JAEA-Review
2023-023
DOI:10.11484/jaea-review-2023-023

燃料デブリ取り出し時における炉内状況把握のための遠隔技術に関する研究人材育成(委託研究)－令和４年度英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業－

Human Resource Development Related to Remote Control Technology
for Monitoring Inside RPV Pedestal during Retrieval of Fuel Debris(Contract Research)– FY2022 Nuclear Energy Science & Technology and Human Resource
Development Project –福島研究開発部門

福島研究開発拠点

廃炉環境国際共同研究センター

東京大学
Collaborative Laboratories for Advanced Decommissioning Science,
Fukushima Research Institute, Sector of Fukushima Research and Development
The University of Tokyo

March 2024
Japan Atomic Energy Agency

日本原子力研究開発機構

本レポートは国立研究開発法人日本原子力研究開発機構が不定期に発行する成果報告書です。
本レポートはクリエイティブ・コモンズ 表示 4.0 国際 ライセンスの下に提供されています。
本レポートの成果（データを含む）に著作権が発生しない場合でも、同ライセンスと同様の条件で利用してください。（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja）
なお、本レポートの全文は日本原子力研究開発機構ウェブサイト（https://www.jaea.go.jp）
より発信されています。本レポートに関しては下記までお問合せください。
国立研究開発法人日本原子力研究開発機構〒 319-1112

JAEA イノベーションハブ

研究成果利活用課

茨城県那珂郡東海村大字村松 4 番地 49

E-mail: ird-support@jaea.go.jp
This report is issued irregularly by Japan Atomic Energy Agency.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.en).
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JAEA Innovation Hub, Japan Atomic Energy Agency.
4-49 Muramatsu, Tokai-mura, Naka-gun, Ibaraki-ken 319-1112, Japan
E-mail: ird-support@jaea.go.jp© Japan Atomic Energy Agency, 2024

JAEA-Review 2023-023

燃料デブリ取り出し時における炉内状況把握のための遠隔技術に関する研究人材育成（委託研究）－令和 4 年度 英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業－
日本原子力研究開発機構 福島研究開発部門 福島研究開発拠点
廃炉環境国際共同研究センター
東京大学（2023 年 9 月 27 日受理）
日本原子力研究開発機構（JAEA）廃炉環境国際共同研究センター（CLADS）では、令和 4 年度 英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業（以下、「本事業」という）を実施している。
本事業は、東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所の廃炉等をはじめとした
原子力分野の課題解決に貢献するため、国内外の英知を結集し、様々な分野の知見や経験を、従前の機関や分野の壁を越えて緊密に融合・連携させた基礎的・基盤的研究及び人材育成を推進することを目的としている。
平成 30 年度の新規採択課題から実施主体を文部科学省から JAEA に移行することで、JAEA とア
カデミアとの連携を強化し、廃炉に資する中長期的な研究開発・人材育成をより安定的かつ継続的に実施する体制を構築した。
本研究は、令和元年度に採択された研究課題のうち、「燃料デブリ取り出し時における炉内状況把握のための遠隔技術に関する研究人材育成」の令和 4 年度分の研究成果について取りまとめたものである。
本研究では、燃料デブリ取り出し時における炉内状況把握のためのモニタリングプラットフォームの構築、およびプラットフォーム上を移動するセンサによる計測・可視化に関する研究開発を行う。また、このような研究課題に参画することによる研究教育、講義等の座学、施設見学の 3
つの柱で研究人材を育成することを目的とする。令和 4 年度は、最終年度に向けて各システムの改良、拡張を行い、模擬環境などでの検証実験を行った。

本報告書は、日本原子力研究開発機構の英知事業における委託業務として、東京大学が実施した成果を取りまとめたものである。
廃炉環境国際共同研究センター：〒979-1151 福島県双葉郡富岡町大字本岡字王塚 790-1

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JAEA-Review 2023-023

Human Resource Development Related to Remote Control Technology
for Monitoring Inside RPV Pedestal during Retrieval of Fuel Debris(Contract Research)－ FY2022 Nuclear Energy Science & Technology and Human Resource Development Project －Collaborative Laboratories for Advanced Decommissioning Science,
Fukushima Research Institute, Sector of Fukushima Research and Development
Japan Atomic Energy Agency
Tomioka-machi, Futaba-gun, Fukushima-ken
The University of Tokyo(Received September 27, 2023)
The Collaborative Laboratories for Advanced Decommissioning Science (CLADS), Japan Atomic Energy
Agency (JAEA), had been conducting the Nuclear Energy Science & Technology and Human Resource
Development Project (hereafter referred to “the Project”) in FY2022.
The Project aims to contribute to solving problems in the nuclear energy field represented by thedecommissioning of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station, Tokyo Electric Power Company
Holdings, Inc. (TEPCO). For this purpose, intelligence was collected from all over the world, and basic
research and human resource development were promoted by closely integrating/collaborating knowledge
and experiences in various fields beyond the barrier of conventional organizations and research fields.
The sponsor of the Project was moved from the Ministry of Education, Culture, Sports, Science andTechnology to JAEA since the newly adopted proposals in FY2018. On this occasion, JAEA constructed a
new research system where JAEA-academia collaboration is reinforced and medium-to-long term
research/development and human resource development contributing to the decommissioning are stably andconsecutively implemented.
Among the adopted proposals in FY2019, this report summarizes the research results of the “Human
Resource Development Related to Remote Control Technology for Monitoring Inside RPV Pedestal during
Retrieval of Fuel Debris” conducted in FY2022.
The present study aims to construct a monitoring platform for understanding the status inside a reactor
during fuel debris removal, and measurement and visualization by sensors moving on the platform. In
addition, to develop research personnel through research education by participating in such research projects,
classroom lectures, and facility tours is also a goal of this project. In FY2022, each system was improved andexpanded toward the final year, and verification experiments were conducted in simulated environments.

Keywords: Monitoring Platform, Visualization, Teleoperation, Radiation Measurement, 3D Reconstruction
This work was performed by The University of Tokyo under contract with Japan Atomic Energy Agency.

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目次

1. 英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業の概要 ............................. 1
2. 平成 30 年度 採択課題 ............................................................. 2
3. 令和元年度 採択課題 .............................................................. 5
4. 令和 2 年度 採択課題 .............................................................. 8
5. 令和 3 年度 採択課題 ............................................................. 106. 令和 4 年度 採択課題 ............................................................. 12

付録 成果報告書 ................................................................... 15

Contents

1. Outline of Nuclear Energy Science & Technology and Human Resource Development Project................................................................................. 1
2. Accepted Proposal in FY2018 ...................................................... 2
3. Accepted Proposal in FY2019 ...................................................... 5
4. Accepted Proposal in FY2020 ...................................................... 8
5. Accepted Proposal in FY2021 ..................................................... 10
6. Accepted Proposal in FY2022 ..................................................... 12

Appendix Result Report ............................................................. 15

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1.

英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業の概要

文部科学省では、「東京電力（株）福島第一原子力発電所の廃止措置等研究開発の加速プラン（平成 26 年 6 月文部科学省）」等を踏まえ、平成 27 年度から「英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業」（以下、「本事業」という。）を立ち上げ、「戦略的原子力共同研究プログラム」、「廃炉加速化研究プログラム」及び「廃止措置研究・人材育成等強化プログラム」を推進している。
具体的には、国内外の英知を結集し、国内の原子力分野のみならず様々な分野の知見や経験を、
機関や分野の壁を越え、国際共同研究も含めて緊密に融合・連携させることにより、原子力の課
題解決に資する基礎的・基盤的研究や産学が連携した人材育成の取組を推進している。
一方、日本原子力研究開発機構（以下、「JAEA」という。）では、平成 27 年に廃炉国際共同研究センター（以下、「CLADS」という。現：廃炉環境国際共同研究センター）を組織し、「東京電力ホールディングス（株）福島第一原子力発電所の廃止措置等に向けた中長期ロードマップ」等を踏
まえ、東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所廃炉（以下、「1F 廃炉」という。
）に係る研究開発を進めている。
また、平成 29 年 4 月に CLADS の中核拠点である「国際共同研究棟」の運用を開始したことを踏
まえ、今後は CLADS を中核に、廃炉の現場ニーズを踏まえた国内外の大学、研究機関等との基礎的・基盤的な研究開発及び人材育成の取組を推進することにより、廃炉研究拠点の形成を目指す
ことが期待されている。
このため、本事業では平成 30 年度の新規採択課題から実施主体を文部科学省から JAEA に移行することで、JAEA とアカデミアとの連携を強化し、廃炉に資する中長期的な研究開発・人材育成
をより安定的かつ継続的に実施する体制を構築することとし、従来のプログラムを、①共通基盤型原子力研究プログラム、②課題解決型廃炉研究プログラム、③国際協力型廃炉研究プログラム、④研究人材育成型廃炉研究プログラム（令和元年度より新設）に再編した。

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2.

平成 30 年度 採択課題

平成 30 年度採択課題については以下のとおりである。
課題数：19 課題
共通基盤型原子力研究プログラム

11 課題（若手研究 6 課題、一般研究 5 課題）

課題解決型廃炉研究プログラム

6 課題

国際協力型廃炉研究プログラム

2 課題（日英共同研究）

平成 30 年度 採択課題一覧
共通基盤型原子力研究プログラム【若手研究】
課題名

研究代表者

所属機関

河野 仁

東京工芸大学

山﨑 信哉

筑波大学

片岡 隆浩

岡山大学

大石 佑治

大阪大学

島田 幹男

東京工業大学

岩田 圭弘

東京大学

被災地探査や原子力発電所建屋内情報収集のための
半自律ロボットを用いたセマンティックサーベイマ
ップ生成システムの開発
汚染土壌の減容を目的とした重液分離による放射性微粒子回収法の高度化
ラドンを代表としたアルファ核種の吸入による内部
被ばくの横断的生体影響評価
炉心溶融物の粘性及び表面張力同時測定技術の開発
iPS 細胞由来組織細胞における放射線依存的突然変異計測系の確立
レーザー共鳴イオン化を用いた同位体存在度の低い
ストロンチウム 90 の迅速分析技術開発

2-2-

JAEA-Review 2023-023

共通基盤型原子力研究プログラム【一般研究】
課題名

研究代表者

所属機関

放射性核種の長期安定化を指向した使用済みゼオ
ライト焼結固化技術の開発

新井 剛

芝浦工業大学

燃料デブリ取り出しを容易にするゲル状充填材の
開発

牟田 浩明

大阪大学

レーザー蛍光法を用いた燃料デブリ変質相の同定

斉藤 拓巳

東京大学

過酷炉心放射線環境における線量測定装置の開発

岡本 保

木更津工業
高等専門学校レーザー加工により発生する微粒子の解析と核種同定手法の開発

長谷川 秀一

東京大学

課題名

研究代表者

所属機関

合金相を含む燃料デブリの安定性評価のための基
盤研究

桐島 陽

東北大学

ガンマ線画像スペクトル分光法による高放射線場
環境の画像化による定量的放射能分布解析法

谷森 達

京都大学

燃料デブリ取出し時における放射性核種飛散防止
技術の開発

鈴木 俊一

東京大学

アルファダストの検出を目指した超高位置分解能
イメージング装置の開発

黒澤 俊介

東北大学

ナノ粒子を用いた透明遮へい材の開発研究

渡邉 隆行

九州大学

先端計測技術の融合で実現する高耐放射線燃料デブリセンサーの研究開発

萩原 雅之

高エネルギー
加速器研究機構

課題解決型廃炉研究プログラム

3-3-

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国際協力型廃炉研究プログラム（日英共同研究）
課題名

研究代表者

所属機関

放射性微粒子の基礎物性解明による廃炉作業リスク低減への貢献五十嵐 康人

茨城大学

三澤 毅

京都大学

放射線耐性の高い薄型 SiC 中性子検出器の開発

4-4-

JAEA-Review 2023-023

3.

