances

示される走行地耐力をトラフィカビリティという．このneighboring the 1st jetty of the Niigata West Coast

トラフィカビリティからその地盤上での車輌の可動性を(Depth: 10-20 cm).

判定するモビリティ予測法は WES 法と呼ばれ，車輪型や履帯型車輌の走行限界を地盤支持力に走行装置の形態

次式に WES 簡易法を示す．ここで，車両指数 VCIや形状を加味して判定する方法である 28～30) ．

（Vehicle Cone Index）は走行装置の形式や機体重量，形

具体的には，車輌の荷重に走行装置の形状因子を加味状などによって決定される接地圧に関係の深い値であり，した地盤への実質的負荷と CImin の平衡条件をその走行

この値が小さいほど軟弱地での走行能力が高い．下段の限界として判定するものである．ただし，WES 法におけ

式は車両指数が小さな履帯型車両の VCI と接地圧の関係

る既存の走行装置の分類に歩行型がないことから，接地式であり，多くの車両指数を計算して得られた経験式で方法で類似する履帯型に準じて試算した．

ある．

- 18 -

CI min + 0.0388
0.071125
VCI = 125 p(empirical equation

3.2.3

VCI =

脚の可動範囲と傾斜への対応

ロボットの足の可動範囲は実験を実施する新潟西海岸の海浜の傾斜を考慮して決定した．その海浜の大域的な（3.2）

斜度は 2004 年の定期測量の結果から 1/25～1/30 程度とin case of crawler type with lower VCI )読みとれた．同様に，局所的な最大斜度は領域全体を通VCI ; Vehicle cone index.

して 0.3 を越えることはなかった．そこで，ロボットの脚の可動範囲を Fig.3.6 のように設計した 25, 27)．

上式を利用して次式が導かれる．

なお，その脚の可動範囲である円筒形可動範囲は，各関節角度の可動範囲と隣接の円筒型可動範囲によって制限されている（制限稼動範囲；constrained working volume）．

CI min = 8.890625p − 0.0388
p=

3.2.4

G

防水型関節ユニット

ここで開発した防水型関節ユニットの特徴の一つは均2Nπ ⋅ Dmin 4

圧構造を採用していないことであり，結果としてモータ
ーやセンサ類など内部の構成要素に気中用の汎用品が利用可能となっている 27, 31)．加えて，この回転可動部の密よって，封には摩擦や変形が少ない硬質樹脂製シールを適用してDmin =

35.5625G≈ 9.98 [cm]Nπ (CI min + 0.0388)

いる．これは，①メカニカルシールと比較して構造が単純であり，軸方向寸法の小型化が可能，②減速後の密封(3.3)

であるため周速が遅い，という２つの理由によるが，そN = 3, G = 95.0 [kgf ], CI min = 3.56[kgf/cm 2 ].

れ単体では十分な密封性能を得ることは困難であるため，密封機構全体でその性能を補うこととした 23, 32) ．

となり，この結果から自重 95kgf の 3 脚支持ロボットが一般的に，硬質樹脂製シールは微小な凹凸に倣いにくCImin=3.56kgf/cm2 の地盤上を歩行するためには，直径

く，完全な密封性能を発揮させることは容易ではない．

10.0cm 程度の円盤状の足部で十分であることが明らか

本用途では，このシールを回転可動部にラジアルシール

2となった．この場合のロボットの接地総面積は 235.6cmとフェイスシールとして二重に配し，その間に空気や海である．

水と比して高粘度の流体を充填するシール層を設けた．

さらに，ロボットの足部に外径 20.0cm，内径 16.0cm

また，樹脂性シールの選定にあたっては，砕波帯でのの辺縁部を設けた結果，接地面積は 574.9cm2 となり，自密封性能を考慮して，バネで初期接触圧を増加するもの

重 95kgf で走行限界は CI’=1.20kgf/cm2 となることから，を選定した．これは，水圧による接触圧が期待できない

WES 法 上 で は 砂 浜 の 最 小 コ ー ン 貫 入 抵 抗

浅海域において，回転可動部が引き波を受けた際などに

2

CImin=3.56kgf/cm に対して 3 倍程度の余裕を持つことと発生する負圧に対応するためである．通常，シールの密なる．また，3 脚支持時における接地圧 p と砂浜の最小

封効果はその接触圧と密封流体の粘度によるところが大2

コーン貫入抵抗 CImin=3.56kgf/cm を単純比較した場合，

きいことから，負圧によってシールの接触圧が極端に小2

接地圧は p=0.165kgf/cm となることから，接地圧 p は砂

さくなると漏水のリスクが増大する．そこで，一定の初2浜の最小コーン貫入抵抗 CImin=3.56kgf/cm に対して 20

期接触圧を確保することで負圧による漏水のリスクを低倍以上の余裕を持つこととなる．これは建設機械を原地減した．なお，接触圧の増加にともなうシールの磨耗量

盤上で利用する場合の判定基準と同等以上の余裕であるや摩擦力の増加については，耐磨耗性に優れかつ摩擦係ことから，ロボットはこの地盤上で安全に運用できる．

数の小さなシール材料（ラジアルシール μ=0.11，フェイ
スシール μ=0.09）を選定することで対応した．

CI min 3.56=
≈ 2.97
1.20
CI ′CI min3.56=≈ 21.6.
0.165p

なお，ここで使用したモーターは停動トルク 1.02Nm
を発する 60W のコアレス DC モーターであり，このトル
クは多段の平歯車で減速された後，防水ハウジング内壁に設置された内歯歯車を介して外部に伝達される．最終(3.4)

減速後の関節ユニットの停動トルクは約 980Nm が見込
まれ，起動電流は 39.3A にも及ぶ．ここでは歩行時の連- 19 -

Fig.3.6 Constrained working volume (CWV).

続負荷によるモーターの焼損を防ぐために，その駆動電18 個の関節ユニットのモーターコントローラーおよ

流を PWM の制限によって常にモーターが許容する最大びモータードライバーは，関節ユニット内ではなく全て連続電流 3.81A 以下に制限し，連続発生トルクを約 80Nm

ロボットの胴体内に設置され，水中コネクターを介してとした．

接続されている．胴体内の制御用 PC と USB 接続されたTable 3.2 に防水型関節ユニットの主要緒元を示し，モーターコントローラーは次式に基づいて関節ユニット

Fig.3.7 から Fig.3.10 に防水型関節ユニットの外観と内部の関節角度の位置制御を行う．

機構を示す．
Table 3.2 Specification of the watertight type joint unit.
Outside dimention φ110mm×125mm
Mass
2.1kg
Output torqueRating torque 82.9Nm (Continuous)(The current is limited to rated range)
Reduction ratio
Joint part 1/961.5375，
Potentiometer 1/288.46125
Motor
Maxon RE30, Power 60W
Rated torque 0.0862Nm (Continuous)Starting torque 1.02Nm
Rated current 3.81A (Continuous)Starting current 39.3A

o=

KP
K
K t
(x d − x ) + D (x& d − x& ) + I ∫ (x d − x )dt
K Pz
K Dz
K Iz 0⎧⎪t : Time⎪o : Control output⎪⎪⎨ x d : Desire position⎪ x : Present position⎪⎪⎪⎩- 20 -

KP: Proprtiona l gain (3.5)
K Pz
KD: Deviati gain
K Dz
KI: Integral gain.
K Iz

Fig.3.7 Appearance of the watertight type joint unit.

Fig.3.8 Internal mechanism of the watertight type joint unit.

- 21 -

125.0110.0

APM HEXSEALSEELSKREW TYPE
RM M3 6.0+0

125.0 ‐0.05

NOK CO0551A(NOK S90)

101

101
FURON 520-P50-0804(JIS P50)

102

102
PCD
6

PCD
PCD
13.5
6

RE25

PCD
16.5
PCD
6
PCD
PCD
610.5

IMPULSE LPMBH-5-MP
AZUMA SSH0308 (M3 8mm)
（6ロブリセス・超極低頭ボルト）
DIN 7991 SUS316 (M2 4mm)

103

103
FURON 528-S80-0806(JIS S80)

部番
WT-101
WT-102
WT-103
WT-104KAYDON KA 30 XPO
DIN912キャップスクリュー SUS316 (M3 10mm)

20.0

8.25

9.75

11.25

12.0

Fig.3.9 Assembly diagram of the watertight type joint unit

Fig.3.10 Diagram of internal mechanism of the watertight type joint unit

- 22 -

部品名
防水用外蓋
軸付き内蓋
スペーサー
ハウジング

材質
A6061
A6061
SUS316
A6061T6

個数
2
2
2
1

関節ユニットの関節角度はユニット内のポテンショメの大きな測定レンジを有し，センサ単体で IP68 相当の防ータで取得し，その値はアナログ電圧値のまま前述の水

水性能を有している 3 分力計測型の Kistler 社製アンプ内

中コネクターを介して胴体内部のコントローラに伝達さ蔵力センサ 9602A を採用した（Fig.3.12）．

れる．この際，ポテンショメータからの信号ラインにローパスフィルターを挿入することでPWM駆動に起因するノイズによる振動や誤動作の低減を図った．なお，ここでのフィルターは電源を要しない簡易なRCパッシブフィ
ルターとした（Fig.3.11）．

fc =

1
.
2πRC

(3.6)

Fig.3.12 Amplifier-embedded 3.axes force sensor(Kistler 9602; 57mm L×25mm W×10mm H，Mass 30g,
http://www.kistler.co.jp).
3.2.7
Fig.3.11 Pattern diagram of RC passive filter.

測量機能の導入

水陸両用型歩行ロボットに測量機能を持たせるために，その位置を安定して計測し測量に活用するための機能が必要であり，その測位・測量機能の統合をもって自動測

前述の趣旨からローパスフィルターの遮断周波数はPWM 周波数以下に設定する必要があるが，関節の動作量システムとなる．

を大きく妨げるほどの低い周波数に設定することはでき

ここでは水中部でもその測位が求められることから，ない．ここでは R=470W，C=0.33mF として，遮断周波数

ロボットの頭上に高さ 1450mm のプリズムポールを取りを fc=1.026kHz と設定した．

付け，その最上部に設置したプリズムミラーをトータル

3.2.5

ステーションで常時自動で追尾をすることとした．トー

動力源

ここで構築する自動測量システムによる無索・自動でタルステーションで計測された位置情報は無線 LAN をの稼働および検証実験を実施するためには動力源の搭載介して水陸両用型歩行ロボットへフィードバックされロが必須であり，動力源としてロボットの胴体内にバッテ

ボットの誘導にも利用可能である．以上の方法で，水陸リを搭載した．主要な二次電池のエネルギ密度は Li-Ion

両用型歩行ロボットと測位・測量機能を統合し，安定し150Wh/kg，NiMH 80W/kg，NiCd 60W/kg，Pb 40Wh/kg 程て測位・測量可能な自動測量システムとして構築した．
Fig.3.13 に測量ロボットの概観を示す．

度であるが，ここでは組電池として入手しやすい NiMH電池を採用した（Table 3.3）．なお，この NiMH 電池を用いた場合の実験装置の稼働時間は約 40 分である．

3.3 測量ロボットのソフトウェア
3.3.1

Table 3.3 Specification of the equipped battery.
Cell type
NiMH
Voltage
28.8V
Capacity
8Ah
1.2V 8Ah×24
Composition
Dimension and mass

ロボットの運動の表現与えられた移動経路に対し，どのような形式でロボッ
トの運動指令を与えるかは重要である．本節では，歩行アルゴリズムへの運動指令の入力方法を述べる．
ロボットの運動する環境に固定された 3 次元のデカル(Seriesconnected)
200×200×80mm / 3.5kg

ト座標系を考える（Fig.3.14）．これを世界座標系とし，Wの添字をつける． ZW 軸は鉛直下向きとする．さらに，

3.2.6

ロボットの胴体中心に固定された胴体座標系とし，B の接地センサ

添字をつける． Z B 軸は鉛直下向きとする．変数の左肩ロボットの足部の地面との接地と遊離状態を感知する

添字はその変数の表される座標系を示す．

ために力センサを足首に設置した．ここでは最大 4.9kN- 23 -a) Appearance of the survey robotb) Dimension of the major parts.

Fig.3.13 Survey robot part (95kg).
ロボットの回転運動は世界座標系における姿勢 W γ ( t ) ，すなわち，ロール角 γ x ，ピッチ角 γ y ，ヨー角 γ z であり，
これらも時間の関数である．

W

γ (t ) = (γ x (t ), γ y (t ), γ z (t )) .
T

(3.8)

位置と姿勢の導関数は次のようになる・

WW

Fig.3.14 Coordinate system and motor command of the robot.
3.3.2

剛体の運動は，並進及び回転のそれぞれの成分から構位置T

ω(t ) ≡ (ω x (t ), ω y (t ), ω z (t )) ≡T

d W p(t )
.
dt

(3.9)

d W γ (t ) (3.10).
dt

２次元空間の運動本研究では，操作者がロボットに与える運動指令は２成される．ロボットの並進運動は，世界座標系におけるWv (t ) ≡ (v x (t ), v y (t ), v z (t )) ≡次元平面上の動きに制限する．また，胴体高さ p z ( t ) は

p ( t ) であり，時間の関数である．

地面から一定に，ロール角とピッチ角は 0 に保たれるよWp(t ) = ( p x (t ), p y (t ), p z (t )) .
T

うに制御されるものとする．したがって，前節の運動指

(3.7)

令は，

- 24 -

p(t ) = ( p x (t ), p y (t ), p z (0 ))(3.11)γ (t ) = (0, 0, γ z (t ))(3.12)

T

W

W

T

B

⎡ 0 ⎤
ω(t ) = ⎢⎢ 0 ⎥⎥.
⎢⎣ω z (t )⎥⎦(3.18)となり，ロボットの運動は２次元上と等価になる．これ

最終的にロボットへの胴体運動指令 Ω は，以下のように

ら３つのパラメータは，２次元平面上での運動を完全に定義される．

記述するものである．また，これらの導関数は，()

Ω ≡ B v (t ), B ω(t ) .

v (t ) = (v x (t ), v y (t ), 0 )(3.13)

ω(t ) = (0, 0, ω z (t ))(3.14)

W

W

T

T

3.3.3

(3.19)

デューティ比の計算

ロボットの歩行中の脚の状態として，支持脚相と遊脚相の二つの相を考えることができる．脚 i(1 ≤ i ≤ n) が支持脚相にある期間を支持脚期間 τ Si ，遊脚相にある期間を遊脚期間 τ Ti とし，支持脚期間と遊脚期間の合計となる．
並進運動の方向 θ ( t ) は以下のように定義される．

θ (t ) ≡ tan −1v y (t )v x (t ).

τ i ≡ τ Si + τ Ti

(3.15)(3.20)

を歩行周期 τ i とする．ここで，脚 i の 1 歩行周期において支持脚期間の占める割合デューティ比 βi は次式で定義される．

測量ロボットは全方向運動（omnidirection）が可能であるので， θ ( t ) は胴体の姿勢 γ z ( t ) と必ずしも等しいわけ
ではない．したがって，ロボットの胴体方向と進行方向βi ≡のなす角は側行角（crab angle）α ( t ) として次式のように

τ Si
.
τi

(3.21)

定義される（Fig.3.14）．

α (t ) ≡ θ (t ) − γ z (t ).

ここでは，デューティ比は後述するように，胴体の運動(3.16)

速度に依存する．
ところで，U を脚の胴体に対する平均水平方向復帰速度とする．U はいわばロボットの機構的な限界速度と見２次元平面上でのロボットの運動を記述するにあたり，
Naval Postgraduate School の 自 律 移 動 ロ ボ ッ ト

なすことができる．世界座標系における歩幅は，脚位相Yamabico-11

変数一周期の間に脚の基準点の移動する距離に等しいた

プ ロ ジ ェ ク ト で 開 発 さ れ た

MML(Model-based Mobile robot Language)を適用する

33)

め，

．

これは港湾技術研究所の 6 脚歩行ロボットアクアロボ 1

τ i (t )(1 − β i (t ))(U i (t ) + u i (t )) = τ i (t )u i (t )号機にも適用した実績がある．MML ではロボットの運(3.22)

動は ( u( t ), κ ( t ), ω z ( t )) で記述される．ここで， u( t ) は胴体の並進速度，κ ( t ) は胴体運動の軌道，ω z ( t ) は胴体の回転となる．各脚の U i に同一の速度 U を設定して式(3.22)を速度である．この MML による運動の記述は，以下のよ

変形すると，

うに変換することができる．

B⎡u (t )cos α (t )⎤v (t ) = ⎢⎢ u (t )sin α (t )⎥⎥.
0⎣⎢⎦⎥β i (t ) =U
u i (t ) + U(3.23)(3.17)なる関係が導かれる．これは歩行ロボットの脚 i が取り得るデューティ比の最大値である．しかしながら，脚先では胴体移動速度に加えてその回転運動に伴う速度成分を考慮する必要がある．また，ロボットの歩容がレギュ- 25 -

ψ 2 m −1 = F (mβ )ラ歩容であるためには，全ての脚のデューティ比が等し

1⎞
⎛
2⎠
⎝
m = 1,2,L, n.

くなければならない．よって，ロボットのデューティ比ψ 2 m = F ⎜ mβ + ⎟は，式(3.23)に胴体の回転運動に起因する速度項を追加して，その最大のデューティ比をとる 34, 35)．

β i (t ) =U
u i (t ) + ω (t )R + U ,odd leggs
even leggs(3.25)

ただし， F ( x) は x の小数部分を意味する関数であり，以降 [x ]mod y と表記する．また脚番号は左前の第 1 脚に続(3.24)β (t ) ≡ max β i (t ).

いて左右，前後へと番号がつけられている．Fig.3.15 にi

左右対称型脚配置のロボットの模式図を示し，Fig.3.16にそのウェーブ歩容の歩容線図を示す．

ただし， R は胴体中心から脚の CWV の最も外側の点までの距離である．
3.3.4 前方ウェーブ歩容

1

2
XB

ロボットには前方ウェーブ歩容を適用した．前方ウェーブ歩容は脚の動きが進行方向に波のように伝播する歩3容であり，レギュラかつ対称な歩容である．左右対称脚配置の 2n 脚を有する線対称型脚配置ロボットの歩容のYB

5

数学的な表現は次のようになる 11)．

4
6

Fig. 3.15 Line-symmetric 6-legged robot.

a) Expression of each βb) Expression of each legs
Fig.3.16 Forward wave gait of 6-legged robot of line-symmetric 6-legged robot.

- 26 -

ここで，歩行位相変数（kinematic phase）φは脚運動の一周期の時間を[0,1]で正規化した位相変数であり，歩容
線図の実線部分は支持脚相，空白部分が遊脚相である．
また， i 脚の脚位相差（relative phase）ψi は歩行位相変数上での脚の接地タイミングを示している．
3.3.5

デューティ比可変ウェーブ歩容

ここで，測量ロボットは全方向移動が可能でかつ接地脚数を可変とするため，前方ウェーブ歩容を基に側行角
α とデューティ比 β を可変とし，より一般化された拡張
ウェーブ歩容ψ i = Ψi (α , β ), i = 1,2,L, N(3.26)

を適用することとした．この拡張ウェーブ歩容は当該測
量ロボットと同じ 6 脚軸対象配置のアクアロボへ 1 号機への適用実績がある 35～37)．ここでこの拡張ウェーブ歩容の導出過程とその数学的表現を示すこととし，まずはデューティ比可変ウェーブ歩容の数学的表現を示す．
側行角 α = π 6 の場合は，軸対称型脚配置ロボットは左右対称型脚配置ロボットと見なすことができるため，
側行角 α を π 6 に固定してこの場合の脚位相差Ψi ( π 6 , β ) を求める．デューティ比 β は，式(3.24)によっ

Fig.3.18 Gait diagram of forward wave gait of axial
symmetric 6-legged robot (α=π/6).

て設定されるため，胴体速度に応じて変化する．Fig.3.18
は， β = 5 6 , 2 3 , 1 2 のときのウェーブ歩容の歩容線図である．
まず，Fig.3.18 中の β = 2 3 ,1 2 の場合を取りだし，これらの２つの線分を線形に内挿することで，デューティ比 β ∈[1 2 , 2 3] の範囲の任意の値の時の脚位相差を得る（Fig.3.19）．同様に，これらに対して単に外挿を行う
ことで，デューティ比 β ∈ (0,1] の全ての範囲の脚位相差を得ることができる（Fig.3.20）．その導出過程を次に示
す．

Relative Phase ψi
i
1
2
3
4
5
6

Fig.3.17 Axial-symmetric 6-legged robot.

β

2/3

1/2

0
3/6
1/6
5/6
2/6
4/6

3/12
9/12
3/12
9/12
3/12
9/12

Fig.3.19 Gait diagram of forward wave gait with interpolation

β (α=π/6).

- 27 -

まず，２点を通る直線の式は次式で示される．

3.3.6

側行角可変－デューティ比可変前方ウェーブ

歩容x − x1y − y1=,x2 − x1 y 2 − y1

軸対称脚配置を有するロボットについて，全方向性運動を行なった場合，後向きに進んだ場合は後方ウェーブ(3.27)

1{(x − x1 ) y 2 − (x − x2 ) y1 }.
y=x2 − x1

歩容と等価になるため，安定余裕が低下してしまう．そこで，これを避けるためにウェーブの方向を進行方向に対して変化させることで，前方ウェーブ歩容と同等の安式(3.27)に式(3.28)を代入して内挿及び外挿によって側行定余裕を得ることを目指す．まず，デューティ比を固定

角 α = π 6 の場合の脚位相差 ψ i (π 6 , β ) を任意のデュー

して，任意の側行角の場合について考える．

ティ比 β ∈ (0,1] における β の関数として式（3.29）のよFig.3.21 において， β = 2 3 に固定して，上段の線分はうに導出できる．

α = π 6 のときの，そして，下段の線分は α = −π 6 のときの支持脚相を示している．これらの線分を内挿すること⎧x = β⎪⎪ y = ψ i ⎛⎜ π , β ⎞⎟⎪⎝6 ⎠(3.28)⎪.
1
2⎨⎪ x1 = 2 , x 2 = 3
⎪
⎛π 1⎞
⎛π 2⎞
⎪
⎪ y1 = ψ i ⎜⎝ 6 , 2 ⎟⎠, y 2 = ψ i ⎜⎝ 6 , 3 ⎟⎠⎩で，その間の任意の側行角に対する歩容が得られる．デューティ比を固定した際は，側行角を [ 0,2π ) の範囲に拡張することは容易である．

Ψi ( π6 , β ) = [6{(β − 12 )Ψi ( π6 , 23 ) − (β − 23 )Ψi ( π6 , 12 )}]mod 1 .
(3.29)

Fig.3.21 Gait diagram of forward wave gait with interpolationα (β=2/3).
Fig.3.22 は β = 2 3 と β = 1 2 の場合の脚位相差 Ψi (α , β )を示しており，これは脚の接地のタイミングを意味する．
この関数は次のように表される．
fori = 1,3,5(0 ≤ α ′ < π 6)⎧0
⎪ α ′ 2π − 1 12 (π 6 ≤ α ′ < 5π 6)⎪⎪(5π 6 ≤ α ′ < 7π 6)Ψi (α , 23 ) = ⎨ 1 3⎪11 12 − α ′ 2π (7π 6 ≤ α ′ < 11π 6 )⎪⎪⎩ 0(11π 6 ≤ α ′ < 2π )Ψi (α , 12 ) = 1 4

Fig.3.20 Gait diagram of β variable forward wave gait in caseof α=π/6 (Support phase; gray).

- 28 -

fori = 2,4,6⎧1 2⎪α ′ 2π + 5 12⎪⎪
Ψi (α , 23 ) = ⎨ 5 6⎪17 12 − α ′ 2π⎪⎩⎪ 1 2Ψi (α , 12 ) = 3 4⎡ ⎧ ⎛ 2 ⎞ 3 ⎫⎛1 ⎞ 1⎤
ψ i (α , β ) i =1,3, 5 = ⎢6⎨ψ i ⎜ α , ⎟ − ⎬⎜ β − ⎟ + ⎥2 ⎠ 4 ⎦ mod1
⎣ ⎩ ⎝ 3 ⎠ 2 ⎭⎝(0 ≤ α ′ < π 6)

(π 6 ≤ α ′ < 5π 6)(5π 6 ≤ α ′ < 7π 6) (3.30)(7π 6 ≤ α ′ < 11π 6)(11π 6 ≤ α ′ < 2π )⎡ ⎧ ⎛ 2 ⎞ 3 ⎫⎛1 ⎞ 3⎤
ψ i (α , β ) i =2, 4, 6 = ⎢6⎨ψ i ⎜ α , ⎟ − ⎬⎜ β − ⎟ + ⎥ .
2 ⎠ 4 ⎦ mod1
⎣ ⎩ ⎝ 3 ⎠ 2 ⎭⎝(3.33)
この式が任意のデューティ比及び側行角に対して，常に前方ウェーブ歩容が実現される拡張ウェーブ歩容である．
3.3.7

ここで，

安定余裕

静歩行により安定した歩行を行う測量ロボットは，そ⎡⎣α ′ = ⎢α −2(i − 1)π ⎤6 ⎥⎦ mod(2π )の安定余裕を常に管理している．安定余裕 M は，ロボッ(3.31)

ト重心の地面への投影点 c から支持脚多角形の各辺までの最短距離 Li と重心の高さ H との比で表され，その最小値をもって安定余裕とする．安定余裕が１の場合，自である．

重と同じ外力まで耐えることができることを意味している．なお，Ns は支持脚数である．

⎛ L ⎞ min (Li )M = min ⎜ i ⎟ = i
,
i
H
⎝H⎠
i = 1,2, L , N s .