令和元年度 採択課題

令和元年度採択課題については以下のとおりである。
課題数：19 課題
共通基盤型原子力研究プログラム

7 課題（若手研究 2 課題、一般研究 5 課題）

課題解決型廃炉研究プログラム

4 課題

国際協力型廃炉研究プログラム

4 課題（日英共同研究 2 課題、日露共同研究 2 課題）

研究人材育成型廃炉研究プログラム 4 課題

令和元年度 採択課題一覧
共通基盤型原子力研究プログラム【若手研究】
課題名

研究代表者

所属機関

ウラニル錯体化学に基づくテーラーメイド型新規海水ウラン吸着材開発

鷹尾 康一朗東京工業大学

動作不能からの復帰を可能とする多連結移動ロボッ
トの半自律遠隔操作技術の確立

田中 基康

電気通信大学5-5-

JAEA-Review 2023-023

共通基盤型原子力研究プログラム【一般研究】
課題名

研究代表者

所属機関

一次元光ファイバ放射線センサを用いた原子炉建
屋内放射線源分布計測

瓜谷 章

名古屋大学

低線量・低線量率放射線被ばくによる臓器別酸化ス
トレス状態の検討

鈴木 正敏

東北大学

単一微粒子質量分析法に基づくアルファ微粒子オ
ンラインモニタリングに向けた基礎検討

豊嶋 厚史

大阪大学

幹細胞動態により放射線発がんを特徴付ける新たな評価系の構築飯塚 大輔

量子科学技術研究開発機構梅沢 仁
耐放射線性ダイヤモンド半導体撮像素子の開発（～R2.3.31）

大曲 新矢

産業技術総合研究所（R2.4.1～）

課題解決型廃炉研究プログラム
課題名

研究代表者

所属機関

Multi-Physics モデリングによる福島 2・3 号機ペデスタル燃料デブリ深さ方向の性状同定

山路 哲史

早稲田大学

渡邉 大輔

日立ＧＥ
ニュークリ
ア・エナジー

燃料デブリ取出しに伴い発生する廃棄物のフッ化技術を用いた分別方法の研究開発

竹下 健二
アパタイトセラミックスによる ALPS 沈殿系廃棄物の安定固化技術の開発（～R3.6.30）

塚原 剛彦

東京工業大学（R3.7.1～）

拡張型スーパードラゴン多関節ロボットアームによる圧力容器内燃料デブリ調査への挑戦

6
-6-

高橋 秀治

東京工業大学JAEA-Review 2023-023

国際協力型廃炉研究プログラム（日英共同研究）
課題名

研究代表者

所属機関

高い流動性および陰イオン核種保持性を有するア
ルカリ刺激材料の探索と様々な放射性廃棄物の安全で効果的な固化

佐藤 努

北海道大学

静岡大学
再臨界前の中性子線増に即応可能な耐放射線 FPGA
システムの開発渡邊 実（～R3.3.31）

岡山大学（R3.4.1～）

国際協力型廃炉研究プログラム（日露共同研究）
課題名

研究代表者

所属機関

燃料デブリ取出し臨界安全技術の高度化

小原 徹

東京工業大学

微生物生態系による原子炉内物体の腐食・変質に関する評価研究

金井 昭夫

慶應義塾

課題名

研究代表者

所属機関

燃料デブリ取り出し時における炉内状況把握のための遠隔技術に関する研究人材育成

淺間 一

東京大学

化学計測技術とインフォマティックスを融合したデブリ性状把握手法の開発とタイアップ型人材育
成

高貝 慶隆

福島大学

研究人材育成型廃炉研究プログラム

大貫 敏彦（～R2.3.31）

放射線・化学・生物的作用の複合効果による燃料デブリ劣化機構の解明

竹下 健二（～R3.6.30）

東京工業
大学

塚原 剛彦
（R3.7.1～）

燃料デブリ分析のための超微量分析技術の開発

7
-7-

永井 康介

東北大学

JAEA-Review 2023-023

4.

令和 2 年度 採択課題

令和 2 年度は、2 つのプログラムにおいて、研究課題の採択を決定した。
公募の概要は以下のとおりである。
公募期間：令和 2 年 3 月 17 日～令和 2 年 5 月 14 日（課題解決型）
令和 2 年 5 月 13 日～令和 2 年 7 月 15 日（国際協力型）
課題数：10 課題
課題解決型廃炉研究プログラム

8 課題（若手研究 2 課題、一般研究 6 課題）

国際協力型廃炉研究プログラム

2 課題（日英共同研究）

これらの提案について、外部有識者から構成される審査委員会において、書面審査及び面接審
査、日英共同研究については二国間の合同審査を実施し、採択候補課題を選定した。
その後、PD（プログラムディレクター）
・PO（プログラムオフィサー）会議での審議を経て、採択課題を決定した。

令和 2 年度 採択課題一覧
課題解決型廃炉研究プログラム【若手研究】
課題名

研究代表者

所属機関

楊 会龍
燃料デブリにおける特性の経年変化と環境劣化割れの調査（～R4.7.31）

村上 健太

東京大学

（R4.8.1～）

健全性崩壊をもたらす微生物による視認不可腐食の分子生物・電気化学的診断及び抑制技術の開発

8
-8-

岡本 章玄

物質・材料
研究機構

JAEA-Review 2023-023

課題解決型廃炉研究プログラム【一般研究】
課題名

研究代表者

所属機関

遮蔽不要な臨界近接監視システム用ダイヤモンド
中性子検出器の要素技術開発

田中 真伸

高エネルギー
加速器研究
機構

α／β／γ 線ラジオリシス影響下における格納容器系統内広域防食の実現：ナノバブルを用いた新規防食技術の開発

渡邉 豊

東北大学

β、γ、X 線同時解析による迅速・高感度放射性核種分析法の開発

篠原 宏文

日本分析
センター

合理的な処分のための実機環境を考慮した汚染鉄
筋コンクリート長期状態変化の定量評価

丸山 一平

東京大学

溶脱による変質を考慮した汚染コンクリート廃棄物の合理的処理・処分の検討

小崎 完

北海道大学

マイクロ波重畳 LIBS によるデブリ組成計測の高度化と同位体の直接計測への挑戦

池田 裕二

アイラボ

課題名

研究代表者

所属機関

革新的水質浄化剤の開発による環境問題低減化技
術の開拓

浅尾 直樹

信州大学

鎌田 創

海上・港湾・
航空技術研究所

国際協力型廃炉研究プログラム（日英共同研究）

無人航走体を用いた燃料デブリサンプルリターン
技術の研究開発

9-9-

JAEA-Review 2023-023

5.

令和 3 年度 採択課題

令和 3 年度は、2 つのプログラムにおいて、研究課題の採択を決定した。
公募の概要は以下のとおりである。
公募期間：令和 3 年 3 月 16 日～令和 3 年 5 月 17 日（課題解決型）
令和 3 年 4 月 13 日～令和 3 年 7 月 1 日（国際協力型 日英共同研究）
令和 3 年 7 月 12 日～令和 3 年 8 月 18 日（国際協力型 日露共同研究）
課題数：12 課題
課題解決型廃炉研究プログラム
国際協力型廃炉研究プログラム

8 課題
2 課題（日英）、2 課題（日露）

これらの提案について、外部有識者から構成される審査委員会において、書面審査及び面
接審査、日英・日露共同研究については二国間の合同審査を実施し、採択候補課題を選定した。
その後、PD（プログラムディレクター）
・PO（プログラムオフィサー）会議及びステアリ
ングコミッティでの審議を経て、採択課題を決定した。
令和 3 年度 採択課題一覧
課題解決型廃炉研究プログラム
課題名

研究代表者

所属機関

建屋応答モニタリングと損傷イメージング技術を活用したハイブリッド型の原子炉建屋長期健全性評価法の開発研究

前田 匡樹

東北大学

燃料デブリ周辺物質の分析結果に基づく模擬デブリの合成による実機デブリ形成メカニズムの解明と事故進展解析結果の検証によるデブリ特性デー
ターベースの高度化

宇埜 正美

福井大学

ジオポリマー等による PCV 下部の止水・補修及び安定化に関する研究

鈴木 俊一

東京大学

世界初の同位体分析装置による少量燃料デブリの性状把握分析手法の確立

坂本 哲夫

工学院大学

アルファ微粒子の実測に向けた単一微粒子質量分
析法の高度化

豊嶋 厚史

大阪大学

10
- 10 -

JAEA-Review 2023-023

課題名

研究代表者

所属機関

連携計測による線源探査ロボットシステムの開発
研究人見 啓太朗

東北大学

安原 亮

自然科学
研究機構

中瀬 正彦

東京工業
大学

研究代表者

所属機関

中赤外レーザー分光によるトリチウム水連続モニ
タリング手法の開発
福島原子力発電所事故由来の難固定核種の新規ハ
イブリッド固化への挑戦と合理的な処分概念の構
築・安全評価国際協力型廃炉研究プログラム（日英共同研究）課題名

福島第一原子力発電所の廃止措置における放射性エアロゾル制御及び除染に関する研究

Erkan
Nejdet（～R4.1.31）

東京大学

三輪 修一郎（R4.2.1～）

燃料デブリ取り出しのための機械式マニピュレー
タのナビゲーションおよび制御

淺間 一

東京大学

課題名

研究代表者

所属機関

福島第一発電所 2、3 号機の事故進展シナリオに基づく FP・デブリ挙動の不確かさ低減と炉内汚染状
況・デブリ性状の把握

小林 能直

東京工業
大学

非接触測定法を用いた燃料デブリ臨界解析技術の
高度化

小原 徹

東京工業
大学

国際協力型廃炉研究プログラム（日露共同研究）

11- 11 -

JAEA-Review 2023-023

6.

令和 4 年度 採択課題

令和 4 年度は、2 つのプログラムにおいて、研究課題の採択を決定した。
公募の概要は以下のとおりである。
公募期間：令和 4 年 3 月 1 日～令和 4 年 5 月 6 日（課題解決型）
令和 4 年 4 月 7 日～令和 4 年 6 月 16 日（国際協力型 日英共同研究）
課題数：8 課題
課題解決型廃炉研究プログラム 6 課題
国際協力型廃炉研究プログラム 2 課題（日英）これらの提案について、外部有識者から構成される審査委員会において、書面審査及び面
接審査、日英・日露共同研究については二国間の合同審査を実施し、採択候補課題を選定した。
その後、PD（プログラムディレクター）
・PO（プログラムオフィサー）会議及びステアリ
ングコミッティでの審議を経て、採択課題を決定した。
令和 4 年度 採択課題一覧
課題解決型廃炉研究プログラム
課題名

研究代表者

所属機関

革新的アルファダスト撮像装置と高線量率場モニタの実用化とその応用

黒澤 俊介

東北大学

3 次元線量拡散予測法の確立と γ 線透過率差を利用した構造体内調査法の開発

谷森 達

京都大学

α汚染可視化ハンドフットクロスモニタの要素技
術開発

樋口 幹雄

北海道大学

高放射線耐性の低照度用太陽電池を利用した放射線場マッピング観測システム開発

奥野 泰希

京都大学

障害物等による劣悪環境下でも通信可能なパッシブ無線通信方式の開発

新井 宏之

横浜国立
大学

12

- 12 -

JAEA-Review 2023-023

課題名

研究代表者

所属機関

無線 UWB とカメラ画像分析を組合せたリアルタイ
ム 3D 位置測位・組込システムの開発・評価

松下 光次郎

岐阜大学

課題名

研究代表者

所属機関

耐放射線プロセッサを用いた組み込みシステムの
開発

渡邊 実

岡山大学

マイクロ・ナノテクノロジーを利用したアルファ
微粒子の溶解・凝集分散に及ぼすナノ界面現象の
探求

塚原 剛彦

東京工業
大学

国際協力型廃炉研究プログラム（日英共同研究）

13- 13 -

JAEA-Review 2023-023

本報告書は、以下の課題の令和 4 年度分の研究成果を取りまとめたものである。

研究人材育成型廃炉研究プログラム課題名
燃料デブリ取り出し時における炉内状況把握のための遠隔技術に関する研究人材育成

研究代表者

所属機関

淺間 一

東京大学

研究成果を取りまとめた成果報告書を付録として添付する。

- 14 -

JAEA-Review 2023-023

付録
成果報告書

15

- 15 -

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JAEA-Review 2023-023

令和 4 年度

日本原子力研究開発機構
英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業

燃料デブリ取り出し時における炉内状況把握のための遠隔技術に関する研究人材育成（契約番号

R04I013）

成果報告書

令和 5 年 3 月
国立大学法人東京大学- 17 -

JAEA-Review 2023-023

本報告書は、国立研究開発法人日本原子力研究開発機構の「英知を結集した原子力科学技術･人材育成推進事業」による委託業務として、国立大学法人東京大学が実施した「燃料取り出し時における炉内状況把握のための遠隔技術に関する研究人材育成」の令和 4 年度分の研究成果を取りまとめたものである。

- 18 -

JAEA-Review 2023-023

目次
概略 ............................................................................... ⅷ
1.

はじめに ...................................................................... 1-1

2. 業務計画 ...................................................................... 2-1
2.1 全体計画 ................................................................... 2-1
2.2 実施体制 ................................................................... 2-2
2.3 令和 4 年度の成果の目標および業務の実施方法 ................................. 2-3
2.3.1 モニタリングプラットフォームの構築 ..................................... 2-3
2.3.2 遠隔操作インタフェースの開発 ........................................... 2-3
2.3.3 放射線モニタリングデバイスの開発 ....................................... 2-3
2.3.4 炉内環境把握のための環境モデル立体復元手法の研究開発 ................... 2-3
2.3.5 研究人材育成 ........................................................... 2-3
2.3.6 研究推進 ............................................................... 2-3
3. 実施内容および成果 ............................................................ 3-1
3.1 モニタリングプラットフォームの構築（令和元年度～令和 4 年度） ............... 3-1
3.1.1 軌道構造自動施工システム（令和元年度～令和 4 年度） ..................... 3-1
3.1.2 コンパクトに巻き取り可能な高剛性軽量アーム（令和元年度～令和 4 年度）... 3-11
3.2 遠隔操作インタフェースの開発（令和元年度～令和 4 年度） .................... 3-17
3.2.1 映像提示インタフェース（令和元年度～令和 4 年度） ...................... 3-17
3.2.2 高臨場感遠隔操縦システム（令和元年度～令和 4 年度） .................... 3-24
3.3 放射線モニタリングデバイスの開発（令和元年度～令和 4 年度） ................ 3-41
3.4 炉内環境把握のための環境モデル立体復元手法の研究開発（令和元年度～令和 4 年度）............................................................................. 3-46
3.5 研究人材育成 .............................................................. 3-59
3.6 研究推進 .................................................................. 3-60
4.