(3.34)

つまり，ここでは次図に示すとおり，外力と重力の合
力ベクトルの延長線と地面との交点，すなわち地面反力の合力ベクトルの作用点が支持脚多角形の内側にある場
合に限り，転倒せずに安定して歩行可能である．安定余裕が大きくなると，この反力の作用点は重心の投影点に接近する（Fig.3.23）．

Fig.3.22 Relative phase of variable crab angle.
ここで，デューティ比が可変である場合を考える．α とβ が任意に可変である歩容を計画するために式(3.29)を用いる．式(3.29)の π 6 を α に置き換えることで次式を得
る．
Fig.3.23 Model of robot.

[ {() ( ) (

) ( )}] mod 1

Ψi (α , β ) = 6 β − 12 Ψi α , 23 − β − 23 Ψi α , 12(3.32)
次に Li の逐次算出法を示す．支持脚多角形の各辺を直線 xi = tbi + ai (t; 実数)として媒介変数表示すると，重心

つまり，ベクトル c と支持脚多角形の辺上の任意の点 xi までの線
分ベクトルは xi – c となる．よって，その線分の最短距
離 Li は Fig.3.24 で示すとおり直線 xi に直交する場合である．

- 29 -

で胴体傾斜を補正することとした（Fig.3.25）．
つまり，「胴体中心回転」は，胴体の中心に胴体傾斜補正のための回転中心を設定するものであり，接地平面が傾いている場合には歩行面への重心位置の投影点が傾斜方向にずれてしまうことから，安定余裕が低下してしまう．一方，「足元中心回転」は，接地平面上に胴体傾
斜補正のための回転中心を設定するものであり，歩行面への重心の投影点は常に中心付近となって，「胴体中心回転」と比較して安定余裕は低下しにくい．

Fig.3.24 Calculational technique of stability margin.

2

ここで， xi − c は次式で表すことができる．

xi − c = bi t 2 + 2bi ⋅ (a i − c )t + a i − c
2

2

2

2

⎛ b ⋅ (a − c ) ⎞ (b ⋅ (a − c ))22⎟ + i i= bi ⎜ t + i i 2+ ai − c
2
⎜
⎟
b
b
i
i
⎝
⎠
2

(3.35)

Fig.3.25 Changes of stability margin arise from the differenceof rotational center.

2

よって， xi − c は，t=−

以下に足元を回転中心とする胴体傾斜補正のための同次変換行列を示す．

(bi ⋅ (ai − c ))2(3.36)

2

bi

平行移動
⎡1
⎢0
W
⎢
BT =
⎢0
⎢
⎣0

で最小となり，その線分長 Li は，(

Li = min x i − ci2) = (b ⋅ (a − c )) + a − c
2

i

i

bi

2

i

2

0
1
0
0

0 x ⎤ ⎡C z
0 y ⎥⎥ ⎢⎢ S z
1 z ⎥⎢ 0⎥⎢
0 1⎦⎣ 0⎡C z C y − S z S x S y⎢S C + C S Sz x y=⎢ z y⎢− Cx S y⎢
0⎣(3.37)

ｚ
− Sz
Cz
0
0
− S zCxC z CxSx0ｘｙ0⎤ ⎡1 00⎥⎥ ⎢⎢0 C x
0⎥ ⎢0 S x⎥⎢
1 ⎦ ⎣0 0

0
− Sx
Cx
0

Cz S y + S z S xC y
S z S y − C z S xC y
CxC y
0

x⎤
y ⎥⎥
z⎥
⎥
1⎦

0
0
1
0

0⎤ ⎡ C y0⎥⎥ ⎢ 0⎢0⎥ ⎢− S y⎥⎢1⎦ ⎣ 0

0 Sy
1 0
0 Cy
0 0

0⎤
0⎥
⎥
0⎥
⎥
1⎦

(3.38)となる．この計算を各辺について逐次実施して min(Li)を算出し，安定余裕 M を導出する 38)．
3.3.8

ただし，

胴体傾斜の補正

ここではロボットの胴体の水平維持のための，胴体傾

θo x ,θo y ,θ o：観測された測量ロボ
ットの胴体傾斜z

斜の逐次補正手法について述べる．次図に 2 種類の基本

θ x ,θ y ,θ：胴体傾斜の補正量，
ただしθ zは胴体方位z

的な傾斜補正の方法を示す．「足元中心回転」の場合は

S x = sin θ x , C x = cosθ x ,「胴体中心回転」の場合と比較して計算は煩雑になるがS y = sin θ y , C y = cosθ y ,安定余裕が高くなるため，ここでは常に「足元中心回転」

S z = sin θ z , C z = cosθ z .

- 30 -

胴体傾斜の補正は，測量ロボットの順運動学の同次変らさらに下方に設定する．このことにより，ロボットは

換行列の最終段に傾斜補正の変換行列を掛けることで行

歩行基準平面より高い段差と低いくぼ地の両方に対応すう．補正量は測量ロボットに設置した傾斜計で現在の傾ることができる．

斜量θox，θoy，θoz，を観測し，次式にて逐次決定する．

なお，歩行中，接地センサによって接地を検知した脚は，ただちに遊脚相から支持脚相に切り替わることとな
る(Fig.3.27)．すなわち，凹凸のない基準面上をロボット

θ x (t + Δt ) = θ x (t ) − k P θ θ x (t )dt − k D θ {θ x (t ) − θ x (t − dt )}θ y (t + Δt ) = θ x (t ) − k P θ θ x (t )dt − k D θ {θ x (t ) − θ x (t − dt )}.

が歩行する場合には，段差余裕分だけ早く脚が接地することとなり，デューティ比が増加する．

(3.39)
ただし，

k P θ : Proportional gaink D θ : Derivative gain
dt : Computational cycle.

ここで，胴体傾斜の逐次補正シミュレーションの実施
a) Walking on an even plane

状況を Fig.3.26 に示す．この図から，斜面上を歩行するロボットの胴体が本手法によって水平に保持されていることが確認できる．

b) Walking on an uneven planec) Walking on an uneven plane
Fig.3.27 Appearance of walking of robot.
Fig.3.26 Successive correct simulation of the body

3.3.10inclination.

ロボットの誘導自動測量システムにおける測量ロボットの位置情報としては，①トータルステーションからの位置情報のフィ

3.3.9 段差への対応
ロボットの胴体高さは歩行基準平面（Reference plane）

ードバック，②歩行動作からの位置情報の推定，の２つの情報の利用が可能である．前者は砂浜に設置したトーから常に一定となるよう制御されるが，ロボットの足先

タルステーションによって測位されたロボットの位置情の接地目標平面（Contact target plane）は想定される凹凸報をホスト PC から無線 LAN を介してロボットへ送るこの分だけ段差余裕（Roughness margin）を設け，基準面か- 31 -

P (t + τ ) = Pm (t + τ ),とで利用可能となり，広範囲にわたってロボットの誘導θ (t + τ ) = θ (t ) + θ e (t + τ ),α (t + τ ) = φ (t + τ ) − θ (t + τ ).

を行う場合に利用する．後者はオドメトリーに類似した方法で，外界からの測位情報を全く利用しない歩行動作⎧t; Current time⎨⎩τ ; Update interval(3.40)

からの位置の推定であり，小範囲における誘導やトータ
ルステーションの欠測時に利用する．
通常，ロボットはこれらの位置情報を排他的に利用す

つまり，ロボットは τ sec 経過後に，自己の推定位置

ることとなるが，トータルステーションからのフィード

P(t+τ)と計測位置 Pm(t+τ)を比較し，その移動結果から方バックを利用する場合にはロボットの位置情報の更新間位誤差θe(t+τ)を逆算する．同時に，推定位置 P(t+τ)を計

隔τsec を適度に取って更新し，その間の位置情報は歩行測位置 Pm(t+τ)に更新し，位置誤差の原因となった胴体方

動作からの推定結果を利用する．また，磁気方位計はモ

位θ(t+τ)をθ(t)+θe(t+τ)に更新する．ここで，次の中継点をーターの動作に影響されたことからロボット本体には設目指すための側行角は，その中継点方向である必要があ

置できなかったため，足の滑りなどによって変化してしる．よって，側行角α(t+τ)を残存方位誤差（現位置からまう自機の方位は，位置の更新間隔τsec ごとのロボット

次の中継点を結ぶ線と本来の測線がなす角）から現在のの移動結果を利用して逐次修正することとした

胴体方位を引いた角度φ(t+τ)-θ(t+τ)に更新することで，そ（Fig.3.28）．この場合，式(3.40)に従って目標値を逐次更の進行方向は次の中継点方向となる．

新し，これらに滑らかに追随するよう制御される

27, 39)．

以上のルールに基づいてロボットを制御・誘導するシステムを構築した．ロボットの順逆運動学に基づく脚の制御，安定余裕の算出，ウェーブ歩容の生成などのロボ

Fig.3.28 Navigation method with feedback from total station and the position estimation.

- 32 -

ット自体の運動にかかる制御についてはロボット内部に

3.4 汀線測量実験搭載した制御用 PC（ロボット側 PC）上で実行されるソ

本実験は提案する測量手法の検証のために開発した実

フトウェアで行う．一方，ロボットの誘導経路はウェイ

験装置について，一連の動作を現地海岸で確認するためポイント（二次元位置，経由順序）としてホスト PC 上のものであり，加えて装置の海岸砂地への対応状況につで作成および管理され，この誘導経路を汀線測量時の測いても確認するためのものである．またその過程におい線として利用する．また，ロボットとホスト PC は無線て，現地海岸における汀線部の地形測量を当該システム

LAN での接続が常時確立されており，ロボットの制御状によって試みることで，提案手法の妥当性を検証するも態をホスト PC 上から確認可能であると同時に，ホストのである 27, 37)．

PC 側に接続されたトータルステーションによる測位情

Fig.3.30 に現地試験場所を示し，Fig.3.31 に現地試験の報をロボットに送信する．加えて，ホスト PC 上から無実施状況を示す．また，Table 3.5 に実験時のロボットの線 LAN 経由での作業開始や停止などの指示を行う．

制御条件を示す．

Fig.3.29 にロボット側 PC 上で動作する制御ソフトウェ
アの実行画面と，ホスト PC 上で動作する誘導管理ソフ

実験場所：

トウェアの実行画面を示す．

新潟県新潟市

新潟西海岸（第一突堤および第二突堤の間）
実施期間：

平成１８年３月１４日（火）～平成１８年３月１６日（木）測量実験１：

第一突堤と第二突堤間の気中部の地形測量実験

測量実験２：

第一突堤と第二突堤間の砕波帯の地形
測量実験

Table 3.4 Primary equipments of field experiment.
Items
Specifications
No. ofRemarks
piecesSurvey robot Walking type (95kg)
As１
prism-man
Auto
TOPCON GTS-820A
Positioning
１
tracking(Up to 800m)
total station
Generator
HONDA EX6
For PC etc
１(600VA)
Host PC
Panasonic toughbook
For state１
CF-18 with wirelessmonitorLAN for long-range
and survey
communicationpath(Up to 1km)
controlla) Execution screen of the robot side PC software(controller)

Table 3.5 Field experimental conditions.

b) Execution screen of the host PC software(state monitor)
Fig.3.29 Software of automated shoreline survey system.

- 33 -

Length of stride

20cm

Foot lift height

12.5

cm

Body height

45cm

Maximum velocity

8cm/secMinimum duty factor

0.556

-

Fig.3.30 Experimental field (Niigata West Coast).

a) Walking on the land partb) Shore-based support equipmentsc) Walking into the surf zone
Fig.3.31 Appearance of field test while shoreline surveying.

- 34 -

測量ロボットが測線上を歩行する際は，各ウェイポイ

3.4.1

基準点と測線の作成

ント上で一旦停止して次の測線に移動する．すなわち，実験用の座標系の設定にあたり，ここでは新潟西海岸

加速時はウェイポイントから 1.0m の距離を一定加速度

公園に設置されている四等三角点を利用した（点名：西で加速して，設定された最大移動速度に到達して等速歩

海岸公園，基準点コード：5639-70-2402）．
基準点情報を Table3.6 に示し，その位置を Fig.3.32 に行に移行することとし，減速時はウェイポイントの 1.0m

示す．

手前から一定加速度で減速して，ウェイポイント上で停止することとし，その速度プロフィールは台形プロフィ

Table 3.6 Control point information.

ールとなる．よって，測量ロボットの加速度 a は次式で
決定する．
2

u
a = ± max .
2 Lacc(3.41)

ここで試験時の最大速度は umax=8cm/sec，加減速距離は Lacc=100cm であるため，測量ロボットの加減速時の加速度は a=±32cm/sec2 である．

CP code5639-70-2402

Type

4th-order triangulation point“Kanji” No.

K成3

Point nameNishi-kaigan koen

Latitude

37°56’14”.4618

longitude

139°3’2”.0043

Altitude10.96mGeoid height38.27m

Fig.3.32 Utilization of a benchmark of Geographical Survey Institute(Geographical Survey Institute, http://cpservice.gsi.go.jp/kijunten2k/）.

- 35 -

断方向（海岸線に直交する方向）に設定され，Y 軸は東

汀線測量の原点および座標系の設定手順の模式図を
Fig.3.33 に示す．

（北東）方向を正とする海浜の縦断方向に設定される．

砂浜の任意の位置に設置されたトータルステーション

なお，この座標系から三角点①を測量したところ，を原点(0, 0, 0)として，三角点を点①として測量する．次(-125.805, 17.863, 9.57)であった．ポール高さは 1m なのに点①から隣接道路（遊歩道）に平行に西（南西）方向

で実際の位置は(-125.805, 17.863, 8.57)となる．すなわち，

へ 10m 離れた点を点②とし測位する（高さ不要）．さらトータルステーションによる測量結果からこの値を減じに①－②に直交（すなわち道路・海岸に直交）し，原点れば三角点を原点とする測量結果が得られ，さらに高さ

から海方向へ 10m 離れた点を点③とおく．トータルスに三角点の標高を加えれば測量点の高さは標高として観テーションを点③に向けた状態でトータルステーション

測可能である．
ここでは三角点(x0, y0)から(+125, +25)離れた地点を人をリセットする．

力およびロボットの場合ともに測量の起点として設定し，この結果，トータルステーションによって計測される

そこから海浜を横断する方向に測線を設定した．

測量結果は，トータルステーションの設置位置が原点（0,0, 0）となり，座標系の X 軸は海側を正とする海浜の横Fig.3.33 The Setting method of the coordinate systems and the original point of survey.

- 36 -

3.4.2

ここでは誤差の平均が 27mm であるのに対して標本分

気中部の測量（測量実験１）

まず，自動測量システムによる測量結果を検証するた散に基づくばらつきは 5.35mm，不偏分散に基づくばらめに実験で用いる測線上の点について人力測量を実施しつきは 6.35mm であり，双方の地形の傾向は合致した．

た．ここでは三角点(x0, y0)から(+125, +25)離れた地点を3.4.3

起点として，横断方向に測線を取り，測点は通常の方法

測量実験１と同じ測線の延長線上の砕波帯について，に則り測線上の 5m ごとに測量を行った．

水中部の測量（測量実験２）

三角点(x0, y0)=(0, 0)から (+125, +25)離れた地点をロボッ

人力測量と同様に，三角点(x0, y0)=(0, 0)から(+115, +25)

トの測量起点として横断測量を実施し，海浜の断面地形

離れた地点をロボットの測量起点として横断測量を実施

を連続的に取得した．人力測量結果と合わせて Fig.3.35

し，海浜の断面地形を連続的に取得した．検証用の人力に示す．

測量結果と合わせて自動測量の結果を Fig.3.34 と Table
3.7 に示す．

0.6
Automated
Man-powered

0.4

1.2

0.2

1

Altitude [m]Automated
Man-powered

Altitude [m]

0.8

0
124

126

128

130

132

134

136

138

-0.2
-0.4

0.6

-0.6

0.4

-0.8

0.2

Cross-sectional distance [m]

0
114

116

118

120
122
124
Cross-sectional distance [m]126

Fig.3.35 Comparison of automated with man-powered128

cross-section view of the beach (Surf zone).

Fig.3.34 Comparison of automated with man-poweredcross-section view of the beach (Land part).

ここでの自動測量の結果は人力測量の結果と比較すると，地形の傾向は合致した．なお，測量実験１と同様にTable 3.7 The differences between man-powered andautomated survey.
Point
Level
No.
(Automated)
1
1.09 m20.86 m30.46 m

足部の沈下は微小であった．
3.4.4

Level
(Man-powered)
1.118 m0.893 m0.480 mDifference e

測量結果の後処理

ここでは，測量実験１で得られた海浜断面と測量実験
２で得られた海浜断面の結合を試みたところ，２つの実-28 mm-33 mm-20 mm験で得られた地形情報には齟齬はなく容易に結合できた．
結合した海浜の断面図を Fig.3.36 に示す．

この結果，自動測量の結果は人力測量の結果と比較し1.4て総じて 50mm 以内の差にとどまっており，この実験時

0.8
Altitude [m]1

量の誤差の平均，分散（標本分散，普遍分散），標準偏差を次式に示す．

1 n
e = ∑ ei = −27 mm.
n i =1

0.6
0.4
0.2
0
-0.2

110

115

120

125

130

135

140

-0.4

(3.43)-0.6-0.8
Cross-sectional distance [m]n12∑ (ei − e ) ≈ 4.3 × 10 -5 ,n − 1 i =1
σ e′ ≈ 6.56 mm.

σ ′2 =(3.42)n1
2∑ (ei − e ) ≈ 2.87 × 10 -5 ,n i =1σ e ≈ 5.35 mm.

σ e2 =

Automated-1
Automated-2
Man-powered

1.2の足部の沈下は微小であった．また，自動測量と人力測Fig.3.36 Comparison of automated with man-powered(3.44)

cross-section view of the beach (Land part and surf zone)- 37 -

3.5 提案手法の導入効果に関する考察

また，ここでは測量実験１で得られた海浜断面の地形情報とそれに引き続いて取得した直交する縦断方向の地

現行手法においては，技師 1 人，技師補 1 人，助手２

形情報からコンター図の作成を試みた．ここで作成した人で汀線測量作業が行われているが，提案手法においてコンター図は，ロボットの稼働時間の制約から測線を多は，測量ロボット 1 台に加えて技師１人，助手１人程度く取ることはできなかったが，面的な地形情報を構成すの人員でシステムを運用可能である．よって，プリズム

るデータが収集できたため，ロボットによる自動測量かマンとなる測量ロボットの作業能力がスタッフマンと同らコンター図の生成までの一連の作業を実施することが程度である場合，単純比較で次の条件を満たす場合に費できた．

用の縮減効果が発生する．

自動測量システムによって取得した地形情報から作成したコンター図を Fig.3.37 に示す．

測量ロボットの損料＜

以上の結果により，この自動汀線測量システムによっ技師補１の人件費＋助手１の人件費(3.45)て生成可能なコンター図は，測線や取得するデータ数を増やすことで，より広範囲にわたった複雑な地形につい一方，この測量ロボットの作業能力，すなわち水陸でても表現できる．また，この自動汀線測量システムは，の移動速度は最大 15cm/sec，現地試験時で 8cm/sec であ

これまでに示した測量実験の結果が示すとおり，陸上かった．
1 日当たりの現地での全作業時間を 8 時間として，

ら砕波帯，ひいては水中までを同一の機器，同一手法でここから準備と撤収，バッテリー交換などの作業時間を測量可能な手法であり，スタッフマンに代わるプリズム

除いて稼働時間を 5 時間と見積もった場合，最大作業能マンとして水陸両用型歩行ロボットを測量システムに組

力は 2.7km/日，現地試験時の作業能力で 1.44km/日と見み込むことで当該システムは成立した．

積もることができる．
横断測量における作業能力 1.44km/
日から 2.7km/日は人力と同程度の作業能力である．
なお，

Fig.3.37 Contour plot made by automated survey.

- 38 -

現状の試験機の NiMH 電池 28.8V8Ah での連続稼働時間

む波浪を観測する GPS 波浪計を全国に先駆けて岩手県

は約 0.8h であるため，1 日の稼動には 6 回程度バッテリ

南部沖（釜石沖）と宮城県中部沖（金華山沖）に設置しーの交換作業が必要となるが，約 2 倍のエネルギー密度

た．本防災システムの整備は平成 19 年度より全国展開がを有する Li-ion 電池に変更すれば稼働時間の倍化が可能

始まっているが，将来にわたってのその円滑な運用にあであり，バッテリー交換作業の半減が期待できる．

たっては設備の定期的な点検が不可欠である．しかしな

ここで，測量ロボットの原価を 10,000 千円，償却期間

がら，波浪計の設置場所は海象条件の厳しい沖合で，かを 3 年，年間保守費用を 300 千円，年間稼働日数 120 日

つほとんどが水深 100ｍ以上の海域であり，特に係留装（複数の現場での利用を想定）と設定して損料を試算す

置の点検作業を人力により実施するのは危険を伴い非常ると，27,500 円/day となる．人件費の積算単価は明示でに困難な状況にある．

きないが，この損料を用いると測量ロボットによる横断

そこで本研究開発は，GPS 波浪計の係留装置に沿って測量作業の期間および費用は，ともに人力のみと同程度

自律的に移動して各種情報を取得することにより，潜水か若干の費用縮減が期待できる．さらに，横断測量作業

士に頼らずに GPS 波浪計の係留装置の点検作業を実施だけでなく，作業の自動化によって測量結果の図化作業可能な水中部無人点検システムの開発を行うものである．

などの成果物の作成作業についても作業時間の短縮が見東北地方整備局では，他局に先駆けて平成 18 年度末の込まれ，作業全体において費用の縮減が期待できる．ま岩手県南部沖（釜石沖）と宮城県中部沖（金華山沖）のた，複数の測量ロボットを同時に稼動させて作業効を向2 箇所への GPS 波浪計の設置を実施し，青森県東岸南部

上できる場合は，一層の作業期間の縮減が期待できる．

沖（八戸沖），岩手県中部沖（宮古沖），宮城県北部沖（広田湾沖）などへも GPS 波浪計の設置が進められ，平成

4. 港湾整備にかかる水中作業の無人化手法の開発

21 年 3 月現在，管内の計 7 箇所に GPS 波浪計を設置し－海洋浮体構造物の係留装置の点検作業－ている．
また平成 20 年 7 月には，先行の岩手県南部沖（釜石沖）と宮城県中部沖（金華山沖）の GPS 波浪計は，気近年，宮城県沖地震をはじめ，東海，東南海及び南海

象庁に波浪情報等を配信する形で本格運用を開始した．

地震などの発生確率が示され，これらの海溝型地震に伴Fig.4.1 に釜石沖に設置された GPS 波浪計と，東北地方

う津波に対する防災システムの充実が喫緊の課題となっ整備局管内における GPS 波浪計の設置状況と整備計画ている．東北地方整備局では平成 18 年度から防災システを示す．
GPS 波浪計の安全かつ確実な運用のためには装置の点

ムの中核をなす沖合洋上ブイの変位を計測して津波を含a) GPS wave meter settled off the coast of Kamaishib) Settling condition and preparation plans

Fig.4.1 Current settling condition and preparation plans of GPS wave meters in Tohoku Regional development Bureau.

- 39 -

検作業は不可欠であり，既に計測器類の点検は定期的にたる運用においては，係留装置についても相応の経年変実施されている．一方，係留装置の健全度については，化が想定されることから，その損耗量が常に許容範囲に大きな繰返し荷重や摩擦などの一層厳しい環境にありなあることを把握しておく必要がある．

がら，設置からの経過期間がまだ短いこと，年間 1mm

Fig.4.2 に整備局から要望されている係留装置の点検の損耗を想定した設計余裕の観点から，現段階では特段部位を示す．

の点検は実施されていない．しかしながら，中長期にわWear damage examination
for maintenanceFig.4.2 Expected mission of maintenance examination in situ.

- 40 -

4.1 現状の係留装置の点検手法

求められているが， GPS 波浪計の設置海域の厳しい海

現在実施されている浮体の係留装置の点検事例として，

象条件下では潜水士による直接計測作業は現実的でない．
ここでは，画像を利用した寸法計測手法の適用を考える．

東京湾に敷設されている灯浮標の係留装置の磨耗度の点
検事例を示す．

4.2 画像計測

点検手法は浮体が敷設されている箇所に潜水士が入り，所定箇所の寸法をノギス等で直接計測することでその磨4.2.1 計測原理

耗量を把握するというものである．ここでは特に係留装固定された光学系においては，同一寸法の物体を撮影

置が海底と接触している箇所について，鎖のコマ同士がした場合，撮影された被写体の画面上での大きさ「撮影連接している部分の寸法を計測している．この場合，鎖画素数 N」と「撮影距離 L」は一次の反比例関係にあり，のコマがかみ合っている部分を直接的に計測できないこ

その逆数は次式のような一次の比例関係で表すことがでとから，二つの鎖のコマの線径の合計として計測していきる．

る．具体的には Fig.4.3 に示す C-1 から C-5 の位置の寸法D1== aL + b [mm pixel].
N
N D =1mmを計測している．

(4.1)

すなわち，事前にこれらの a と b を同定しておけば，「被写体の実寸法 D」は「撮影距離 L」と「撮像画素数
N」の２つの計測値から推定することができる．Fig.4.4に被写体の撮像画素数と撮影距離の関係の模式図を示す．
a) Measured points of lighted buoy’s chain (from C-1 to C-5)

Fig.4.4 Relationship between number of shot pixels andshooting distance of object.
4.2.2

キャリブレーションによる光学系の同定

水槽試験機に搭載した画像処理専用カメラはｗ×h が640×480 画素の USB カメラである．ここではまず，このカメラの光学系について気中および水中でのキャリブレーションを実施し，「撮影距離 L 」，「撮影画素数 N 」，
「実寸 D 」の関連付けを行った．具体的には，撮影距離200mm から 1000mm の間で 50mm ごとに直径 100mm のb) Mooring facility of lighted buoy in Tokyo Bay

円を撮影してその直径に相当する画素数から 1mm 相当

Fig.4.3 measured point of mooring facility of lighted buoyの画素数を算出し，その逆数と「撮影距離」の 1 次の比(Tokyo Bay)

例関係を利用して最小二乗近似によりパラメータを推定した 40, 41)．

GPS 波浪計においても係留装置各部の損耗度合いの把Fig.4.5 に水槽試験機の画像処理専用カメラの水中キ握の重要性が指摘されており，灯浮標の場合と同様に鎖ャリブレーションの実施状況を示し，その際に計測されのコマ同士が連接している部分の寸法を計測することがた実測値を Fig.4.6 に示す．

- 41 -

1画素相当の寸法 [mm/pixel]

Size as a pixel [mm/pixel]

1.6
実測値（気中）△ Actualvalues (in air)
推定値（気中）… Estimatedvalues (in air)
実測値（水中）○ Actual values (in water)
推定値（水中）－ Estimated values (in water)

1.2

0.8

0.4

0
0

200

400

600

800

1000

1200

撮影距離
[mm]
Shooting
distance[mm]

Fig.4.7 Least square estimation of optical system in the air
and water.
4.3

GPS 波浪計の係留装置への生物の付着状況調査

GPS 波浪計への生物の付着状況については，設置海域
Fig.4.5 Underwater calibration for optical system of imageが沖合であること，係留装置部の動きが激しいことから，

processing camera of tank test model.