結言 .......................................................................... 4-1

ⅰ- 19 -

JAEA-Review 2023-023

執筆者リスト研究代表者
国立大学法人東京大学

再委託先
国立大学法人福島大学
国立大学法人神戸大学

教授
教授
教授
准教授

淺間一
高橋浩之
山下淳
福井類

教授
教授

高橋隆行
横小路泰義

連携先
国立研究開発法人日本原子力研究開発機構

ⅱ- 20 -

グループリーダー

川端邦明

JAEA-Review 2023-023

表一覧
表 3.1.1-1
表 3.1.2-1
表 3.2.1-1
表 3.4-1
表 3.5-1

推進実験の成功回数
引張試験の結果
ガンマ線照射実験 積算線量および故障までの時間
統合システムのハードウェア構成
廃止措置特論 E の概要

ⅲ- 21 -

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3-8
3-15
3-22
3-53
3-59

JAEA-Review 2023-023

図一覧
図 1.1-1
図 2.1-1
図 2.2-1
図 3.1.1-1
図 3.1.1-2
図 3.1.1-3
図 3.1.1-4
図 3.1.1-5
図 3.1.1-6
図 3.1.1-7
図 3.1.1-8
図 3.1.1-9
図 3.1.1-10
図 3.1.1-11
図 3.1.1-12
図 3.1.1-13
図 3.1.1-14
図 3.1.1-15
図 3.1.1-16
図 3.1.2-1
図 3.1.2-2
図 3.1.2-3
図 3.1.2-4
図 3.1.2-5
図 3.1.2-6
図 3.1.2-7
図 3.2.1-1
図 3.2.1-2
図 3.2.1-3
図 3.2.1-4
図 3.2.1-5
図 3.2.1-6
図 3.2.1-7
図 3.2.1-8
図 3.2.1-9

モニタリングプラットフォームを用いたペデスタル内部の計測と可視化
年度別全体計画
実施体制図“Rail Dragon”の概念図
直線モジュール連結部における変形
直線モジュール連結部の模式図修正設計した直線モジュール連結部組み上げた Rail Dragon の全体像
故障した観察ロボットの回収手順
他のロボットにより推進される故障したロボット
板金の挿入によるマグネットカップリングへの影響開発した観察ロボットの全体構成
観察ロボットを覆う袋の外部に取り付けたローラ
マグネットカップリングによるホイールの固定部の断面図
トルク遮断機構の 3DCAD モデル
移動性能検証実験の様子
故障したロボットと推進するロボットの接触時の様子
推進性能検証実験の様子
関節角度が 45 度のときの推進するロボットのヨー角の時間変化
アーム関節の構造
発熱材およびチェーンプレートの温度測定点
チェーンプレートの温度が凝固時間に及ぼす影響
開発（改良）した巻き取り装置
周波数を変化させた場合の加熱特性
引張試験方法の概要
放射線照射紙の断熱性能実験
映像提示インタフェースの概念図
令和 3 年度までのカメラ軌跡（青線の円）と最適カメラ配置（赤点）の俯瞰図レイキャスティングの概念図
モックアップの実験の全体図（左）障害物および可視化対象（右）画像から 3 次元復元した環境モデル
軌跡の中で緑が遮蔽なしカメラ位置（左）遮蔽なしと判断された
カメラ画像（右）照射対象となるカメラ（左）および Raspberry Pi4（右）SD カードなしの Raspberry Pi4
画像上のガンマ線ノイズiv- 22 -

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JAEA-Review 2023-023

図 3.2.2-1
図 3.2.2-2
図 3.2.2-3
図 3.2.2-4
図 3.2.2-5
図 3.2.2-6
図 3.2.2-7
図 3.2.2-8
図 3.2.2-9
図 3.2.2-10
図 3.2.2-11
図 3.2.2-12
図 3.2.2-13
図 3.2.2-14
図 3.2.2-15
図 3.2.2-16
図 3.2.2-17
図 3.2.2-18
図 3.2.2-19
図 3.2.2-20
図 3.2.2-21
図 3.2.2-22
図 3.2.2-23
図 3.2.2-24
図 3.3-1
図 3.3-2
図 3.3-3
図 3.3-4

令和 3 年度までに開発した複数画面を有する遠隔操縦コクピット
遠隔操縦プラットフォームにおける作業アームと昨年度追加されたカメラアーム
スイッチへのアプローチ途中におけるカメラアームからの画像の一例
カメラアームを用いた遠隔操縦における 3 つのモード
ROS の 3D ビジュアライザーrviz で用いられるインタラクティブ
マーカー「注目点」回りのカメラアームの視線変更
複数画面を有する遠隔操縦システムにおける姿勢の整合性の問題
ローカルアームを用いたカメラアームの視線変更
システム構成図
リモート側の実験システム概観
実験システムでのカメラモードによる視線変更の様子
固定カメラのみの従来手法によるカメラ画面の配置
作業時間の比較
被験者アンケートの結果
ペデスタル内の作業を模擬したシミュレータの様子（黒色の直方体が設置したカメラ）
シミュレータに配置した各カメラから取得した映像
シミュレータのカメラ映像をオペレータに提示している様子
モックアップ環境に構築予定のカメラを自由設置可能にするための櫓
Haption 社製 6 軸力覚フィードバック装置 virtuose6d35-45 の動
作範囲限界例
構築中の遠隔操縦プラットフォーム
軽量高剛性アームのコンフィグレーション計画（令和 3 年度までの成果）
軽量高剛性アームの角度調節機構
軽量高剛性アームのコンフィグレーション計画（アーム角度調節機構を考慮した場合）
カメラの仰角誤差によるフィードバックの効果
モニタリングプラットフォームと放射線モニタリングデバイスの概念図
小型ガンマ線スペクトロメーターセンサヘッド（4×4×8 cm3 程度）
Li-Glass （0.5 mm 厚）のガンマ線照射下の中性子スペクトル（[3.3-1]より転載）
Ce:LiCAF （0.5 mm 厚）のガンマ線照射下の中性子スペクトル（[3.3-1]より転載）

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JAEA-Review 2023-023

図 3.3-5

図 3.3-6
図 3.4-1
図 3.4-2
図 3.4-3
図 3.4-4
図 3.4-5
図 3.4-6
図 3.4-7
図 3.4-8
図 3.4-9
図 3.4-10
図 3.4-11
図 3.4-12
図 3.4-13
図 3.4-14
図 3.4-15
図 3.4-16
図 3.4-17
図 3.4-18

J-PARC での中性子照射の有無で観測されるイベントの種類の例（左）と TOF （Time Of Flight）による中性子エネルギースペク
トル（右）放射線モニタリングデバイスと位置トラッキングの融合（左），時間情報融合のための信号処理基盤（右）画像選択の概念図
復元対象のシーン全体（パノラマ画像）
立体復元結果立体復元に係る計算時間
分割統治法に基づいた局所環境モデルの統合
QR コードのテクスチャ情報に基づいた局所環境モデル統合の例
統合検証用実験モデルと領域分割
OpenSfM-OpenMVS で得られた高密度点群結果
QR コードのテクスチャ情報に基づいて統合して得られた高密度点
群結果
リファレンスデータと統合結果とのマッチングプロセス
画像選択手法を統合した開発システムの構成
実験環境および対象物
開発システムのプロトタイプの動作検証の様子
開発システムから得られた立体復元モデル（密な 3 次元点群）の
俯瞰視点
視点 1 から撮像された実画像および開発システムから得られた立体復元モデル（密な 3 次元点群）
視点 2 から撮像された実画像および開発システムから得られた立体復元モデル（密な 3 次元点群）
模擬環境を用いた実験の様子
実験中に収集された画像の例

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JAEA-Review 2023-023

略語一覧
原子力機構
福島第一原発
ICP
IRID
ITER
JAEA

J-PARC
LMPA
MVS
NDF
PCV
PoE
ROS

SfM

SOI

： 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構： 東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所（2 点群間の位置姿勢を求めるアルゴ： Iterative Closest Point
リズム）
International Research Institute（技術研究組合国際廃炉研究開発機：
for Nuclear Decommissioning
構）International Thermonuclear（国際熱核融合実験炉）：
Experimental Reactor（国立研究開発法人日本原子力研究開： Japan Atomic Energy Agency
発機構）
Japan Proton Accelerator Research（大強度陽子加速器施設）：
Complex（低融点合金）： Low Melting Point Alloys（多視点ステレオ）： Multi-View Stereo
Nuclear Damage Compensation and（原子力損害賠償・廃炉等支援機構）： Decommissioning Facilitation
Corporation（格納容器）： Primary Containment Vessel（ネットワーク給電）： Power over Ethernet（ロボット用のソフトウェアプラット： Robot Operating System
フォーム）（複数枚の画像から 3 次元情報を復元： Structure from Motion
する技術）（半導体チップの基板内部に絶縁体の層を作り、その上にシリコン膜を形成： Silicon-On-Insulator
したもの）

ⅶ- 25 -

JAEA-Review 2023-023

概略
東京電力ホールディングス株式会社福島第一原子力発電所（以下，「福島第一原発」と略す．）1〜3 号機の格納容器（PCV：Primary Containment Vessel）内部には大量の燃料デブリが存在しており，廃炉に向けてこれら燃料デブリを取り出すことが必須となる．燃料デブリ取り出し開始に向けては，これまでに遠隔操作ロボットの投入やミュオン測定等により，PCV 内部の状況や燃料デ
ブリの大まかな分布が徐々に明らかになりつつある．
NDF（Nuclear Damage Compensation and Decommissioning Facilitation Corporation：原子力
損害賠償・廃炉等支援機構）の技術戦略プランによれば，燃料デブリの取り出しは，気中-横アクセス工法に軸足を置いて進めていくことになる．遠隔操作ロボットアーム等を用いて安全かつ確
実に燃料デブリの取り出しを行うためには，各作業の前に格納容器内部の 3 次元的な状況を正確に把握することが必要である．また，取り出し作業中には，オペレータが作業空間を適切に認知するために，適切な視点からのカメラ映像を提示する必要がある．したがって，作業に応じてペデスタル内部にカメラやガンマ線および中性子検出器等のセンサを適切に配置し，活用することが必須となる．また，PCV 内部は高線量であり，かつ燃料デブリの取り出し作業は長期にわたることが予想されるため，センサが故障することを前提にシステムを構築する必要がある．すなわち，センサ故障時，またはセンサの積算線量が一定の閾値を超えた場合には容易に交換できることが必要である．
本研究では，福島第一原発の廃炉に向けて，遠隔技術分野を中心とした研究人材の育成を行う．
燃料デブリ取り出し時における炉内状況把握のためのモニタリングプラットフォームの構築，およびプラットフォーム上を移動するセンサによる計測・可視化についての研究を行う．このような研究課題に参画することによる研究教育，講義等の座学，施設見学の 3 つの柱で研究人材を育成することを目的とする．
以下に，5 カ年計画の 4 年目である令和 4 年度の業務実績を述べる．
(1) モニタリングプラットフォームの構築① 軌道構造自動施工システム
前年度開発した要素を組み合わせて軌道構造施工システムとしての組み上げを試みた．組み上げの過程で明らかになった課題を達成する方法について検討し，システムの実現性を検証した．
具体的には，楢葉遠隔技術開発センターにて直線モジュール，屈曲モジュールおよびそれらを支持する機構を組み合わせ，軌道構造の展開および軌道構造上の観察ロボットの移動を実施し，実現性を検証した．さらに，発展課題として観察ロボットの駆動部に駆動力遮断機構を導入し，故障した観察ロボットの推進・押出しを円滑にする工夫を施し，健全なロボットへの交代の実現性についても検証した．
② コンパクトに巻き取り可能な高剛性軽量アーム（再委託先：福島大学）
前年度までの成果を活用して，全体のシステムインテグレーションならびに評価，改良を行うとともに，目的のアーム試作機の 1 号機の設計に取り組んだ．
具体的には，関節の状態切り替えに要する時間の短縮を目的に，関節に用いる材料ならびに加熱・冷却の方法について検討を行った．その結果，ロック状態からフリー状態への切り替え時間
を約 3.4 秒，フリー状態からロック状態への切り替えを約 1.4 秒に短縮することに成功した．この結果に基づき，長さ 4 m のアームを 10 分以内で巻き取り・伸長できるような巻き取り装置の検討を行い，基本構造の設計を完成させた．