Fig.4.8 に示すような東京湾の事例ほどではないと考えられる．しかしながら，太陽光が届く範囲については何

1mm相当の画素数 [pixel/mm]

Number of pixels as 1mm [pixel/mm]

4

らかの生物の付着が予想されたことから，沖合に設置後実測値（気中）△ Actual values(in air)
実測値（水中）○ Actual values(in water)の GPS 波浪計の係留装置の現地調査を実施した[40]．

3

2

1

0
0

200

400

600

800

1000

1200

撮影距離
[mm][mm]Shooting
distance

Fig.4.6 Plot of shooting distance vs number of shot pixels as
actual size of 1mm.
a) Raised buoy on the barge「撮影画素数 N」の逆数と「撮影距離 L」は一次の比
例関係をとることから，式(4.1)に対して最小二乗近似を適用すると，気中と水中それぞれの a と b は式(4.2)に示
すパラメータとして同定された．これらを用いた比例関係を Fig.4.7 に示す．

⎧⎪aair = 1.381224 × 10 −3,⎨⎪⎩ bair = 5.1780325 × 10 − 2⎧⎪awater = 1.049454 × 10 −3 (4.2)⎨⎪⎩ bwater = 4.5130513 × 10 − 2.

なお，画像計測に際しては，式(4.2)のパラメータと式b) Scraping of attached organisms(4.3)を利用して実寸を推定する．

Fig.4.8 Appearance of attached organisms to ordinary lighted

D = N ⋅ (aL + b ) [mm].

buoy in waterway of Tokyo Bay.

(4.3)

- 42 -

設置から一定期間経過したGPS波浪計の水中部の状況については，これまで確認されたことがなかったことから，主に索表面への生物の付着状況の確認を目的に，平成20年12月に設置から1年8ヶ月が経過した岩手県南部沖（釜石沖）のGPS波浪計の水中部の現地調査を実施した．
ここでは東北地方整備局の「みずなぎ」を母船とし，汎用の小型 ROV を利用して GPS 波浪計の水中部の撮影を試みた．
Fig.4.9 に調査時に使用した母船と ROV を示す．

a) ROV which goes upstream against the currenta) Mother ship ”Mizunagi”b) diving and taking picture with auxiliary rope
Fig.4.10 Appearance of taking pictures underwater.
Fig.4.11 および Fig.4.12 に撮影した水中映像から取り出した浮体部と係留索の水中部の状況を示す．Fig.4.11
は浮体部，Fig.4.12 は係留索への生物の付着状況である．
これらの画像から，まず浮体本体部に大量の付着生物を確認することができた．一方，係留索については水深が増すにつれて付着生物が著しく減少してゆき，全ての水深で索の外形が確認できるだけの金属表面の露出を確認することができた．
b) Ordinary small ROV “Delta150”以上の結果から，これらの生物の付着状況は画像計測

Fig.4.9 Major equipments in the case of taking pictures

による索の残存量の推定を妨げるものではなく，目的のunderwater.

作業に大きな支障を及ぼすことはないと考えられる．
一方，浮体の裏側には付着していた生物が大量に剥離調査の際，今回の調査のために現地に持ち込んだ汎用したと思われる痕跡を確認した（Fig.4.13）．厳しい海象の小型 ROV では対応できない程度の流速（北北東から条件の影響も考えられるが，一定の付着量を超えると自約 1.5kt）が確認されたため，ROV に補助ロープと錘を重で自然剥離することも予想される．

取り付け，GPS 波浪計上の作業員によるサポートを伴ってその水中部の撮影を実施した．なお，調査時の波高は
約 0.8m であった．Fig.4.10 にその調査状況を示す．

- 43 -

Fig.4.11 Appearance of attached organisms to the floating body.

Fig.4.12 Appearance of attached organisms to the chain.

4.4 水槽試験機の開発
水槽試験機の主なシステム構成は，水中で点検作業を張機能を実現している．また，「画像処理用 PC」は「水中ビークル」から送られてくる画像を逐次処理し，その行う「水中ビークル」，取得画像からターゲットを捕捉し処理結果のみを「制御用 PC」に渡している．このことにその位置を算出する「画像処理用 PC」，遠隔操作と自律

より，大きな計算負荷である画像処理が，制御のリアル

制御の重ね合わせを行う「制御用 PC」で構成されている．

タイム性に影響することはない．

Fig.4.14 に水槽試験機のシステム構成を示す 41)．

Fig.4.15 に水槽試験機の構成要素の一部である画像処「水中ビークル」部は市販の小型 ROV をベースとし，

理用 PC（中央）と制御用 PC（右）を示す．

その操作系に「制御用 PC」を割り込ませる形で種々の拡

Fig.4.14 System configuration of tank test model.

- 44 -

4.4.2 制御用 PC
制御用 PC 上では周辺装置との通信制御と水中ビーク
ル自体の自律制御を司るソフトウェアを導入している．
Image processing PC

ここでの通信制御とは，水中ビークルからのセンサ情報，

Control PC

画像処理 PC からの対象物の位置情報等の受信，および水中ビークルへの操作指令の送信などである．
一方，自律制御は水中ビークルの水深計と磁気方位計に基づく深度制御と方位制御，画像処理 PC からの対象
物の位置情報に基づく捕捉と追尾機能である．この自動Fig.4.15 Image processing PC and control PC.

追尾機能は主に水中ビークルのヨー制御により実現され
4.4.1

る．

水中ビークル

水中ビークル部は，市販の小型 ROV「Delta150（キュここで，ビークルの基本的な運動制御と画像処理は，

ー・アイ製）」に艤装を施すことで構成されている．ベーそれぞれ異なる周期でプログラムが動作している．基本スとした ROV は前方カメラと，水平スラスタ 2 基，斜的な運動制御の周期は 25msec であり，対象物の自動追めに配した垂直スラスタ 2 基を有する 4 自由度（前後，尾のための画像処理の計算周期は 100ms である．その結左右，旋回，上下）の ROV である．なお，本機は前方

果，深度保持や方位保持，自動追尾の制御自体は 25msec

カメラ方向への移動を主としていることから，横移動は周期で実行されるが，自動追尾の目標位置は 100ms ごと斜めに配した垂直スラスタの差動により限定的な推力をに更新されている．
Fig.4.17 に補償器を含むビークル部のヨー運動の制御確保したものであった．

系を示す．

ここでは任意方向の並進運動の性能向上のために独立したサイドスラスタ 2 基を増設するとともに，前方カメラとは独立の画像処理専用のカメラを増設した．また，さすまた状の固定アームを装備し，これを点検対象物に押し当てて利用することで，撮影距離を一定に保つこととした．
Fig.4.16 に水槽試験機の水中ビークル部を示す．

Fig.4.17 Yawing control system for target tracking using
visual feedback information.
ヨー運動の制御では，
前後スラスタの差動は利用せず，
サイドスラスタの差動のみを利用する．ヨー運動指令と左右の横行動作指令が重畳された場合はそれぞれの指令
値を単純加算し，各指令値の和がスラスタの許容値を超えた場合には飽和処理される．
なお，システム上ではヨー運動の補償は PID 補償器でa) Front view

実施することとしているが，ヨー運動に対する明らかな定常偏差が存在しないことから，ここでは積分ゲインを0 として，PID 補償器は次式で示す PD 補償器と等価となっている．

u = K P ( y d − y ) + K D ( y& d − y& ),⎧u : Control output⎪ y : Desire value⎪⎪ d.
⎨ y : Present value⎪ K : Proportional gain
⎪ P⎩⎪ K D : Derivative gainb) Side viewFig.4.16 Underwater vehicle part of tank test model equipped
fixed-arm.

- 45 -(4.4)

また，水中ビークルの運動状態をオペレータに提示す発見を試みた．自動捕捉や追尾の際はこの領域の重心位

るナビゲーション画面を用意した．ここで提示される運

置を常に撮影画像の中心に来るように水中ビークルのヨ

動状態は，磁気方位計，ジャイロ，加速度計などのセンー運動を制御することとした．

サ情報と推定値を利用して描画されるものである．なお，
現状で搭載されているセンサ情報のみでは位置の累積誤差をキャンセルできないことから，測位用途には用いていない．
Fig.4.18 に制御用 PC ソフトウェアの実行画面を示す．

Fig.4.19 Execution screen of the image processing PC
software.
4.5 水槽試験

Fig.4.18 Execution screen of the control PC software.
4.4.3

これまでに示したシステムを利用して，浮体模型による模擬点検作業試験を（独）港湾空港技術研究所の水中画像処理用 PC

画像処理用 PC は，取得した画像を逐次表示すると同

作業環境再現水槽で実施した．

時に，画像を解析して点検対象物を抽出し，その画面内

4.5.1

での位置情報を算出してそれを制御用 PC へ送信するこ

実験は（独）港湾空港技術研究所の水中作業環境再現

水中作業環境再現水槽

水槽を利用した．この水槽は 2004 年度から 2005 年度まとが主な役割である．
対象物の抽出方法として，色情報を利用する方法と，での二カ年度にわたり整備された実験施設であり，種々輪郭情報を利用する方法の 2 種類を導入した．色情報をの水中作業実験を行うための施設である．

利用する方法では照度変化を考慮して色相情報を利用し水槽の特徴として，まず水槽内に W10m×L30m×D6mて対象を認識するものであり，距離変化による色情報のの実験空間を確保することで，縮尺模型の製作が困難な

変化が少ない用途に適用可能である．一方，輪郭情報を

水中ロボット等を実機レベルで投入可能なだけでなく，利用する方法では画像中で対象物のコントラストが設定

水槽底面や壁面を耐力構造とすることで，クレーンが許した閾値以上に確保されている限りにおいて，色情報の容する重量 10t までの建設機械や重機についても実機レ変化の影響をほとんど受けることなく，対象物の追尾がベルで水槽内に投入可能となっていることが挙げられる．

可能である．そこで次章以降に示す試験では，全て輪郭

加えて本水槽は，水槽壁面および底面に設けられた埋情報を利用して対象物の認識を試みた．なお，ここでのめ込みボルトや臍穴を利用して構造物等の模型を水槽内

アプリケーションは Microsoft Visual C++上から MVTecに容易に設置可能であり，種々の水中作業対象を再現可

HALCON の画像処理ライブラリを利用して構築した．

能である．また，水槽の水深，波高，波長をそれぞれ独

なお，ソフトウェアのダイアログ上には画像の記録ボ立して設定可能であり，種々の自然条件を再現可能であタンを配置し，これを押下することで日付と時刻のファる．これらを組み合わせて水槽内に種々の水中作業の現イル名を付けた画像ファイルを記録する．画像計測はオ

場環境を再現可能であることは，もうひとつの大きな特フラインでこの画像を利用して行う．

徴である．

Fig.4.19 に対象物を認識中の画像処理用 PC ソフトウェ

これらの結果，水槽内に再現された水中作業の現場環

アの実行画面を示す．

境に実機レベルの水中作業機械や水中ロボットを投入す

画像中の細かな縁取りラインがブロブ解析によって抽ることで実環境に極めて近い水槽実験が実施可能となり，出された局所的な輪郭情報である．これら各々の輪郭情

本水槽は種々の環境下での水中作業機械の作業特性や性報だけでは対象物の位置を正確に示せないことから，こ能を検証することができる実験施設となっている．

れらの集合を 1 つの領域として取り扱うことで対象物のTable 4.1 に実験水槽の主な仕様と特徴を示す．

- 46 -

Table 4.1 Specifications of simulation tank for underwater
working environment.
Items

Specifications / Performances

Dimension

・W10m×L30m×D6m.
Between the water levels of 1 to 6m.
・Maximum height of 0.5m.
・Between the periods of 0.7 to 2.4sec.
・1 motored bridge, and 2 non-powered bridges.
・10t and 1t gate type cranes on the floor.
・0.25t gib crane on the bridge on the motored
bridge.
・3 underwater cameras (One is under the bridge.
Other two are on the opposite inside walls).
・A ROV equipped.
・It is possible to install various structures using
pre-planned stud holes on the inside walls andslots of the bottom.
・The bottom is bearing floor up to 10t/m2.
・A backhoe type universal underwater excavator
equipped (Weight 4t / Slewing radius 5.2m).
・0.5m square grids are drawn on the odd side walland bottom.

Wavegeneration
Bridges
CranesCamerasOthers&Fig.4.20 に水中作業環境再現水槽の概観を示す．また，Fig.4.21 に水槽の利用事例を示す．
ここで，Fig.4.21 a)は第３章の自動汀線測量システムの水中ロボット部の動作確認試験の様子である．ここでは水深を 1m に設定して無線 LAN のアンテナロッドのみを
水面上に露出して歩行実験を行っている．Fig.4.21 b)は遠隔操作型水中バックホウの手先に取り付けた非接触鋼管
肉厚計測装置を用いて，水槽内に設置した桟橋模型鋼管
杭の肉厚計測実験の様子である 42)．
4.5.2

点検対象物

浮体模型は，市販のフロートからなる浮体部，規格チ
ェーン二種類（線径 50mm および 40mm）とシャックル
一種類からなる索で構成されており，鎖の線径は実物の約 1/2 に相当するものである．なお，この模擬点検作業
試験における点検対象物は，これらの二種類に規格チェーンのリンク部の寸法である．

Fig.4.20 Simulation tank for underwater working environment.

a) Autonomous underwater walking robot (water level; 1m)b) Test of contactless thickness measurement system.
equipped on a teleoperated underwater backhoe (water level; 6m)
Fig.4.21 Examples of utility of the tank.

- 47 -

Fig.4.22 係留装置を有する浮体模型を示す．

ると，前章で述べたようにその重心位置を画像の中心で

ここでは，「点検対象物（索）の発見と捕捉による遠隔捕らえ続けるようヨー運動の自律制御を開始する．この操作補助」，「索の画像撮影」，「画像計測による索の実寸

ヨー運動の制御量は操作装置からの遠隔操作量との重ね推定」までの一連の作業を模擬点検作業試験として実施

合わせで生成される．このため，自律制御中であってもするとともに，造波による外乱条件下における対象物のオペレータの操作は一定量反映可能であり，非常時には捕捉試験を実施した．

オペレータの判断で緊急回避等の操作が可能である．

a) Approachb) Taking picture
for image measurement

Fig.4.22 A model buoy for mimic maintenance examination.

Fig.4.23 Approaching to the chain and taking picture using
4.5.3

模擬点検作業試験

target tracking function.

水中作業環境再現水槽において，「索の発見と捕捉による遠隔操作補助」，「索の画像撮影」，「画像計測による

水中ビークルが点検対象物に到達した後は，微小な推索の実寸推定」までの一連の点検作業を想定した模擬点

力でアームの先端を点検対象物に押し当て続け，この間検作業を実施した．実験時の水深は 6.0m である．

の点検対象物とカメラ間の距離は一定のため，ここで寸法計測用の画像を撮影し記録した．その後，ここで撮影

Fig.4.23 に点検対象物を発見し，それを捕捉しながらした画像をオフラインで利用し，画像計測アプリケーシ

対象物に接近してゆく水中ビークルの様子を示す．

ョン上で画素数をカウントして式(4.4)の推定式に代入す水中ビークルはターゲットである点検対象物を発見すa) Actual size

99.28mmb) Actual size

80.59mm(at the representing point of large link 50mm×2)(at the representing point of large link 40mm×2)

Estimated size 100.995mm (Shooting distance 639.5mm)

Estimated size 80.5592mm (Shooting distance 624.5mm)

Fig.4.24 Estimation results of actual size of link chains by image measurement.

- 48 -

ることで点検対象物の実寸を推定した 41)．

64
Output level of side thrusters

本手法で推定を試みた結果，誤差は線径 50mm の鎖のリンク部で +1.715mm ，線径 40mm の鎖のリンク部で-0.0308mm であった．ここで画像計測等の画像処理専用カメラとして適用した USB カメラの解像度（640×480）と対象物の大きさを考慮すれば十分な精度を有していると判断できる．

Side thruster R
Side thruster L

48
32
16
0
-16
-32
-48
-64
0

5

10

Fig.4.24 に線径 50mm の鎖のリンク部と線径 40mm の15
Elapsed time [sec]

20

25

30

Fig.4.26 Output level of Side thrusters.

鎖のリンク部それぞれの実寸を取得画像から推定した結果を示す．
4.5.4 外乱環境下における光学誘導による点検対象物の追尾
水中作業環境再現水槽において，水深 6.0m，周期 2.4sec，

これらの図から，光学誘導を開始した約 10sec を境に
水中ビークルのサイドスラスタの差動動作が開始され，水中ビークルの方位が変化し始めたことがわかる．その波高 0.1m の波浪環境下での点検対象物である係留装置

結果として，光学誘導開始後は画面上における点検対象の捕捉と自動追尾試験を実施した．ここでは画像計測用物の横位置の振幅が減少傾向にあることが読み取れる．

に水中ビークルに搭載した画像処理専用カメラからリア

Table 4.2 と Fig.4.27 に取得画像上における点検対象物の横位置の振幅変化を示す．

ルタイムに取得する水中画像を利用して，光学誘導による対象物の補足とその重心位置の自動追尾を行った．

Table 4.2 Amplitude of target location.

水中ビークルの自動追尾機能は
4.4 節で述べたとおり，Controlled stateTransition
Stable state
state

点検対象物の重心位置を常に画像計測用カメラの中心で

Uncontrolled
state

捕らえ続けるようそのヨー運動を制御するものである．

305.866508

268.97963

192.737839

そしてそのヨー運動は水中ビークルの前後に配された 2

300.040611

173.07901

162.796524

基のサイドスラスタの差動動作により実現される．よっ

260.320374

224.485748

114.887695

290.739197

249.791931

180.279693

263.171005

198.644623てここでは，自動追尾中の点検対象物の取得画像上での横位置と，サイドスラスタの制御出力を記録してその効果を確認した．

139.296753

271.135452

132.758026

310.14534

200.733078

なお，画像処理専用カメラの横方向解像度は 640 画素

159.169877

であり，その中心位置は 320 画素の位置であることから，

134.652192

自動追尾中はこの中心位置の近傍で点検対象物の重心位

152.826813

置を捕らえることとなる．また，本実験では観測開始か

128.116272
132.64563
152.575

ら約 10sec 経過後に光学誘導を開始した．

Average285.9169

222.9962

Fig.4.25 に点検対象物の自動追尾の結果として記録されたその横位置を示し，Fig.4.26 にその際のサイドスラ

Amplitude of target location [pixel]

320

640

360
Target location
Vehicle direction

480

Vehicle direction [deg]Lateral location of target object [pixel]

スタの制御出力を示す．

270

320

90

0

0
0

5

10

15
20
Elapsed time [sec]25

Stable state

240
Ave.
223.0pixel

Ave. 285.9pixel

160

Ave. 152.6pixel

80
Target tracking “ON”

Target tracking “OFF”
Uncontrolled state

Controlled state

0

180

160

Transition
state

0

5

10

15

20

25

30

Elapsed time [sec]Fig.4.27 Changing amplitude of on-screen lateral location of
the target object by optical navigation.

30

これらの表と図から，光学誘導による自動追尾機能

Fig. 4.25 Decrease in amplitude of on-screen lateral location

OFF の状態では，点検対象物の画面上での平均振幅はof the target object by optical navigation.

285.9pixel であった．それに比較して，観測開始から約- 49 -

10sec 経過後に自動追尾機能 ON としてさらに約 5sec の4.6 作業条件および点検システムの仕様の検討

遷移状態を経た後，つまり観測開始から 15sec 以降の安各地方の設置場所ごとに諸条件が大きく異なることか定状態においては，
その平均振幅は 152.6pixel となった．

ら，ここでは先行する東北地方整備局の GPS 波浪計を主

この結果，点検対象物の画面上での振幅は自動追尾機能

たるターゲットとして，点検システムの仕様を決定した．

によって 53.4%まで減少したこととなり，これにより光また，点検対象とする係留索の種別は寸法計測が作業の学誘導による点検対象物の自動追尾機能の効果を確認す

主となる鎖型とし，概観確認が主となるワイヤー型は含ることができた．

まないこととした．

また，同様の水深 6m，周期 2.4sec，波高 0.1m の外乱

4.6.1

検対象物まで接近してさすまた状の固定アームを点検対

件の一覧を示す．

象物である係留索に押し当てる擬似ミッションを試みた
41)

対応潮流

Table 4.3 に GPS 波浪計の設置場所および設計の諸条

条件下において，対象物の捕捉と自動追尾に加えて，点当該点検システムは，東北地方での運用を第一の目的．

としていることから，点検システムの運用を想定していFig.4.28 に，当該外乱環境下において点検対象物を捕る夏季（2008 年 6 月 1 日から 8 月 31 日）3 ヶ月間にわた

捉し，索を追尾しながら対象物まで到達してアームを索って，岩手県宮古沖の「岩手中部沖 GPS 波浪計（No.804に押し当てる水中ビークルの様子を示す．この結果から，

ブイ）」と青森県八戸沖の「青森東岸南部沖 GPS 波浪計

このような外乱環境下であっても対象物を捕捉して追尾（No.805 ブイ）」に設置された流速計の膨大な観測デー

し続けながら点検対象物まで到達できることを確認した．

タを 5 秒毎に間引いて収集し，各流測値の出現頻度を調
べた．
Fig.4.29 および Fig.4.30 に当該調査期間中の No.804 ブ
イと No.805 ブイ周辺の最大流速と平均流速を示す．
開発する点検システムが対応可能な流速を，現場海域で発生しうるいかなる流速値よりも大きな値に設定すれば，流況に左右されない点検システムとすることができる．しかしながら，安易な対応流速の増大は悪戯に点検システムの消費電力の増加や機器全体の大型化につながり，コストや運用性の観点から好ましくない．よって，
ここでは発生しうる流速の最大値だけではなく，その出現頻度も考慮して適切に点検システムの対応流速を設定することとした．
まず，最大流速の半分程度の流速の発生頻度を前図から読み取ると，調査期間 92 日間のうち 75cm/sec 以上の流速が発生した日数は，宮古沖の No.804 ブイ周辺では

83 日（ 90.2%），八戸沖の No.805 ブイ周辺では 47 日
（51.1%）であった．また，100cm/sec 以上の流速が発生した日数は，宮古沖の 804 ブイ周辺では 51 日（55.4%），
八戸沖の 805 ブイ周辺では 20 日（21.7%）であった．また，調査期間中の最大流速のピークは宮古沖の No.804
ブイ周辺では 8 月 18
（198cm/sec）であり，八戸沖の No.805
ブイ周辺では 6 月 24 日（149cm/sec）であった．
Fig.4.31 に，それぞれのブイ周辺で調査期間中最大の流速を観測した当日の各流速値の出現頻度を示す．

Fig.4.28 Appearance of the target capturing and vehicle

navigation under the wave condition.

- 50 -

Table 4.3 Point of installation of the GPS wave meters and the design conditions (including plan).

Point(Offing)
Designcondition

Tohoku Regional Development Bureau
South partof Iwate

Centralpart of
MiyagiSouth part ofeast coast of
AomoriCentralpart of
Iwate

North partof Miyagi

Chubu Regional
Development Bureau
ShizuMieoka

204m
Sandiness
60.0m/s

144m
Sandiness
60.0m/s

80m
Sandiness
60.0m/s

170m
Sandiness
60.0m/s

160m
Sandiness
60.0m/s

30m
Sandiness
60.0m/s

200m
Mud or sandy
mud
60.0m/s

200m
Sandiness
60.0m/s

300m
Sandiness
60.0m/s

1.34m/s
2.6kt
0.11m/s
0.2kt
17.3km

1.54m/s
3.0kt
0.12m/s
0.2kt
15.2km

1.75m/s
3.4kt
0.12m/s
0.2kt-

1.34m/s
2.6kt
0.11m/s
0.2kt-

1.54m/s
3.0kt
0.12m/s
0.2kt-

2.31m/s
4.5kt
0.12m/s
0.2kt
21.5km

2.88m/s
5.6kt
0.32m/s
0.6kt
11km

1.5m/s
2.9kt
0.45m/s
0.9kt
17km

2.6m/s
5.1kt
0.60m/s
1.2kt
17km

Depth
Geology
10min Averagewind velocity
Current speed・Design current
Average current・
J-DOSS
CommunicationdistancePower
Altitude of land
stationKinki

Shikoku

Wakayama

West partof Kochi

10W

10W

-

-

-

10W

10W

10W

10W

about 120m

about 170m

about 30m

about 50m

about 50m

about 40m

about 450m

about 30m

about 30m

200

200

Maximum current

Maximum current

Average current
Current speed [cm/sec]

150

150

100

100

2008/8/31

2008/8/24

2008/8/17

2008/8/10

2008/8/3

2008/7/27

2008/7/20

2008/7/13

2008/7/6

2008/6/29

2008/6/22

2008/6/8

0

2008/6/15

50

2008/6/1

2008/8/31

2008/8/24

2008/8/17

2008/8/10

2008/8/3

2008/7/27

2008/7/20

2008/7/13

2008/7/6

2008/6/29

2008/6/22

2008/6/15

2008/6/8

0

2008/6/1

50

Fig.4.29 Maximum current speed around the No.804 buoy

Fig.4.30 Maximum current speed around the No.805 buoy

in summer time.

in summer time.