ⅷ- 26 -

JAEA-Review 2023-023(2) 遠隔操作インタフェースの開発① 映像提示インタフェース
前年度に行ったシミュレーション環境における映像提示を，実環境において適用するために手法の改良を行った．また，開発した映像提示手法について，モックアップを用いた試験を行った．
さらに，耐放射線性を考慮したカメラシステムを構築し，放射線照射実験による画像情報に対するガンマ線ノイズの影響を検証した．
具体的には，より現実に近い状況に適用可能な配置設計のために，3 次元環境に適用可能な遮蔽判定手法を実際のカメラ軌跡に適用した．楢葉遠隔技術開発センターでのモックアップ実験において，3 次元環境モデル上で可視化対象を指定し，提案手法により遮蔽されていないカメラ位置を提示することを確認した．また，構築したカメラシステムを原子力機構原子力科学研究所（以下，「原科研」と略す.）の廃棄物安全試験施設で照射実験を行い，ガンマ線ノイズの影響および耐放射線性能の確認を行った．今回のカメラシステムは 2 種類用意し，それぞれ 780 Gy および
690 Gy で故障した．
② 高臨場感遠隔操縦システム（再委託先：神戸大学）
前年度実現した遠隔操縦手法を拡張し，実環境に配置された様々な複数カメラ視点やシミュレーション環境内の仮想カメラ視点を活用した遠隔操縦が可能な実験プラットフォームを構築し，得られた知見をもとにペデスタル内に設置するモニタリングプラットフォーム上の複数カメラを利用した遠隔操縦手法の検討を開始した．
具体的には，検討していたカメラアームの視点変更手法を実験プラットフォーム上で実現し，主画面内の作業アーム姿勢との整合性を保ちつつ，オペレータが自由にカメラアームの視点を変更できるようにした．また，ペデスタル内に設置するモニタリングプラットフォーム上の複数カ
メラを模擬したモックアップの構築に先立って，モックアップ上でのカメラの配置検討や視点変更を行いながらの遠隔操作の有効性が確認できるようにシミュレータ環境を構築した．
(3) 放射線モニタリングデバイスの開発
ガンマ線バックグラウンド下での中性子検出試験を実施した．開発システムの模擬体系を用いた 3 次元可視化実証試験，放射線モニタリングデバイス以外のセンサとの情報統合，連動試験を行った．
具体的には開発した中性子検出器を用いて，高ガンマ線場での中性子検出実験を実施し，1 Gy/hのガンマ線存在下での中性子を検出可能であることが確認できた．また，3 次元再構成手法として，3 次元位置情報とガンマ線検出情報を同期させ組み合わせることで 3 次元的な位置を再構成
する情報統合試験を実施した．
(4) 炉内環境把握のための環境モデル立体復元手法の研究開発（連携先：原子力機構）
立体復元手法に関わる技術の研究開発を継続して行い，復元結果が複数の局所な環境モデルとして得られた際にモデルを統合するための手法を開発した．開発する環境モデル統合手法との連携に向けて画像収集・管理システムの改良，拡張を行った．また，前年度構築した模擬実験環境
は並行して進められているプラットフォームの開発状況を反映させて改良，拡張を行い，検証実験を実施した．
具体的には，重複画像や類似画像等の，立体復元計算に寄与しない画像を選択的に除外する手法について継続して研究開発を実施した．また，カメラから取得された画像群を複数の局所グループ群に分割して，局所グループ群ごとに逐次的に立体復元処理を適用して生成された複数局所
立体モデルを統合する手法について研究開発を行い，整合した立体モデルが構築できることを実ⅸ- 27 -

JAEA-Review 2023-023

験により示した．さらに，カメラ画像の収集，蓄積，立体復元処理（SfM-MVS）等の各プロセスを統合して実行するシステムに，開発した立体復元計算画像選択手法を統合するための開発を実施
した．
(5) 研究人材育成
福島第一原発の廃炉に向けて，廃止措置に関する講義を実施した．クロスアポイントメント制
度を活用し，会津大学から連携ラボ（原子力機構）に参画し，研究人材育成に従事した．
具体的には，廃止措置に関する講義を 13 回にわたり大学院生向けに実施した．講義名は「廃止措置特論 E」であり，受講者数は 21 人であった．
(6) 研究推進研究代表者の下で各研究項目間ならびに廃炉環境国際共同研究センター（CLADS）等との連携を密にして，研究を進めた．また，研究実施計画を推進するための打合せや会議等を開催した．
具体的には，毎月 1 回程度のプロジェクト会議を実施するとともに，研究項目間での議論を行った．

前年度までの成果報告書：
JAEA-Review 2020-028
URL：https://doi.org/10.11484/jaea-review-2020-028
JAEA-Review 2021-030
URL：https://doi.org/10.11484/jaea-review-2021-030
JAEA-Review 2022-032
URL：https://doi.org/10.11484/jaea-review-2022-032

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JAEA-Review 2023-023

1. はじめに
福島第一原発 1〜3 号機の格納容器（PCV）内部には大量の燃料デブリが存在しており，廃炉に向けてこれら燃料デブリを取り出すことが必須となる．令和 3 年の燃料デブリ取り出し開始に向
けては，これまでに遠隔操作ロボットの投入やミュオン測定等により，PCV 内部の状況や燃料デブリの大まかな分布が徐々に明らかになりつつある．
NDF の技術戦略プランによれば，燃料デブリの取り出しは，気中-横アクセス工法に軸足を置いて進めていくことになる．遠隔操作ロボットアーム等を用いて安全かつ確実に燃料デブリの取り出しを行うためには，各作業の前に格納容器内部の 3 次元的な状況を正確に把握することが必要である．また，取り出し作業中には，オペレータが作業空間を適切に認知するために，適切な視点からのカメラ映像を提示する必要がある．したがって，作業に応じてペデスタル内部にカメラやガンマ線および中性子検出器等のセンサを適切に配置し，活用することが必須となる．また，PCV 内部は高線量であり，かつ燃料デブリの取り出し作業は長期にわたることが予想されるため，センサが故障することを前提にシステムを構築する必要がある．すなわち，センサ故障時，またはセンサの積算線量が一定の閾値を超えた場合には容易に交換できることが必要である．
そこで本研究では，ペデスタル内部にモニタリングのためのプラットフォームを構築することを提案する．カメラやガンマ線および中性子検出器等の各種センサはこのプラットフォーム上を移動し，燃料デブリ取り出しのために必要な計測・可視化を行う．図 1.1-1 に本研究で提案する
モニタリングプラットフォームの概念図を示す．

pedestalSensors/
detectors

monitoring
platform

camerasTop view

3D mapneutron detector

cameraSide view(offline)
図 1.1-1

Side view(online)operator

モニタリングプラットフォームを用いたペデスタル内部の計測と可視化

1-１- 29 -

JAEA-Review 2023-023

本研究は以下の実施項目から構成される．
(1) モニタリングプラットフォームの構築① 軌道構造自動施工システム② コンパクトに巻き取り可能な高剛性軽量アーム(2) 遠隔操作インタフェースの開発① 映像提示インタフェース② 高臨場感遠隔操縦システム(3)

放射線モニタリングデバイスの開発(4)

炉内環境把握のための環境モデル立体復元手法の研究開発(1)，(2)，(3)については，国立大学法人東京大学（以下，「東京大学」と略す．）を中心とした連携ラボ（大学等）において実施し，(4)については，連携ラボ（原子力機構）において実施する．
本プログラムでは，上記の研究開発を通じて，連携ラボ（大学等）と連携ラボ（原子力機構）で適宜相互連携しながら遠隔技術分野を中心とした廃炉研究人材を育成する．

1-2- 30 -

JAEA-Review 2023-023

2. 業務計画
2.1 全体計画
福島第一原発の廃炉に向けて，遠隔技術分野に関する研究人材の育成を行う．燃料デブリ取り
出し時における炉内状況把握という研究課題を通して研究教育を行うとともに，講義，施設見学等を通じた人材育成を行う．研究課題は，(1)モニタリングプラットフォーム構築，(2)遠隔操作
インタフェースの開発，(3)放射線モニタリングデバイスの開発，(4)炉内環境把握のための環境モデル生成手法の研究開発，という 4 項目で構成される．(1)では，モジュール分割式のプラット
フォーム構築技術およびコンパクトに巻き取り可能な高剛性軽量アームの開発，(2)では，オペレータへの映像提示インタフェースおよび高臨場感遠隔操縦システムの開発，(3)では，高線量率下で動作可能な中性子/ガンマ線計測デバイスおよび位置情報との融合によるイメージング技術の開発，(4)では，カメラから得られたデータによる環境モデルの立体復元技術の開発を行う．年度
別全体計画を図 2.1-1 に示す．

図 2.1-1 年度別全体計画

2-1- 31 -

JAEA-Review 2023-023

2.2

実施体制
実施体制を図 2.2-1 に示す．

取りまとめ：淺間一（東大）10％計画と評価
淺間一 （東大）10％
鈴木俊一（東大）2％
服部弘（東京電力HD）(1) プラットフォーム構築①軌道構造自動施工システム
福井類（東大）10％②コンパクトに巻き取り可能な高剛性軽量アーム
再委託先：福島大学
高橋隆行（福島大）10％(2) 遠隔操作インタフェース①映像提示インタフェース
山下淳（東大）10％ 松日楽信人（東大）10％
田村雄介（東北大）10％ 中島慎介（東大）10％
小松廉（東大）10％ 禹ハンウル（工学院大）10％②高臨場感操縦インタフェース
再委託先：神戸大学
横小路泰義（神戸大）5％

要素技術(4) 環境モデル立体復元

3Dデータ
模擬環境

川端邦明（JAEA CLADS）10％
羽成敏秀（JAEA CLADS）10％
成瀬継太郎（会津大）5％
中村啓太（札幌大）10％
3年度目～5年度目：クロアポ
松本拓（JAEA CLADS）80％
博士研究員（4年度目～5年度目）

連携ラボ（JAEA）(3) 放射線モニタリングデバイス

モックアップ環境を楢葉に構築し、試験を行う

高橋浩之（東大）10％
島添健次（東大）10％

連携ラボ（大学等）
図 2.2-1

実施体制図

2-2- 32 -

JAEA-Review 2023-023

2.3 令和 4 年度の成果の目標および業務の実施方法
2.3.1 モニタリングプラットフォームの構築(1) 軌道構造自動施工システム
前年度開発した要素を組み合わせて軌道構造施工システムとしての組み上げを試みる．組み上げの過程で明らかになった課題を達成する方法について検討し，システムの実現性を検証する．
(2) コンパクトに巻き取り可能な高剛性軽量アーム（再委託先：福島大学）
前年度までの成果を活用して，全体のシステムインテグレーションならびに評価，改良を行うとともに，目的のアーム試作機の 1 号機の設計に取り組む．
2.3.2 遠隔操作インタフェースの開発(1) 映像提示インタフェース
前年度に行ったシミュレーション環境における映像提示を，実環境において適用するために手法の改良を行う．また，開発した映像提示手法について，モックアップを用いた試験を行う．
中間評価による予算の増額を受け，耐放射線性を考慮したカメラシステムを構築し，放射線照射実験による画像情報に対するガンマ線ノイズの影響を検証する．
(2) 高臨場感遠隔操縦システム（再委託先：神戸大学）
前年度実現した遠隔操縦手法を拡張し，実環境に配置された様々な複数カメラ視点やシミュ
レーション環境内の仮想カメラ視点を活用した遠隔操縦が可能な実験プラットフォームを構築
し，得られた知見をもとにペデスタル内に設置するモニタリングプラットフォーム上の複数カ
メラを利用した遠隔操縦手法の検討を開始する．
2.3.3 放射線モニタリングデバイスの開発
ガンマ線バックグラウンド下での中性子検出試験を実施する．開発システムの模擬体系を用いた 3 次元可視化実証試験，放射線モニタリングデバイス以外のセンサとの情報統合，連動試
験を行う．
2.3.4 炉内環境把握のための環境モデル立体復元手法の研究開発（連携先：原子力機構）
立体復元手法に関わる技術の研究開発を継続して行い，復元結果が複数の局所な環境モデル
として得られた際にモデルを統合するための手法を開発する．開発する環境モデル統合手法との連携に向けて画像収集・管理システムの改良，拡張を行う．また，前年度構築した模擬実験
環境は並行して進められているプラットフォームの開発状況を反映させて改良，拡張を行い，検証実験を実施する．
2.3.5 研究人材育成
福島第一原発の廃炉に向けて，廃止措置に関する講義を実施する．クロスアポイントメント制度を活用し，会津大学から連携ラボ（原子力機構）に参画し，研究人材育成に従事する．
2.3.6 研究推進
研究代表者の下で各研究項目間ならびに廃炉環境国際共同研究センター（CLADS）等との連携を密にして，研究を進める．また，研究実施計画を推進するための打合せや会議等を開催する．

2-3- 33 -

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3. 実施内容および成果
3.1 モニタリングプラットフォームの構築（令和元年度～令和 4 年度）
3.1.1 軌道構造自動施工システム（令和元年度～令和 4 年度）(1) 令和 3 年度までの概要
令和 2 年度までの取り組みで，福島第一原発 2 号機のデブリ取り出し作業を踏まえた事故炉
PCV 内の常時観察を行うためのシステムの設計解を示した．
システムの要求機能から，軌道上を観察ロボットが通行するアプローチを採用した PCV 内部
観察用軌道構造体を製作した．軌道は能動的な関節をもち，関節ごとにモジュール分割されている．このモジュール化によって作業者の被ばく量を抑制できる可能性があること，モジュール間の連結は，ピンによる位置決めとボルトの締結によって，短時間で作業できることが示された．
令和 3 年度には屈曲モジュールのペデスタル内部での支持を実現するため，直線モジュールと根元支持部の開発を行った．直線モジュールの構造設計では，寸法と重量の関係性をもとに運搬可能な重量・十分な剛性・幅狭な断面という条件を満たす寸法を求めた．根元支持部は支持用のローラと固定用のブレーキ機構を搭載し，長尺片持ちの軌道の円滑な押し出しと固定を両立できることを実験によって示した．
(2) 令和 4 年度実施内容および成果① 軌道構造体自動施工システムの研究背景
福島第一原発 PCV 内部では，ペデスタル内部でのデブリ取り出し等の作業が必要である．
高放射線環境のため人による作業が困難であり，ロボットによる代行が求められる．これまでの廃炉作業において遠隔操作の失敗により回収不能となっているロボットが複数存在する．
作業空間の情報不足が主原因とされている[3.1.1-1]．そのため，PCV 内部を常時観察する手段が必要である．PCV 内部アクセス用ロボット[3.1.1-2]は，いずれも可搬性と観察用機器の投入容易性を両立できず常時観察に適さない．そこで我々の研究グループでは図 3.1.1-1 に示す PCV 内部観察用モジュール分割型軌道構造体“Rail Dragon”を開発している[3.1.1-3]．
Rail Dragon ではあらかじめ施工した軌道上を観察ロボットが走行し機器を投入する．PCV
内部には狭隘な貫通孔からアクセスする必要がある．そのため，モジュール分割した可搬性の高い軌道を連結しながら押し出すことにより長尺片持ちの軌道を施工する．また，軌道は能動関節を有し，障害物を回避できる．軌道構造体を PCV 内部に展開するには長尺片持ち軌
道の支持と逐次押し出しを両立する支持機構が必要である．また，放射線により観察ロボッ
トの短時間での故障が想定されるため，容易に回収・廃棄ができる必要がある．そこで本研
究では，PCV 内部観察用モジュール分割型軌道構造体のペデスタル内部への展開と，観察ロボットの容易な交代の実現を目指している．つまり本研究の目的は．Rail Dragon の軌道構造と観察ロボットの設計解を示し，その有効性を示すことである．