6000

100%

3000

Occurrence rate
Accumulated %

2500

60%

2000
1500

100%
Occurrence rate
Accumulated %

5000

80%
Occurrence rate

3500

40%

80%

4000
60%
3000
40%
2000

1000
20%

500

0

0%
10

190

170

150

130

110

90

70

50

20%

1000

0%
30

0
10

Occurrence rate

Current speed [cm/sec]

Average current

30

50

70

90

110

130

150

Current speed [cm/sec]

Current speed [cm/sec]a) Offing of Miyako, Iwate: No.804 (2008.8.18)b) Offing of Hachinohe: No.805 (2008.6.24)

Max. 198cm/sec, Ave. 41.8cm/sec

Max.149cm/sec, Ave. 18.9cm/sec

Fig.4.31 Occurrence rate of each current in observational days of peek of maximum current.

- 51 -

宮古沖の No.804 ブイ周辺において調査期間中最大の対応波高は母船の作業限界，あるいは船上の人間の作業

流速を観測した 8 月 18 日の 75cm/sec 以上の流速の累積限界を目安とし，波高 1.0m をその限界と設定した．

出現頻度は全体の 8.52%であり，100cm/sec 以上では全体

ただし，作業の実施や継続の可否は，降雨，視程，風の 1.58%であった．一方，八戸沖の No.805 ブイ周辺にお速等も考慮して，現場海域の状況から総合的に判断する

いて調査期間中最大の流速を観測した 6 月 24 日のこととする．

75cm/sec 以上の流速の累積出現頻度は全体の 0.42%であ4.6.3

り，100cm/sec 以上では高々0.05%であった．これらの流点検作業を行う水深は主に数十 m 以浅となるが，設置作業水深

速値は動揺補正をかけられていない生データではあるが，海域は水深 200m 程度である．設置海域の水深や将来の当該流況調査の期間中，最も流況の厳しい日であっても点検範囲や対象の拡大を想定すれば，点検システムが具

100cm/sec を超える流速はその日の数%程度しか発生し備すべき潜水能力は 200m 程度が妥当である．

ておらず，その出現頻度を時間に換算すると，8 月 18 日

4.6.4の宮古沖の No.804 ブイ周辺でのべ 22 分 40 秒，6 月 24

カメラのみを有する 200m 級の一般的な ROV の水中ビ点検システムの質量日の八戸沖の No.805 ブイ周辺でのべ 45 秒であり，1 日

ークル部は少なくとも数十 kg 程度の質量を有し，付加装に作業可能な時間と比して十分短い（Table 4.4）．結果と備を有する本点検システムはさらなる質量の増加は避け

して，100cm/sec 以上の流速の出現頻度は極めて少なく，られない．ここでは監督船や交通船など比較的小型の船

実用上その流速域を考慮する必要はないといえる．

舶での点検システムの運用を想定し，水中ビークル部の以上の結果から，今回のケースでは現場海域で発生し質量を 100kg 程度に設定するものとした．ただし，水中

うる最大流速の半分程度の速力，すなわち 100cm/sec 程ビークル部が 50kg を超えた時点で人力のみによる安全度の速力を点検システムの水中ビークル部が具備するこ

な投入・揚収作業はほぼ不可能であると判断し，簡易なとで実用上支障のない運用が可能であると考えられる．

クレーンやダビッドなどの装備が必要である．

したがって，当該点検システムの最大前進速力は

なお，船上装置を含む点検システムの各構成要素は，100cm/sec に 10%程度の余裕を加えて 110cm/sec と設定し，人力で母船に積み込めるよう可能な限り軽量なもので構

通常は流速 75cm/sec 以下の流況下で運用することとし成するものとし，重量物は 50kg 程度以下に分離できるこた．なお，点検作業の際は母船を GPS 波浪計に係留するとが望ましい．

ことから，母船は必ず流れの下流側に位置することとな

4.6.5

る．結果として，点検システムも必ず流れの下流側から

これまでの試験結果および調査結果に基づき，遠隔操

上流に向かって係留索にアプローチすることから，真横作と自律制御の複合操作系および画像計測機能と光学誘から潮流を大きな流れを受ける運用方法は想定しないこ

導機能を有する係留装置点検システムの実海域試験機のととした．

構成を決定した．
Fig.4.32 と Table 4.5 に実海域試験機の主要な構成を示
す．

Table 4.4 Occurrence rates of some currents and the times on

実海域試験機の水中ビークル部には，水槽試験機と同

the day of peek of maximum current.

様に操縦用カメラが搭載されると同時に画像計測用カメ

Area

Current
speedOver 75
cm/secOver 100
cm/secOffing of Miyako:
No.804 (2008.8.18)
Max.198cm/sec,
Ave.41.8cm/sec

Offing of Hachinohe:
No.805 (2008.6.24)
Max.149cm/sec,
Ave.18.9cm/sec

8.52%(02h02m41s/24h00m00s)
1.58%(00h22m40s/24h00m00s)

0.42%(00h06m03s/24h00m00s)
0.05%(00h00m45s/24h00m00s)

ラが搭載され，その撮影距離を一定に保持するためのさすまた状アームも装備される．水槽試験機との主な相違点としては，画像計測用カメラに昇降機構が付加されて撮影位置の微調整が可能となっているほか，さすまた状
アームに伸縮機構が付加されて航行時にはその妨げとならないようフレームの内側にアームを格納可能となって
いる．

4.6.2

実海域試験機の構成

波浪条件

点検システムが作業を行う水中では波浪の影響は皆無
であるが，海上の母船には大きな影響を及ぼすことが想定され，当該点検作業の波浪に起因する作業限界は母船側の作業限界によって決定されることとなる．ここでの- 52 -

Fig.4.32 System configuration of practical trial model under development.
Table 4.5 Key components of practical trial model.

Mass [kg]

No.
of
pcs

1.35L×0.7W×1.05H
Thrusters
Horizontal:400W×6
Vertical :200W×2

120

1

Item

Dimension [m](notes)

VehicleTether cable

300

55

1

Rack
Voltagecompensator
Joystick1(Upper)

0.7L×0.6W×0.95H

60

1

0.7L×0.5W×0.5H

40

2

For thruster operation

2.1

1

Joystick2(Lower)

For camera operation

Image processing
PC
Generator21Laptop PC base

5
(Including
I/O box)13phaseAC200V25A×2+ AC100V15A

90×2+201- 53 -

4.6.6実海域試験機における光学系のキャリブレー

4.7 提案手法の導入効果に関する考察
これまでに GPS 波浪計の係留装置の点検作業は実施

ション機構
水槽試験機では，事前に実施した光学系のキャリブレ

された実績がないことから，ここでは考えられる既存のーション結果を用いて，一連の画像計測試験を実施した．

点検作業方法と比較して提案手法の導入効果を考察する．

これは日々の水槽内の水温変化が小さく，また水質も真実施可能な既存の点検作業方法としては，現場海域で水であったため，屈折率の変化はほとんど生じないと判作業台船上に GPS 波浪計を陸揚げする方法が挙げられ断したためである．しかしながら，実際の海域では場所

る．この場合，約 40t の GPS 波浪計の浮体部とそれ以上の変化だけでなく日々の塩分濃度や海水温度などの差異の重さを有する係留装置部を陸揚げすることが可能な規によって調査の度に屈折率が異なる可能性がある．

模の起重機付作業台船が必要であり，さらにその運用には押船，揚錨船，警戒船などが必要となる．

そこで実海域試験機においては，調査ごとに容易に光学系の再キャリブレーションを実施可能な機能を装備す

一方，提案手法では 200kg 以上の揚荷能力を有するダる予定である．これは実海域試験機のさすまた状アーム

ビットもしくはクレーンを装備した 30t 程度の母船１隻のリスト部にキャリブレーションターゲットを設置し，が必要であり，7 名程度の船員と作業員で作業を行うこ

アームの格納のための伸縮機構を利用して容易に再キャとを想定している．

リブレーションを実現するものである．なお，運用時のよって，実施可能な既存の点検作業手法の 1 日あたり

キャリブレーションターゲットは画像計測用カメラの画の傭船費用は，船舶の種類とその数量，規模の違いから

角外にあることから，キャリブレーションは画像計測用

提案手法のそれと比較して明らかに高く，安く見積もっカメラを昇降機構で最上位に位置して行う．

ても提案手法の数倍以上の傭船費用が見込まれる．加えまた，新規に設置する GPS 波浪計については，係留装て，係留装置の点検作業を第一に想定する東北地方太平置の計測予定部位にあらかじめ基準長を記したマーカー

洋沿岸部では，海象による工事の休止率を勘案して 1 日を描いておく方法も考えられる．

の洋上作業に対して 3 日程度の作業日数を見込むことが

4.6.7

人の操作が画像計測結果に及ぼす影響につい許されている．

ての考察

以上のことから，実施可能な既存の点検作業手法と比点検システムはさすまた状アームを係留索に押し当て較して提案手法は費用の縮減は容易に予想できるが，こることで撮影距離を一定に保つことから，その接触状態の詳細な検討は繰り返し実施する実海域での運用試験を

は画像計測結果に少なからず影響を及ぼす．ここでは係通して行う予定である．

留索と正対する画像計測用カメラに加えて，パンチルト

5. 結論

機構を持った操縦用カメラも併用して複数の視点からその接触状態を確認しながらアームを押し当てることで，本研究では，国土交通省港湾局が担務する海岸および係留索との適正な接触状態を確保する．しかしながら，港湾整備事業にかかる，① 浸食海岸の汀線測量作業，②係留索への付着生物が著しく多い場合には接触状態だけ

海洋浮体構造物の係留装置の点検作業，の二種類の作業では解決できないことから，付着生物の除去技術が別途について，それらの水中作業の無人化手法を提案し検証必要となる．なお，画像計測用カメラの画角を小さくしした．ここではいずれの課題についても，想定する現場

たり，あるいは撮影距離を長く取ることで，撮影距離のの作業条件を考慮して試験機の仕様および性能を決定し，変化に対する画像計測結果の感度は鈍くなり，撮影距離

それらのプロトタイプを開発して現地と水槽にて作業試の誤差が計測結果へ及ぼす影響を低減できる．

験を実施して提案手法の妥当性を検証した．

また，水槽試験機を利用した画像計測試験では，計測部位の指定はオペレータがマウスを利用して手動で指定①

した．このことから，オペレータや計測タイミングが異浸食海岸の汀線測量作業
人間に代わって海浜の干出部から水中部までの連続的なることで画像計測の結果にばらつきが生じることは否な測量作業を実現することを目的として，自動汀線測量

めない．当面は実海域試験機においても，計測部位の指システムの現地試験機を構築し，現地試験を実施した．

定はオペレータがマウスを利用して手動で指定すること

本研究で得られた主要な結果を以下に要約する．

とするが，将来的には計測部位を取得画像から自動で探索する機能を付加し，画像計測結果のばらつきの低減を

1)

図る．

- 54 -

防水モジュール構造を採用した水陸両用型歩行ロボ

テムの構築を目指す．

ットと自動追尾方トータルステーションで構成され（2011 年 4 月 27 日受付）

る自動汀線測量システムを構築した．

2)

地盤支持力を考慮した足部の設計手法を導入した．

3)測線の計画から海浜の横断測量の実施，断面図やコ

謝辞
本稿は著者の博士学位論文の書式を変更し，港湾空港

ンター図の作成までの一連の作業を現地海岸で実施

技術研究所資料として発表するものである．

し，提案手法の妥当性を示した．

4)

本論文を作成するにあたり，本研究の遂行に際してご汀線測量システムとして，必要十分な測量精度を確指導，ご協力をいただいた全ての方々に感謝致します．

認した．

まず，大阪大学大学院工学研究科教授，加藤直三先生②には本論文を取まとめるに際しまして，終始暖かいご指

係留装置の点検作業

GPS 波浪計を陸揚げすることなく水中部無人でその係導，多大なるご鞭撻を賜りました．ここに心より厚く感留索の点検作業を実現することを目的として，提案手法

謝の意を表します．また，同工学研究科教授長谷川和彦の水槽試験機を構築し，模擬作業試験を実施した．本研先生，戸田保幸先生，同産業科学研究所教授八木康史先究で得られた主要な結果を以下に要約する．

生，立命館大学理工学部ロボティクス学科教授川村貞夫
先生には，本研究につきまして的確なご指摘と貴重なご

1)