図 3.1.1-1 “Rail Dragon”の概念図［3.1.1-3］

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JAEA-Review 2023-023② 直線モジュールの改修と軌道構造全体の組み上げ
1) ピン位置変更による直線モジュール連結部の変形抑制
直線モジュールの連結部は先行研究[3.1.1-4]において屈曲モジュールと同様の構造であるが，この直線モジュールを連結したところ，図 3.1.1-2 のように連結部が変形していることがわかった．連結部の変形によりたわみ角が大きくなると，関節軸の鉛直方向からの角度が増加し，関節の屈曲に必要なトルクがさらに大きくなる恐れがある．これは図 3.1.1-3 のようにピン荷重を受ける部分の肉厚が小さいことが原因であると考えられる．この問題を解決するため図 3.1.1-4 のように直線モジュール連結部の修正設計を行った．ピン荷重を受ける部分の肉厚が大きくなるようピンの位置を変更し，さらにピンと母材の間に働く面圧を小さくするため，従来の直径 10 mm のものよりも大きい直径 20 mm のピンを用いた．連結後の母材の変形を防ぐため，連結部に S45C 調質材で製作した金属ブロックを取り付ける．金属ブ
ロックにはケーブルを通すためのくぼみと，直線モジュール同士の連結を解除する際に利用可能なタップ穴を設けている．金属ブロックと直線モジュール間の固定部における変形を防ぐため，直径 20 mm の位置決めピン 2 本を用いて取り付けている．

図 3.1.1-2 直線モジュール連結部における変形

図 3.1.1-3 直線モジュール連結部の模式図

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図 3.1.1-4 修正設計した直線モジュール連結部
2) 軌道構造全体の組み上げ改修した直線モジュールを用いて軌道構造全体を組み立て，直線モジュールが自重および屈
曲モジュールの荷重を支持できることを検証した．図 3.1.1-5 に Rail Dragon の全体像を示す．
軌道構造の先端には先行研究[3.1.1-3]で製作された屈曲モジュールを 4 個連結し，その手前側に改修した直線モジュールが 5 個連結されている．また根元支持部によって軌道構造全体の荷重を支持している．すべてのモジュールを連結した状態でも直線モジュールが屈曲モジュールを支持していることが確認できた．ただし，軌道構造全体のたわみは想定したよりも大きく，
これは直進モジュールに対して対処療法的に改良を行った結果である．実用化にあたっては，構造全体を見直し，最適化を行うべきである．

図 3.1.1-5 組み上げた Rail Dragon の全体像
③ 観察ロボットの容易な交代
1) 観察ロボットの要求機能と制約条件
・格納容器内部へのロボットの投入
ペデスタル内部を観察するため，観察ロボットを格納容器内部に投入する必要がある．そのため，施工した軌道上を移動可能な機構が必要である．先行研究で開発した観察ロボット
移動機構により要求は満たされているため，本研究では他の要求機能を満たすように改良設
計を行う．

3-３
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JAEA-Review 2023-023• 観察ロボットの廃棄処理
観察ロボットはマイコンを備えているため，PCV 内部に投入した場合，十数時間での故障が予想される．そのため，格納容器内部を常時観察するためには多くの観察ロボットの廃棄と再投入が必要となる．以上より，観察ロボットの廃棄処理は容易であるほうが望ましい．
• 故障した観察ロボットの回収
観察ロボットのマイコンが故障した場合，格納容器内部に挿入した軌道上で動作不能となる．軌道は単線であるから，他の観察ロボットの妨げにならないよう故障した観察ロボット
は軌道上から取り除く必要がある．また，故障した観察ロボットを廃棄するため，軌道上から取り除いた後格納容器外部に運び出す必要がある．
2) 観察ロボットの容易な廃棄処理
高放射線による故障に対し，多数の観察ロボットの導入と廃棄で対応する．放射性廃棄物の処理コストを考えると観察ロボットの汚染レベルは低いことが望ましいが，これまで PCV内部の調査に用いられたロボット[3.1.1-5]は汚染レベルの低減を考慮していない．そこで図3.1.1-6 のように観察ロボットを袋で覆い，ロボット全体の汚染を防ぐ設計を提案する．袋ごと高圧水で洗浄した後に袋を取り除くことで汚染レベルが低い状態でロボット本体を廃棄可能となることが期待される．観察ロボットの円滑な移動実現のため，駆動輪と支持ローラは袋の外部に取り付ける．廃棄処理時に容易に取り外せるよう支持ローラを取り付けた板金部
品をクリップで固定する．また，マグネットカップリングを用いて駆動用の電子回路・モー
タを袋の内部に配置する．

図 3.1.1-6 故障した観察ロボットの回収手順
3) 故障した観察ロボットの回収
観察ロボットが故障した場合，軌道上から取り除き，回収する．故障したロボットを 1 つの容器内に集められることが望ましい．軌道は単線であり，ロボット同士のすれ違いが困難である．そのため，図 3.1.1-7 のように軌道の先端付近に回収容器を設置し，健全な観察ロ
ボットが故障したロボットを推進し，軌道先端から回収する．観察ロボットを推進するときは駆動輪のバックドライバビリティが大きい必要があるが，正常時に駆動輪のバックドライ

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バビリティが大きい場合，動作に支障をきたす恐れがある．そこで，推進時のみバックドラ
イバビリティを大きくする機構を設ける．クラッチの追加は追加した電装部品が放射線により故障するリスクを伴う．また，MR 流体でバックドライバビリティを変える機構[3.1.1-6]を用いると観察ロボットが大型となる．そこで，健全時の動作を阻害しない，機械部品の追加のみで実現可能な方法として，図 3-1.1-8 のようにマグネットカップリング間に鉄板を挿入して磁界を乱し，トルクを遮断する機構を採用する．

図 3.1.1-7 他のロボットにより推進される故障したロボット

図 3.1.1-8 板金の挿入によるマグネットカップリングへの影響④ 観察ロボットの開発
1) 容易な廃棄処理を実現する袋による被覆
図 3.1.1-9 に観察ロボットの全体構成を示す．図 3.1.1-10 のような駆動輪・支持ローラにより軌道に支持される．さらに，故障したロボットを推進するためのアームを備えている．
観察ロボットの汚染の程度を抑えるため観察ロボットをビニール袋で覆う．駆動輪は，図3.1.1-8 のようにマグネットカップリング同士がひきつけあうことで脱落を防ぐ．マグネットカップリング間のエアギャップを保つため位置決めピンと抑え部品を設ける．また，駆動
輪支持部品(図 3.1.1-11 の青い部品)をポリアセタール樹脂で一体化製作し，トルクを十分伝

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達可能な小さなエアギャップを実現するとともにマグネットカップリングとの磁力による摩擦力を小さくする．

図 3.1.1-9 開発した観察ロボットの全体構成

図 3.1.1-10 観察ロボットを覆う袋の外部に取り付けたローラ

2) トルク伝達遮断機構の開発
観察ロボットの推進を実現するため図 3.1.1-12 のようなトルク伝達遮断機構を開発した．
円滑な挿入のため鉄板はマグネットカップリングと接触しないようリニアガイドに取り付けた．また，鉄板とマグネットカップリングの間に磁力による強い摩擦力が生じることを防ぐため，鉄板に厚さ 0.5 mm のフッ素樹脂製シートを貼り付けた．鉄板に設けた切り欠きにロー
ラプランジャが嵌まることで，一定以上の推進力が加わるときのみ鉄板が動き，トルク伝達を遮断する．

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図 3.1.1-11 マグネットカップリングによるホイールの固定部の断面図

図 3.1.1-12 トルク遮断機構の 3DCAD モデル⑤ 実験
1) 観察ロボットの推進実験製作した観察ロボットのトルク伝達遮断機構により，故障したロボットの推進が可能であることを検証した．屈曲モジュールを固定し，1 台の観察ロボットをもう 1 台のロボットに推進させる．関節角度を 0 度，45 度，－45 度とした状態で試行を 3 回ずつ行った．また，挿入する鉄板の厚さは 0.8 mm，1.6 mm の 2 種類を用いた．試行はそれぞれの条件において 3 回ずつ行った．推進の成否を表 3.1.1-1 に，実験の様子を図 3.1.1-13 に示す．鉄板の厚さが0.8 mm の場合，鉄板の挿入には成功したものの，磁力の遮断が不十分であり，関節部に到達する前に観察ロボットがスタックした．鉄板の厚さが 1.6 mm の場合の実験の様子を図 3.1.114 と図 3.1.1-15 に示す．また観察ロボットの軌道に対するヨー角の時間変化を図 3.1.1-16に示す．関節角度が 0 度，－45 度のときにはロボットを推進することができた．これにより，マグネットカップリング間への十分な厚みの鉄板を挿入でバックドライバビリティが向上し,故障したロボットの推進が部分的に実現できることがわかった．

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図 3.1.1-13 移動性能検証実験の様子

表 3.1.1-1 推進実験の成功回数

図 3.1.1-14 故障したロボットと推進するロボットの接触時の様子

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図 3.1.1-15 推進性能検証実験の様子

図 3.1.1-16 関節角度が 45 度のときの推進するロボットのヨー角の時間変化（3）まとめPCV 内部観察用軌道構造“Rail Dragon”実現のため，ペデスタル内部への展開のための直線モジュールの改良と容易に交代可能な観察ロボットの開発を行い，軌道構造全体の組み上げと性能評価実験を行った．これにより，高い可搬性と大モーメント・荷重の支持，円滑な連結・押出し作業といった一通りの要求を満たす，軌道構造の基本的な実現性を確認できた．ただし
金属ブロックを用いた直線モジュールの改良はあくまで対処療法的に行った改修であり，本来は軌道構造の根本的な設計の見直しを行い，全体の最適化を行うべきである．また観察ロボッ
トにおいて，マグネットカップリングを用いたトルク遮断機構により，袋による被覆と故障時の推進を両立できることがわかった．

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参考文献[3.1.1-1] 淺間一，福島第一原子力発電所の廃炉におけるロボット技術の活用と今後の課題, 日
本ロボット学会誌, Vol.36, No.6, pp.380–383,2018.
[3.1.1-2] A. Goldenberg, et al., AARM: A robot arm for internal operations in nuclear
reactors, Proc. of International Conference on Applied Robotics for the Power
Industry, pp.1-5, 2010.
[3.1.1-3] 福井類, 後藤雅貴, 吉田健人, 横村亮太, 割澤伸一, 事故炉格納容器内部を常時観察するための屈曲可能なモジュール分割型軌道の開発-施工性の良い能動的に屈曲可能な軌
道モジュールの試作と性能評価-, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集, 2A1O04, 2021.
[3.1.1-4] 後藤雅貴, 吉田健人, 横村亮太, 割澤伸一, 福井類, 事故炉格納容器内部を常時観察するための屈曲可能なモジュール分割型軌道の開発-屈曲軌道の支持を実現する直線モジ
ュールと根元支持部の試作と性能評価-, 日本ロボット学会学術講演会予稿集, 4A1-03,
2022.
[3.1.1-5] 安達弘典, 岡田聡, 松崎謙司, 福島第一原子力発電所の格納容器内部調査向けに開発したロボット, 日本ロボット学会誌, Vol.36, No.6, pp.395–398, 2018.
[3.1.1-6] J. Denis, J, et al., Low-Level Force-Control of MR-Hydrostatic Actuators, IEEE
RA-L, Vol.6, No.2, pp.3849-3856, 2021.

3-１０- 43 -

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3.1.2 コンパクトに巻き取り可能な高剛性軽量アーム（令和元年度～令和 4 年度）（1）令和 3 年度までの概要
令和元年度は，低融点合金（LMPA，Low Melting Point Alloys）を用いたコンパクトに巻き取り可能な高剛性軽量アームの関節機構の基本構造設計を行い，試作により強度，溶融・凝固時間などの性能評価を実施した．また，合金の溶融に用いる予定の誘導加熱法の基礎的な検討を実施した．
令和 2 年度は，低融点合金 LMPA を用いたコンパクトに巻き取り可能な高剛性軽量アームのたわみ解析，巻き取り装置の開発，関節の状態認識のためのセンサレス温度センシングを実施した．この中で，センサレス温度センシング[3.1.2-1]は，センサを用いることなく関節部の温度を計測することを可能としたもので，高線量下かつ水濡れ状態での運用可能性を高めることとなった．
令和 3 年度は，関節部 LMPA の溶融時間の短縮，アームのたわみ量の改善，伸長済みの関節の角度を変更する機構の基本構想について検討を行った．関節部 LMPA の溶融時間の短縮では，LMPA の溶融に時間がかかる理由として，発熱材からチェーンプレート，ならびに発熱材から皿
リベットを経由してチェーンプレートの 2 経路で発熱材の熱が逃げていることを明らかにし，この対策を行った結果，対策前は約 34 秒かかっていた LMPA の溶融時間を約 9 秒まで短縮することに成功した[3.1.2-2]．また，アームのたわみ量の改善では，有限要素解析機能を使用して検討を行い，提案する新しい構造を用いることで，昨年度の段階で 4.38 m あった先端部のたわ
み量を，0.412 m と約 10%の大きさまで縮小できることを明らかにした．
（2）令和 4 年度実施内容および成果① 関節部のフリー・ロック状態遷移時間の最適化
開発中のアーム関節の分解図を図 3.1.2-1 に示す．発熱材を誘導加熱により加熱すること
で，LMPA を溶かすことができる．LMPA が溶けると関節が自由に動くフリー状態になり，LMPAが固まると関節が固定されるロック状態になる．図 3.1.2-1 の構造の関節において，LMPA の溶融と凝固の両方にかかる時間を考慮して，2 種類の LMPA，断熱材の有無，2 種類の皿リベットを評価し，最適な組み合わせについて検討した．LMPA には低融点はんだ（ECO SOLDER LEO：
千住金属工業株式会社，融点：139～141 ℃）（以下，「合金 H」と略す.）と，より融点の低い
低融点はんだ（鉛フリー低温はんだ 80 ℃，株式会社青木メタル，融点：80 ℃）（以下，「合
金 L」と略す.）を使用した．断熱材にはコピー用紙を重ねたものを使用した．皿リベットには，鉄製のものと PEEK 樹脂製のものを使用した．評価の結果，LMPA には合金 L を使用し，皿リベットは PEEK 樹脂製を使用するとともに，断熱材も使用する組み合わせが最適であることがわかった[3.1.2-3]．

図 3.1.2-1 アーム関節の構造
つづいて，関節部のフリー・ロック状態遷移時間について，チェーンプレートの温度を変えて検討を行った．これは，十分に冷えた状態（ペデスタル内の温度は約 23 ℃といわれてい3-１１- 44 -

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る）から加熱・冷却した場合と，比較的短時間の間に加熱・冷却を繰り返した場合の 2 つの場合を想定したものである．
具体的な実験条件は以下のようにした．

図 3.1.2-2 発熱材およびチェーンプレートの温度測定点
市販の誘導加熱装置（1000 W，電源電圧：12-30 V）（以下，「装置 O」と略す.）を用いて関節を加熱し，サーモグラフィ（R550 Pro，日本アビオニクス株式会社製）により発熱材とチェーンプレートの温度を測定する．温度の測定点は図 3.1.2-2 に示す点である．また，発熱材とチェーンプレートが 40 ℃の状態から加熱を始める条件を条件 A とし，20 ℃の状態か
ら加熱を始める条件を条件 B とする．条件 A，B どちらも，発熱材の温度が 100 ℃を超えるまで加熱した．測定時の室温は約 18.5 ℃であった．

図 3.1.2-3 チェーンプレートの温度が凝固時間に及ぼす影響
実験結果を図 3.1.2-3 に示す．グラフは，関節を加熱・冷却したときの発熱材とチェーンプレートの温度の時間変化を表している．ここで，上述のように発熱材の温度は図 3.1.2-2に示した位置の温度をサーモグラフィで計測していることに注意する．すなわち，ここで測定される温度は，厳密には LMPA の温度とは一致していない．実際，合金 L の融点は 80[℃]であるが，関節の状態がロックからフリー状態あるいはその逆に遷移するのは，この測定点の温度が 64.3[℃]（実験値）の時であった．実験結果は，条件 A の溶融時間は 2.47 s，凝固
時間は 4.43 s であり，条件 B の溶融時間は 3.56 s，凝固時間は 1.34 s であった．なお，「加
熱開始から関節をフリー状態になる温度+5 ℃まで」を溶融時間，「関節がロック状態になる+5 ℃から関節がロック状態になるまで」を凝固時間と定義している．実験の結果，条件 A は溶融時間に比べて凝固時間が長くなっているが，条件 B は溶融時間に比べて凝固時間が短くなっている．この結果から，加熱前のチェーンプレートの温度が高いと，凝固時間が長くな
3-１２- 45 -

JAEA-Review 2023-023ってしまうことがわかった．これは，チェーンプレートが熱源となって，関節部の温度低下
速度を遅くしているためである．
②

巻き取り装置の改良開発した巻き取り装置の概要を図 3.1.2-4 に示す．これは，これまで開発してきた装置の改良版である．この装置は関節を加熱してロック状態からフリー状態にする工程，フリー状態を保った状態で保温しながらガイドに沿って関節の角度を変える工程，そしてファンを用いて関節を冷却しフリー状態からロック状態する工程を並行して行う．なおファンは，チェーンプレートの温度が高い場合に使用することを想定している．
この装置を用いて関節の角度を変える動作は，以下のような手順を想定している．
1）誘導加熱装置により関節をフリー状態になる温度+5 ℃まで加熱する．
2）フリー状態になった関節の角度を変える．
3) 関節の角度を変えている間は，関節がロック状態になる温度+5 ℃を維持しながら保温する．
4) 関節の角度を変え終わったら，関節がロック状態になる温度まで冷却する．

図 3.1.2-4 開発（改良）した巻き取り装置
本装置には，コイルが 2 つ取り付けられており，巻き取り時，繰り出し時に加熱に使用するコイルをそれぞれ巻き取り用コイル，繰り出し用コイルと呼ぶ．また，巻き取り時，繰り出し時に冷却に使用するファンをそれぞれ巻き取り用ファン，繰り出し用ファンと呼ぶ．この装置を用いることで，前述の関節の溶融・凝固時間の結果から，1 関節あたり 4 s 以内程度
で状態遷移をさせられると見込めるので，100 関節のアーム（1 リンクの長さが 0.04 m として 4 m のアーム）の伸長・巻き取りを 400 s 程度で行える目途がついたといえる．
例として，アームの巻き取り時の動作について説明する．巻き取り用コイルで加熱して関節をフリー状態にし，ガイドに沿って関節の角度を変え，巻き取り用ファンで冷却して関節をロック状態にすることで，アームを巻き取ることができる．また，関節の角度を変更している間は，繰り出し用コイル（加熱に使用していない方のコイル）で保温することで，駆動中にロック状態になってしまうことを防ぐとともに，関節を加熱し過ぎないようにする．関節を加熱し過ぎてしまうと，断熱材に使用しているコピー用紙の焦げや，冷却にかかる時間の増加が起きてしまうことが考えられる．
さて，この装置では，1 つのコイルが巻き取り時と繰り出し時で，加熱用・保温用と発熱出力を変える必要がある．その方法として，電源電圧を変える方法などが考えられるが，本研
究では発振周波数を変える方法で実現を図ることとした．そのために，ハーフブリッジ回路を使用した装置（以下，「装置 N」と略す.）を作製した． MOSFET のスイッチングには，ハーフブリッジ・ゲートドライバ IR2302（International Rectifier 社製）を使用した．
試作したハーフブリッジ・ゲートドライバに入力する周波数を加熱中に変更することで，発熱を制御することが可能であるか確認した．加熱開始時の発熱材の温度を 23 ℃にし，発熱材の温度が 60 ℃を超えたことをサーモグラフィで確認した直後に，ドライバに入力する
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矩形波信号の周波数を変更した．変更前の周波数は 35 kHz であり，変更後の周波数は 40，
42，44，46 kHz である．35 kHz は，装置 N においてコイルに流れる電流が最も大きくなる周
波数である．

図 3.1.2-5 周波数を変化させた場合の加熱特性
関節を加熱し，加熱中に周波数を変更したときの発熱材とチェーンプレートの温度を図
3.1.2-5 に示す．結果より，周波数を変更すると，誘導加熱による発熱材の発熱が小さくなる
ことがわかる．なお，関節を保温したい時間は，関節の角度を変更する数秒間である．42 kHzに変更した条件では，周波数を変更した後の温度の下降が小さく，かつ周波数変更時の温度を超えるのは約 10 s 後である．そのため，時間で周波数を変更する簡単な制御でも，関節が加熱され過ぎることを防ぎつつ，関節のフリー状態を維持することができると考えられる．
③

断熱材の耐放射線性の検証
断熱材に使用しているコピー用紙の耐放射線性について未検討であったため，放射線を照射することによって強度と断熱性が変化しているかどうか確認する．

(a) 試験装置(b) 試験片
図 3.1.2-6 引張試験方法の概要
まず，放射線を照射することで，コピー用紙の強度が変化するか，簡単な引張試験により確認する．実験装置の模式図を図 3.1.2-6(a)に，試験片を同図(b)に示す．試験方法としては，図3.1.2-6(a)のように試験片の上部をボール盤に取り付け，下部にペットボトルを取り付ける．
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ペットボトル上部には穴を開け，スポイトで少しずつ水を加える．試験片が破断したときのペットボトル内の水の質量を比較し，強度の変化を確認する．試験片は，レーザ加工機（HAJIME
CL1 PLUS，オーレーザー株式会社製）で作製した．試験片には，放射線を照射していないもの，
0.475 kGy，0.792 kGy，3.17 kGy の放射線を照射したものの 4 種類のコピー用紙（704-957，ア
スクル株式会社）を使用する．照射した放射線は，60Co を線源とするガンマ線である．
実験結果を表 3.1.2-1 に示す．表は，試験片が破断したときに試験片にかかっていた荷重である．測定には，最小目盛が 0.5 g のはかりを使用した．試験片が破断したときにかかっていた荷重は，放射線を照射することによって，0.475 kGy では 0.700 倍，0.792 kGy では 0.692 倍，
3.17 kGy では 0.699 倍になった．2 標本 t 検定の結果，照射する放射線量が異なる条件でも強度の低下率には有意差はなかった．
表 3.1.2-1 引張試験の結果

つづいて，放射線を照射することで，コピー用紙の断熱性に変化が見られるかどうか，実験で確認する．放射線を照射していないコピー用紙を断熱材に使用した関節と，3.17 kGy の放射線を照射したコピー用紙を断熱材に使用した関節を用いる．それぞれの関節で 3 回ずつ測定を行う．加熱には，装置 O を使用する．加熱開始時の発熱材の温度を 23 ℃とし，発熱材が 100 ℃
を超えるまで加熱する．温度の測定にはサーモグラフィを使用する．また，測定点は図 3.1.22 に示す点とする．

図 3.1.2-7 放射線照射紙の断熱性能実験

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実験結果を図 3.1.2-7 に示す．グラフは，関節を加熱・冷却したときの発熱材とチェーンプ
レートの温度を表している．結果より，断熱材に使用しているコピー用紙への放射線（3.17 kGy）の照射では，断熱性能に差はないといえる．
(3) まとめ
本年度は，関節部のフリー・ロック状態遷移時間の最適化，巻き取り装置の改良，断熱材の耐放射線性の検証を行った．
関節部のフリー・ロック状態遷移時間の最適化では，2 種類の LMPA（融点 80 ℃と約 140 ℃），
断熱材の有無，2 種類の皿リベットを評価し，最適な組み合わせについて検討した．その結果，LMPA には融点 80 ℃のもの，皿リベットは PEEK 樹脂製を使用するとともに，断熱材も使用する
組み合わせが最適であることがわかった．また，実験により溶融・凝固時間を計測したところ，
現在の装置を用いて，溶融時間が 2.47～3.56 s，凝固時間が 1.34～4.43 s であった．凝固時間の幅が広いのは，チェーンプレートの温度による影響を受けるためである．
改良した巻き取り装置は，関節を加熱してロック状態からフリー状態にする工程，フリー状態を保った状態で保温しながらガイドに沿って関節の角度を変える工程，そしてファンを用いて関節を冷却しフリー状態からロック状態する工程を並行して行う．この装置を用いることで，前述の関節の溶融・凝固時間の結果から，1 関節あたり 4 s 以内程度で状態遷移をさせられると見込めるので，100 関節のアーム（1 リンクの長さが 0.04 m として 4 m のアーム）の伸長・巻き取りを 400 s 程度で行える目途がついたといえる．
断熱材の耐放射線性の検証では，0.475 kGy，0.792 kGy，3.17 kGy の放射線を照射した紙の引張強度ならびに断熱性能を調査した．その結果，引張強度については，非照射の紙に対して
約 0.7 倍に低下するという結果を得た．一方で，断熱性能については有意な違いは見られなかった．提案するアーム関節の構造では，紙の引張強度は要求されないため，断熱材として問題なく使用できると考えられる．
参考文献[3.1.2-1] 瀬戸徳文，情野瑛，高橋隆行，原子炉内部調査用モニタリングアームの開発 -関節状態判別方法の提案と状態遷移法の検討-，ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集，
2P1-P01，2020.
[3.1.2-2] 鈴木悠太，情野瑛，高橋隆行，原子炉内部調査用モニタリングアームの開発 -コンパ
クトなアーム巻取装置の試作と実アーム関節の非接触温度推定-，ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集，2A1-O05，2021.
[3.1.2-3] 横田開，高橋隆行，低融点合金を用いた巻取型高剛性長尺アーム -関節構成部品の選定と巻き取り装置の改良-，計測自動制御学会東北支部 第 340 回研究集会，340-4，2022.