画像計測機能，光学誘導機能，および遠隔操作と自意見を賜りました．深く感謝の意を表します．

律制御を複合した操作系を有する係留装置点検シス

2)

3)
4)

5)

そして，本論文を取りまとめる機会を頂き，広い見地

テムの水槽試験機を構築した．

から終始ご指導賜りました独立行政法人港湾空港技術研

水槽試験機を利用した模擬点検作業試験により，点究所施工・制御技術部の白石哲也部長（現同所特別研究

検対象物の認識からその寸法計測までの一連の作業官）に厚く御礼申し上げます．また，本研究の遂行に際を水槽内で模擬的に再現し，提案手法の妥当性を示し，終始多大なるご指導，ご助言賜りました同施工・制した．

御技術部計測・制御研究チームの吉江宗生リーダー（現

画像計測による鎖の線径の計測精度はカメラ性能，

同所新技術研究開発領域計測・システム研究チームリー

点検対象物の寸法を勘案すれば十分なものであった．

ダー）に厚く御礼申し上げます．そして，本研究にかか

光学誘導に基づく自律制御によって点検対象物の自る試験装置の準備・製作や試験実施に際し，多大なるご動追尾機能を実現し，その観測画像の横振れ量の低支援とご協力を頂きました同施工・制御技術部計測・制減を図った．その結果，造波による外乱環境下にお御研究チームの平林丈嗣氏（現同所新技術研究開発領域

いても点検対象物を捕捉可能であり，点検対象物ま

計測・システム研究チーム研究官）に心より感謝致しまで容易にアプローチできることを示した．

す．

水槽試験や現地調査の結果から，作業条件や実海域

また，研究活動の開始時から本研究の礎となる重要な試験機の主要な構成と仕様を設定した．特に，その基礎的技術や知見をご教示頂くとともに，多大なるご指

前進速力については，運用を想定する海域の各流速導賜りました同所施工・制御技術部の元新技術研究官，

値の出現頻度を加味して適切に設定した．

秋園純一氏，ならびに元同所特別研究官の酒井浩氏に深く感謝致します．そして，終始暖かいご助言と多大なる本研究の目的は，ここで取り上げた二種類の作業につご協力をいただきました同所施工・制御技術部（現新技いての無人化手法を実現することと同時に，所定の環境術研究開発領域）の皆様に心より感謝する次第です．

条件下における特定の水中作業の無人化手法を実現する

なお，本研究の主要な部分は国土交通省北陸地方整備

一連のプロセスをその具体例をもって示すことで，今後局ならびに東北地方整備局からの受託研究として実施し実施される同様の取り組みに資することである．

たものです．当該研究の機会を頂き，研究遂行に際して本研究の結果として得られた種々の成果は，ここで取多大なるご支援，ご協力を賜りましたました各整備局のり上げた二種類の作業についての無人化手法の妥当性を担当諸氏に深く感謝致します．

十分に示すものであり，いずれも実用機の製作に移行で最後に本研究を行うに際しまして，格別のご配慮を頂きる段階に到った．今後は本研究の成果を活用し，ここきました小和田亮元理事長，ならびに金澤寛前理事長をで採り上げた二種類の作業については次の研究開発段階

はじめとする港湾空港技術研究所の皆様に深く感謝申しへ移行して，実用に供しうる実機レベルの水中作業シス上げます．

- 55 -

参考文献
1) 中央労働災害防止協会, “安全衛生年鑑平成 17 年版,”

ット」による手石海丘観測，海洋調査技術，Vol.13，

No.1, pp.11-25, 2001.

2006.

17) 浦環, ”自律型海中ロボット r2D4 の製作と佐渡沖お

2) http://www.jaish.gr.jp/

よ び 黒 石 海 丘 海 底 観 測 ,” 日 本 ロ ボ ッ ト 学 会 誌 ,3) 田中敏成, “港湾分野における水中作業の無人化に向Vol.22, No.6, pp.709-713, 2004.

けた技術開発,” 計測と制御, 47 (10) , 社団法人計測18) 小島淳一, 浅川賢一, 松本重貴, 加藤洋一, 大垣健一,

自動制御学会, pp.837-842, 2008.

加藤直三, “海底ケーブル調査用自律走行式水中ロボ

4) T. Hirabayashi, T. Yamamoto, H. Yana, and H. Iwata,ットの研究開発,” 日本造船学会論文集, 第 188 号,“Experiment on Teleoperation of Underwater Backhoe

pp.351-358, 2000.

with Haptic Information,” Proc. of ISARC2006, pp.36-41,

19) 藤井輝夫ほか, “Development of a Versatile Test-Bed

2006.

“Twin-Burger”

5) 秋園純一, 田中敏成, 佐藤栄治, 剣持知浩, 中川勝栄,

towardRealizationofIntelligent

Behaviors of Autonomous Underwater Vehicles,” Proc.

“ 歩行式水中調査ロボットによる海底面凹凸測定 ,”OCEANS’93, Vol.1, pp.186-192, 1993.

土木学会海洋開発論文集, pp.67-79, 1997.

20) 近 藤 逸 人 ほ か , “Development of an autonomous6) 田中敏成, “桟橋床版下部点検装置のための遠隔操作

underwater vehicle “Tri-Dog” toward practical use in

支援システムの提案 ,” ROBOMEC2009 講演論文集 ,shallow water,” Journal of Robotics and Mechatronics,

pp.1P1A-17, 2009.

Vol.13, No.2, pp.205-211, 2001.

7) 広瀬茂男, 有川敬輔, “研究プラットフォームとして

21) 熊谷道夫, 浦環, 榊原孝志, 佐々木 学, “湖水観測水の普及型歩行ロボット TITAN-VIII の開発,” 日本ロボ

中ロボット「淡探」の開発－自律型水中ロボットット学会誌, 17, 2, pp.301-309, 1999.

（AUV)の仕様と運用成果報告-,” 建設の機械化, No.

8) T. Doi, R. Hodoshima, Y. Fukuda, S. Hirose, T. Okamoto,614, pp.33-39, 2001.

and J. Mori, “Development of Quadruped Walking Robot22) 田中敏成, 酒井浩, 秋園純一, “歩行ロボットを用い

TITAN XI for Steep Slopes - Slope Map Generation and

た水陸境界域における地形測量作業の自動化のため

Map Information Application -,” Journal of Robotics andの 基 礎 実 験 ,” ROBOMEC’03 講 演 論 文 集 , pp.

Mechatronics，18，3，318-324, 2006.

2A1-2F-24, 2003.

9) http://www.bostondynamics.com/robot_bigdog.html

23) T. Tanaka, H. Sakai, and J. Akizono, “Design Concept of10) R. B. McGhee, “Adaptive locomotion of a multilegged

a Prototype Amphibious Walking Robot for Automatedrobot over rough terrain,” IEEE Trans. Systems, Man,

Shore Line Survey Work,” Proc. of Oceans-Technoand Cybernetics, Vol.9, No.4, pp. 176-182, 1979.

Ocean'04, pp.T-D-2-4, 2004.

11) S. M.Song and K. J. Waldron, Machines that walk: The

24) 田中敏成, “水陸両用型歩行ロボットを用いた自動汀

adaptive suspension vehicle, The MIT Press, Cambridge,

線測量システム,” マリンエンジニアリング, Vol.43,

Massachusetts, 1989.

No.4, 社団法人日本マリンエンジニアリング学会 ,12) D. Wettergreen, C. Thorpe, and W. L. Whittaker,“Exploring

Mount

ErebusbyWalking

pp.547-552, 2008.

Robot,”

25) 田中敏成, 白石哲也, “防水モジュール構造型の水陸International Conference of Intelligent Autonomous

両用型歩行ロボットの開発,” 第 23 回日本ロボット

Systems, pp.72-81, 1993.

学会学術講演会論文集, pp.3I25, 2005.

13) http://www.penta-ocean.co.jp/business/tech/civil/auto

26) 田中敏成, “防水モジュール構造を採用した汀線測量/pdf/futaba.pdf

ロボットの設計事例,” 設計工学, 社団法人日本設計14) http://www.penta-ocean.co.jp/business/tech/civil/auto

工学会, Vol.43, No.3, pp.16-23, 2008.

/pdf/suteisi.pdf27) T. Tanaka and T. Shiraishi, “Development of Automated

15) D. Yoerger, et al., “ 自 律 海 底 探 査 機 エ イ ブ

Shoreline Surveying System using Amphibious Walking（ABE :Autonomous Benthic Explorer）を用いた海底Robot -The Design Concepts and the 1st Field

溶岩流の 調査 ,” 海洋調査技術学会誌 , Vol.9, No.1,

Experiment-,” Proc. of ISARC2006, pp.46-51, October

pp.43-60, 1997.

2006.

16) 浦環ほか，航行型海中ロボット「アールワン・ロボ28) S. J. Knight, A. A. Rula, “Measurement and Estimation of- 56 -

the trafficability of fine grained soils,” 1st Int. Conf. of40) T. Tanaka, M. Yoshie and M. Oosato, “Development of an

ISTVS., Preliminary Copy, No.24, 1961.

Underwater Vehicle that Has Functions of Acquisition

29) S. J. Knight, D. R. Freitag, “Measurement of soil

and Tracking Target Objects Using Images Acquired bytrafficability characteristics,” Trans. ASAE., 5 (2), 1962.

Itself,” Proc. ISOPE2009, pp.651-656, 2009.

30) 田中孝, 笈田昭, “車両・機械と土系の力学－テラメ

41) 田中敏成, 吉江宗生, 小野寺美昭, “半自律型水中ビ

カニックス－,” 学文社, 1993.

ークルによる係留装置の模擬点検作業試験 ,” 土木

31) 内海真, 酒井浩, 秋園純一, “ロボットの再構成や拡学会海洋開発論文集, Vol.25, pp.197-202, 2009.

張を容易にするための汎用性の高い関節ユニットと

42) 田中敏成, “水中バックホウの高度利用による水中作

シリアル通信方法の開発（オープン化を指向したロ業の無人化の試み,” 建設機械, Vol.44, No.11, 日本工

ボ ッ ト コ ン ト ロ ー ラ ア ー キ テ ク チ ャ 2 ） ,”業出版株式会社, pp.38-42, 2008.

ROBOMEC’04 講演論文集, pp.1P1-L1-7, 2004.
32) 田中敏成, 酒井浩, 秋園純一, “水陸境界域における自動測量ロボット実験機の開発,” ROBOMEC’04 講
演論文集, pp.2A1-L2-23, 2004.

33) Y. Kanayama and M. Onishi, “Locomotion function in themobile robot language, MML,” Proc. IEEE International
Conference on Robotics and Automation, pp.1110-1115,
1991.
34) K. Yoneda，K. Suzuki and Y. Kanayama, “Gait planningfor versatile motion of a six legged robot,” Proc. ofInternational Conference on Robotics and Automation,
pp.1338-1343, 1994.
35) K. Yoneda, K. Suzuki, Y. Kanayama, H. Takahashi and J.
Akizono, “Gait and Foot Trajectory Planning for
Versatile Motions of a Six-Legged Robot,” Journal of
Robotic Systems, 14 (2), John Wiley & Sons Inc.,
pp.121-133, 1997.
36) 田中敏成, 秋園純一, 高橋英俊, 佐藤栄治, 鈴木健治,
米田完, 金山裕, R. B. McGhee, 竹内倶佳, “歩行式水中調査ロボットの開発-（第 4 報）歩容および軌道の
実 時 間 計 画 法 -,” 港 湾 技 術 研 究 所 報 告 , 37 (2),pp.259-294, 1998.
37) テラメカニックス研究会編, “テラメカニックスライ
ブラリー5 最新環境負荷低減の技術とシステム

環

境調和型産業を目指して, （歩行式水中調査ロボッ
ト「アクアロボ」の開発－アクアロボのこれまでと今後－） ,” テラメカニックス研究会 , pp.149-156,

2002.
38) 田中敏成, “連続歩容を適用した 6 足歩行ロボットの不 整 地 静 歩 行 実 験 ,” 港 湾 空 港 技 術 研 究 所 資 料 ,No.1026, 2002.
39) T. Tanaka, T. Shiraishi, and T. Hirabayashi, “Shoreline
Survey Method using Amphibious Walking Robot andtheNavigation

MethodRegardingAmphibious

Traveling,” Proc. of UT2007, pp.268-275, 2007.

- 57 -

港湾空港技術研究所資料

No.1236２０１１．９

編集兼発行人

独立行政法人港湾空港技術研究所

発

行

所

独立行政法人港湾空港技術研究所
横 須 賀 市 長 瀬 ３ 丁 目 １ 番 １ 号
TEL. 046(844)5040 URL. http://www.pari.go.jp/

印

刷

所

株 式 会 社 シ ー ケ ン

C （2011）by PARI
Copyright ○All rights reserved. No part of this book must be reproduced by any means without the written
permission of the President of PARI
この資料は、港湾空港技術研究所理事長の承認を得て刊行したものである。したがって、本報告書の全部または一部の転載、複写は港湾空港技術研究所理事長の文書による承認を得ずしてこれを行ってはならない。