3-１６- 49 -

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3.2 遠隔操作インタフェースの開発（令和元年度～令和 4 年度）
3.2.1 映像提示インタフェース（令和元年度～令和 4 年度）(1) 令和 3 年度までの概要
本研究で想定しているモニタリングプラットフォームの映像提示インタフェースの概念図を図 3.2.1-1 に示す．本研究では，作業状況や環境の 3 次元モデル情報に応じて，複数台のカメラを適切な位置に配置し，遠隔操作に有効な映像をオペレータへと提示する．

図 3.2.1-1 映像提示インタフェースの概念図
以下に，令和 3 年度までの実施内容を簡単に示す．
令和元年度には，複数台のカメラによるオペレータへの映像提示方法の概念検討を行った．
燃料デブリ取り出しにおいて想定される炉内状況について検討するとともに，従来の遠隔操作における映像提示方法について調査し，カメラの仕様や台数等についての検討を行った．
令和 2 年度には，令和元年度に検討したカメラの仕様や台数に基づいて，カメラ配置設計手法の検討を行った．具体的には，環境の 3 次元モデルを与えられた時に，ある 1 つの対象物を指定したときの視認性の高いカメラ配置設計が 2 次元上で可能になった．視認性としての指標として，以下の 3 項目で評価し，最も視認性の高いカメラ配置を出力するアルゴリズムを構築した．
・可視化対象が映像の中央に映るほど視認性が高い
・可視化対象が他の障害物に遮蔽されないほど視認性が高い
・2 台のカメラが角度をつけて可視化対象を映すほど視認性が高い
実環境においても検証を行っており，カメラと三脚を用いた簡易なカメラシステムを構築し，円周上にカメラを動かして撮影した映像から環境の 3 次元モデルを復元することでカメラ配置を設計した．
令和 3 年度は動的環境に対応したカメラ配置設計手法に取り組んだ．令和 2 年度に構築した
カメラ配置設計手法は，静的な環境を想定していた．今後ロボットアームを活用した，燃料デブリの取り出しや放射線量計測が行われる際に，環境の動的な変化やロボットアームによる作業を考慮したオペレータへの映像提示が重要になってくることが予想される．したがって，令和 3 年度の研究では，アームによる作業を考慮した動的環境におけるカメラ配置手法の提案を行った．具体的には，シミュレーション環境を構築し，強化学習を活用することで，被験者実験の必要性なしに作業効率のよい最適視点の提示が可能になった．

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JAEA-Review 2023-023(2) 令和 4 年度実施内容および成果① 現実に近い状況に適用可能な配置設計
令和 4 年度は，令和 2 年度に行ったシミュレーション環境における映像提示を，実環境において適用するために手法の改良を行った．具体的には，令和 2 年度に提案したカメラ配置
設計手法は，カメラおよび障害物が同平面上にあり，2 次元におけるカメラ配置設計として近似できる環境を想定していた．また，カメラは 360 度の円状を移動できるという仮定をおいていた．令和 2 年度に想定したカメラ軌道図を図 3.2.1-2 に示す．

図 3.2.1-2 令和 3 年度までのカメラ軌跡（青線の円）と最適カメラ配置（赤点）の俯瞰図
しかし，実際には，操作時にオペレータが見たい対象となる燃料デブリは軌道構造体のカ
メラ起動から見下ろす形になるため 2 次元に近似できない．また，プロジェクトでの議論か
ら，軌道構造体はペデスタルを 360 度の一周展開するわけではなく，半周分のみ展開する方針となっているため，360 度の円状を移動できるという仮定は間違っている．また，実際には
カメラ軌道は円状に動くことなく，多角形の辺をカメラが動く．したがって，令和 4 年度は，
このような実環境においても適用可能にするために，手法の改良を行った．
提案手法の改良点としては 2 点ある．
1)最適視点のカメラは，実際にカメラを動かした軌道上から選択を行う
2)可視化対象を指定したときに 3 次元空間上における画像中の遮蔽の検知
1)については，3 次元空間のすべてから最適なカメラ視点を求めるのではなくて，実際にカメラが訪れた箇所の中から最適視点を選択することで，今後の軌道構造体の展開方法によらず最適なカメラ視点の提示が可能になる．
2)については，令和 2 年度に設計した視認性の高いカメラ配置の以下の評価項目：
・可視化対象が映像の中央に映るほど視認性が高い
・可視化対象が他の障害物に遮蔽されないほど視認性が高い
・2 台のカメラが角度をつけて可視化対象を映すほど視認性が高いの 2 番目以外の評価項目は 2 次元から 3 次元に拡張した際にそのまま適用可能であるため，
令和 4 年度においては，3 次元環境において可視化対象が画像中で遮蔽されていないかの検知アルゴリズムの提案および検証を行う．

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a. 実際にカメラを動かした軌道上からのカメラ最適配置の選択
本研究では，軌道構造体上を通った観察ロボットの画像から環境の 3 次元モデルを復元する
際に Structure from Motion を用いる．Structure from Motion では，撮影したカメラの位置も同時に推定することができるため，実際に通ったカメラの位置の中から最適配置を選択する
ことで，到達不可なカメラ配置を提示することを防ぐことができる．
3 次元環境に適用可能な遮蔽判定手法
本研究では，3 次元環境上で可視化対象が指定された際に，あるカメラ位置からその可視化
対象が見えるかどうか，すなわち遮蔽判定をすることが求められている．本手法ではレイキャ
スティングを用いて遮蔽判定を行う．レイキャスティングの概念図を図 3.2.1-3 に示す．レイ
キャスティングでは，カメラ位置から可視化対象に光線，すなわち，レイを飛ばす．このレイが可視化対象にたどり着くまでに障害物に当たった場合は遮蔽（図 3.2.1-3 におけるカメラ 1
およびカメラ 3）と，障害物に当たることなく可視化対象に当たった場合は遮蔽なし（図 3.2.13 におけるカメラ 2）と判断できる．レイキャスティングは，レンダリングで使われるレイトレーシングと同様な手法ではあるため，ここで定義を述べたい．レイトレーシングはカメラのピ
クセルからレイを飛ばし，物体に当たった場合の跳ね返りまでをトレーシングする手法で自然な写実的なレンダリングが可能となる．一方で，ここで述べるレイキャスティングは遮蔽判定のみで使われるため，物体に当たった時点で終了となるため，レイの跳ね返りを計算することなく高速に計算可能である．

図 3.2.1-3 レイキャスティングの概念図
b. 楢葉モックアップでの実験
本手法の有効性を確認するために，楢葉遠隔技術開発センターのモックアップ施設で実験を行った．モックアップ実験の全体図を図 3.2.1-4 の左に示す．このように軌道構造体上で観察ロボットを動かすことで模擬ペデスタル内部の画像を取得する．今回，活用した可視化対象となる模擬デブリおよび障害物を図 3.2.1-4 の右に示す．
撮影した映像から 3 次元復元した環境モデルを図 3.2.1-5 に示す．図 3.2.1-5 からわかるよ
うに，環境の 3 次元復元がうまく行われている．今回は Structure from Motion のソフトとして市販の Reality Capture を使ったが，来年度は原子力機構の 3 次元再構成手法との統一を考えている．
本手法と適用することで，遮蔽なしと判断されたカメラ位置を図 3.2.1-6 に示す．図 3.2.16 の右図からわかるように本手法で遮蔽なし判断した画像は実際に緑の円で囲った可視化対象が写っていることが確認できる．今後は，可視化対象からの距離等も考慮することで，さらに視認性の高いカメラ位置を提示できるように改良を進めていく．

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図 3.2.1-4 モックアップの実験の全体図（左）障害物および可視化対象（右）図 3.2.1-5 画像から 3 次元復元した環境モデル

図 3.2.1-6 軌跡の中で緑が遮蔽なしカメラ位置（左）遮蔽なしと判断されたカメラ画像（右）② カメラシステムに対する照射実験
本研究においては，カメラを使った遠隔操作のための情報提示を行うため，カメラシステ
ムの耐放射線性能やガンマ線ノイズの影響を調べることは極めて重要である．令和 4 年度は原科研の廃棄物安全試験施設（WASTEF）でカメラと Raspberry Pi4 への照射実験を行った．
照射対象は，以下の 3 点である．図 3.2.1-7 にも示す．
・PoE カメラ Lucid Vision Labs PHX004S
・PoE カメラ Lucid Vision Labs PHX016S・Raspberry Pi4

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図 3.2.1-7 照射対象となるカメラ（左）および Raspberry Pi4（右）対象となる PoE カメラは市販のカメラである．一方で，Raspberry Pi4 については過去に実施した照射実験の結果を踏まえた工夫をした．
工夫の 1 点目としては，DC-DC コンバータが耐放射線性が低いということがわかっていた
ため，Raspberry Pi4 用の 5 V の電源をそのまま Raspberry Pi4 に電線を用いて供給することで，ガンマ線照射領域に DC-DC コンバータを置くことを避けることができた．今回は本構成でうまくいったが．5 V の電源をそのまま Raspberry Pi4 に電線を用いて供給するアプロ
ーチにも欠点があり，低電圧の電源供給となるため，電線における距離に対する電圧降下が大きかった．本実験においても太めの電線（AWG16）を使って電圧降下を抑える努力を試みたが 5 m の電線を用いたところ，正常に起動するものの Raspberry Pi4 上で「under voltage
detected」という表示が見られたため，これ以上の距離の電線ではさらなる電圧の降下のため Raspberry Pi4 が正常に起動できない可能性が考えられる．したがって，5 m 以上の電線を使う場合は別のアプローチを考える必要がある．DC-DC コンバータを避ける別のアプロー
チとしては，耐放射線性能が高い三端子レギュレータを用いることで電圧変換ができる可能性がある．したがって，次回の実験においては三端子レギュレータを試すことも考えている．
工夫の 2 点目としては，SD カードが耐放射線性が低いということがわかっていたため，SD
カードなしで Raspberry Pi4 を構成した．基本的に，SD カードは Raspberry Pi4 のブートロ
ーダ，OS やファイルシステムの保存で使われるため，非常に重要で欠かせない部品となる．
SD カードも汎用品か頑健性の高い工業用のものまで様々な種類があるが，どのような種類においても耐放射線が低いことがわかっているため，今回は SD カードなしの Raspberry Pi4 の構成を試みた．具体的には，PXE Boot を用いることで SD カードの代わりにネットワークからブートローダ，OS やファイルシステムのやりとりをすることができる．図 3.2.1-8 に SD カ
ードなしの Raspberry Pi4 を示す．図の左側にイーサネットケーブルが刺さっているが，このケーブルを介してネットワーク上からブートローダ，OS，ファイルシステムを取得することで，SD カードなしで使用可能となる．

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図 3.2.1-8 SD カードなしの Raspberry Pi4
本照射対象において，故障するまで 60Co の線源を用いたガンマ線照射実験を行った．空間線量率は 1300 Gy/h であった．故障するまでの積算線量を表 3.2.1-1 に示す．表からわかる
ように SD カードなしの Raspberry Pi4 は故障までの積算線量で 1000 Gy 以上であった．参考
であるが，私たちが以前実施した SD カードありの Raspberry Pi4 を用いた照射実験では 500
Gy 程度の積算線量で故障したことから，SD カードなしの構成により耐放射線性能が向上した
ことがわかる．

表 3.2.1-1 ガンマ線照射実験 積算線量および故障までの時間
積算線量 [Gy]
故障までの時間 [min]PoE カメラ780
36
Lucid Vision Labs PHX004S
PoE カメラ690
32
Lucid Vision Labs PHX016S
Raspberry Pi4
1300
60
また，PoE カメラは画像を取得しながら照射実験を行い，画像に対するガンマ線ノイズの影
響を検証した．本照射実験では，カラーカメラ画像のホワイトバランス調整によるガンマ線ノイズへの影響を検証した．具体的には，ガンマ線ノイズはゴマ塩状ノイズとして画像に現れる．
そして，そのノイズは画像上のランダムの位置に現れる．カラーカメラの場合は，ピクセルごとに赤・青・緑のフィルタが貼られているため，例えば，赤フィルタのピクセルにガンマ線が入った場合は赤い点として表示される．したがって，理想的にはガンマ線ノイズは画像上のランダムに現れるため，赤・青・緑の点が均等に現れるべきだと考えていた．しかし，過去に行った実験から，ガンマ線ノイズの点の色に偏りがあることがわかっており，その原因の検証を今年度行った．
仮説として，カラーカメラにおいて，赤・青・緑の色の強さを調整するホワイトバランス（WB）が原因だと考え，WB を有効・無効化した状態でカメラ画像の取得を行った．撮影した画像を図
3.2.1-9 に示す．図 3.2.1-9 からわかるように左図の WB 有効にした画像ではガンマ線ノイズとして赤・青の点が多い一方で，WB 無効にした画像では赤・青・緑の点が満遍なく現れているこ

3-２２- 55 -

JAEA-Review 2023-023とがわかる．この結果から，ガンマ線ノイズの点の色の偏りは WB の影響であることが示唆される．このようにガンマ線ノイズの画像の影響を調べていくことで，将来的には模擬的にガンマ線ノイズを画像に付与することもでき，ガンマ線ノイズの影響化においても頑健な機械学習手法の評価にも使うことが期待できる．

（左）WB 有効

図 3.2.1-9 画像上のガンマ線ノイズ（右）WB 無効(3) まとめ
令和 4 年度は具体的には，より現実に近い状況に適用可能な配置設計のために，3 次元環境に適用可能な遮蔽判定手法を実際のカメラ軌跡に適用した．楢葉モックアップ実験において，3 次
元環境モデル上で可視化対象を指定し，提案手法により可視化対象が遮蔽されていないカメラ位
置の提示を確認した．
また，構築したカメラシステムを原科研の WASTEF で照射実験を行い，ガンマ線ノイズの影響
および耐放射線性能の確認を行った．

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3.2.2 高臨場感遠隔操縦システム（令和元年度～令和 4 年度）(1) 令和 3 年度までの概要
令和 3 年度までの実施内容としては，まず本研究プロジェクトで開発予定のプラットフォー
ムや高剛性軽量アームを格納容器内に敷設するための作業の分析を行い，IRID で開発中の燃料デブリ取り出し作業用アームの構想設計も考慮しながら，遠隔操縦システムの基本コンセプトを立案した．そして，プラットフォームや高剛性軽量アームを格納容器内に敷設する作業や，格納容器内での高剛性軽量アームを用いた各種作業を想定した遠隔操縦方法を検討した．さらに，神戸大学において遠隔操縦方法の検証が可能な遠隔操縦実験プラットフォームの基本形（図3.2.2-1）を開発し [3.2.2-1][3.2.2-2][3.2.2-3]，検討した遠隔操縦方法を実装した．
また，これまでの作業用アームの手先に取り付けたカメラと環境に固定して設置したカメラに加え，別途用意したカメラ用アームの手先に取り付けた可動式カメラからの映像が取り扱えるように遠隔操縦プラットフォームを拡張し，可動式カメラの導入によって作業性の向上が見られるかを検証した．また，シミュレーション環境下での仮想カメラの視点変更への応用も考慮に入れ，可動式カメラの直感的な視点変更方法を検討した．
さらには，本プロジェクトで開発中の高剛性軽量アームのコンフィグレーション計画とフィードバック補正について検討した．
(2) 令和 4 年度実施内容および成果① 遠隔操縦プラットフォーム上でのカメラアームの視点変更手法の実現
1) カメラアームを有する遠隔操縦システムにおける視線変更の基本的考え方
本研究プロジェクトで構築中の複数画面遠隔操縦システム（図3.2.2-1）は，当初はリモー
ト側に配置されたカメラは（手先カメラ以外）環境に固定されていたため，視線変更ができないという問題があった．リモート側のカメラのうち，唯一作業アームの手先に取り付けられたカメラのみが，作業アームの動きに合わせ移動することができた．遠隔操縦においては，作業対象の奥行情報を得るために複数からの視点が必要であるが，環境に固定したカメラだ
けではリモート環境中の様々な場所で作業を行う場合に，常に適切に奥行き情報を得られる
よう視点を確保することは難しくなる．昨年度ではカメラアームを導入したが（図3.2.2-2），
実装した機能としてはカメラアームが作業アームに自動追従する形にとどまり，視線を変更するためのカメラアームの制御法と直感的指令法については未着手であった．当然ながら，カメラは単に移動できるだけでは不十分であり，視線の変更ができることが望ましい．例えば図3.2.2-3は，昨年度に実装したカメラアームによる画像であるが，環境に固定されたカメラよりも至近での映像となってはいるものの，作業アームと対象物であるスイッチまでの距
離感をつかむためには，より側面に回り込んだ視点が必要であることがわかる．

図 3.2.2-1 令和 3 年度までに開発した複数画面を有する遠隔操縦コクピット

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図 3.2.2-2 遠隔操縦プラットフォームにおける作業アームと昨年度追加されたカメラアーム

図 3.2.2-3 スイッチへのアプローチ途中におけるカメラアームからの画像の一例

図 3.2.2-4 カメラアームを用いた遠隔操縦における 3 つのモード
これまで遠隔操縦システムにおいて可動視点を導入した研究もいくつかある．Rakita ら[3.2.2-4]は遠隔操縦システムの視覚支援として，その時の作業アームの位置・姿勢に応じて最適とされる視点位置に追従するようなカメラアームの位置・姿勢の計画手法を提案した．
同じく Senft ら[3.2.2-5]は可動視点としてドローンを導入し，最適視点位置への自動制御手法の提案を行った．しかしこれらはオペレータによる任意の視点変更には対応していない．
また VR 空間内に環境の 3 次元モデルを構築し，VR 空間内の仮想カメラによる視覚情報を提示する試みもある[3.2.2-6]．ただし，リモート環境の 3 次元モデルを用いた遠隔操縦をする
場合，リモート環境が動的に変化する度に 3 次元モデルの頻繁な更新が必要となる点に注意
しなければならない．
カメラアームを有した遠隔操縦システムにおける作業の流れを 図 3.2.2-4 に示す．まず作業は大きく 3 つのモード（「移動モード」，「カメラモード」，「作業モード」）に分けられ，オ
ペレータはこれら 3 つのモードを随時切り替えて作業を行う．
「移動モード」は，初期地点か
3-２５- 58 -

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ら作業を行うポイントまで，あるいは終了した作業ポイントから次の作業ポイントまで大きく作業アームを移動させる際に選択するモードである．この時，オペレータは作業アームの操作と同時にカメラアームも操作することは難しいので，カメラアームは作業アームに自動追従させるのが望ましい．この時カメラアームは，作業アームの手先先端からある一定距離離れた点として定義された「注目点」にカメラの焦点（Focal Point）が合うように追従させる1．この時カメラアームの姿勢は一定とする．令和 3 年度は，このカメラアームの自動追従機能を実装した．
次の作業ポイントまで作業アームを移動できたら「作業モード」に変更してさっそく作業を開始してよいが，カメラアームは姿勢一定のまま自動追従してきたため，カメラアームの視点が新たな作業ポイントにおいて適した視線になっているとは限らない．その際オペレー
タは「移動モード」から「カメラモード」に変更して，操作対象のアームを作業アームから
カメラアームに変更し，カメラアームの視点を変更する．カメラアームの視点が，これから行う作業に適した方向に変更できたら，オペレータは「カメラモード」から「作業モード」に変更して，操作対象のアームを再び作業アームに戻し，対象作業を行う．この時，作業途
中でカメラアームの視線を変更したい場合には、随時「カメラモード」に移行して視線を変更して良い．そして作業が完了すれば再び「移動モード」で次の作業ポイントに移動する．
「カメラモード」において，カメラアームの視線を変更する際の直感的な指令方法を考える際に参考になるのは，図 3.2.2-5 に示す rviz のインタラクティブマーカーであろう．対象物の中心に原点を持つような座標系を設け，姿勢を変更させたい場合は各座標軸回りのイン
タラクティブマーカーをドラッグすることで直感的に姿勢を変更できる2．遠隔操作においてこの対象物の中心点に相当するのが「注目点」であり，カメラの視線はこの「注目点」回りに回転させるのが直感的である．図 3.2.2-6 は，この考え方によるカメラアームの姿勢変更
方法の概念図である．「追従モード」と同じく，カメラの焦点（Focal Point）を「注目点」3に一致させたまま，カメラの視線を「注目点」回りに変化させることで，「注目点」回りの視線変更が可能になる．

1

カメラの焦点が合う範囲（被写界深度）は，レンズの絞り値によって決まる．
3D-CAD でも，この種の操作は一般的である．
3「注目点」は「移動モード」においては作業アーム手先先端からある一定距離離れた点として定義されたが，「カメラモード」においてはむしろ作業対象に対して固定された点として定義されるべきである．つまり，「移動モード」から「カメラモード」に遷移した際に，「注目点」が作業対象から見た点として再定義され，以降「作業モード」で作業アームを動かしたとしても，「注目点」
は動かないものとして扱うのが自然であろう．もちろん，rviz のインタラクティブマーカーで対象の姿勢を変更だけでなく対象の位置を並進移動できるように，「注目点」の位置も「カメラモー
ド」においてオペレータが自由に変更できるようにすべきである．また「移動モード」に遷移した際は，「注目点」は再び作業アームに付随した点として再定義される必要がある．
2

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図 3.2.2-5 ROS の 3D ビジュアライザーrviz で用いられるインタラクティブマーカー

図 3.2.2-6 「注目点」回りのカメラアームの視線変更
2) 姿勢の整合性を保ったカメラアームの視線変更方法の提案
図 3.2.2-6 に示したようにカメラアームの視線変更をするための指令方法には，様々なものが考えられる．最も単純な方法は，カメラアームの視線変更専用のジョイスティックを別途導入することである．または図 3.2.2-5 で示したインタラクティブマーカーをカメラ（実写）画
面に重畳表示させるか，作業用アームを含む 3 次元モデルが構築できるのであれば，その CG 画
面にインタラクティブマーカーを表示させ，マウスによるドラッグ操作で視線変更が可能とな
ろう．しかし，これらの方法では，カメラアームの視線変更後に，作業用アームを操縦するローカルアームの姿勢とカメラ画像内の作業アームの姿勢との整合性が崩れてしまう．また，オ
ペレータにとっては，ローカルアームの操作に加え，ジョイスティックやマウスといった別の新たなデバイスの操作を強いられることになり，作業負担が増大する恐れがある．そこで本研
究では，新たなデバイスを用いることなく姿勢の整合性も保てる方法として，ローカルアーム
をカメラアームの視線変更に用いる方法を提案する．

3-２７- 60 -

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図 3.2.2-7 複数画面を有する遠隔操縦システムにおける姿勢の整合性の問題
カメラアームの視線変更方法を説明する前に，本研究プロジェクトでこれまで重視してきた
ローカルアームとリモートアーム間の姿勢の整合性について簡単に振り返る．図 3.2.2-7 に示すように複数画面を用いた遠隔操縦では，主画面（作業中に主に見る画面）を変更すると画面内の作業アーム（リモートアーム）の姿勢も変わるため，操作デバイス（ローカルアーム）の姿勢との間で不整合が生じ，これがオペレータにとって操作負担となる．先行研究においては，選択された主画面内の作業アームの姿勢と一致するように，操作デバイスの姿勢を拘束させる手法を提案し，この不整合の問題を解決している．もしカメラアームの視線変更を，ジョイス
ティックなどの別のデバイスで行うと，カメラアームの画面の中の作業アームの姿勢は変化するので，何も操作していないローカルアームの姿勢との間に不整合が生じてしまう．ジョイス
ティックなどの別のデバイスでカメラアームの視線を変更中に，ローカルアームの姿勢を常に作業アームの姿勢に拘束させることも可能であるが，その時点でジョイスティックなどの別のデバイスを用いる意味はほとんど失われており，ローカルアームでカメラアームを操縦する方が，1 つのデバイスで作業アームとカメラアームを切り替えて操作できるという意味でも理にかなっているといえよう．

(a) 視線変更前(b) 視線変更後
図 3.2.2-8 ローカルアームを用いたカメラアームの視線変更

3-２８- 61 -

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図 3.2.2-8 に，ROS（Robot Operating System）によるシミュレーション環境内のカメラア
ームの視線変更をローカルアームによって行っている様子（視線変更前と変更後）を示す．両
図とも左上に俯瞰視点からみたカメラアームと作業アームそれぞれの姿勢を示し，中央にはカメラアーム手先に搭載したカメラから作業アームの手先をとらえた画像を示している．また各
図右側の写真が，オペレータが操作するローカルアームを示す．まずカメラアームの視線変更
前は，カメラアーム画面を主画面に選択した時点で，ローカルアームの手先姿勢は画面上の作業アームの姿勢に拘束される．この時，作業アーム先端から一定距離離れた点にある「注目点」4をもう少し作業アームに対して横からのアングルで見たい場合は，まずオペレータは「カメラモード」に移行させたのち，カメラアームの画面内の作業アームの姿勢が見たい向きになるよ
うに手元のデバイスの姿勢を変更させる．この時ローカルアームの手先位置は拘束されており，姿勢のみが変更できるようになっているので，「注目点」を中心としてカメラアームの視線を変更することができる．
3)

可動式カメラを搭載した多視点遠隔操縦システムにおける作業性の評価提案するカメラアームの視線変更法の有効性を確認するために，既存の遠隔操縦プラット
フォームに提案手法を実装し，予備的な評価実験を行った．図 3.2.2-9 にシステム構成図を示す．カメラモードを選択するために，主画面選択とは別に新たなフットスイッチを導入した．図 3.2.2-10 に，実際に構築したリモート側の実験装置の概観を示す．写真の右側が作業
アーム，左側がカメラアームであり，それぞれのアームの可動域を拡大するために本研究プ
ロジェクトで令和元年度に製作した XY ステージ上にアームを搭載した．配電盤を模したタス
クボードはアーム前方に設置されており，矢印で示す 2 か所にあるスイッチをひねるタスクを行う．ローカル側のコックピットの概観は昨年度までとほぼ同じなので省略する．

図 3.2.2-9 システム構成図

図 3.2.2-10 リモート側の実験システム概観

4

今回は，作業アーム先端から 50 cm 離れた点に「注目点」を設定した．図 3.2.2-8 中のアーム先端の棒状のツール先端に相当する．
3-２９- 62 -

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評価実験は，作業用アームの手先カメラ以外は固定カメラのみとの場合と，カメラアームに搭載した可動式カメラを追加した場合とで比較を行った．以後，固定カメラのみとの場合を「従来手法」，カメラアームによる可動式カメラを追加した場合を「提案手法」と呼ぶ．今回の実験は予備的な位置づけとし，被験者は 1 名のみで行った．被験者には 2 か所にあるひねりスイッ
チを右から左の順にひねる作業を手法ごとに 6 回繰り返してもらった．提案手法の場合の操縦
コックピットの画面配置を図 3.2.2-11 に示す．上段中央が作業アームの手先カメラ，上段左がリモート環境の右側に固定したカメラ，上段右がカメラアームに搭載した可動式カメラ，下段
中央が俯瞰カメラ映像である．カメラモード時には上段右の画面枠が青くなり，カメラモード
であることが被験者に提示される．図 3.2.2-11(a)の視線変更前と(b)の視線変更後とを見比べると，「注目点」として設定した作業アームの手先を中心に視線変更が行われていることが確認できる．図 3.2.2-12 に従来手法の場合のカメラ画像の配置を示す．従来手法では，上段右の可動式カメラ画像の代わりに，作業環境の左側に固定したもう 1 つの固定カメラの映像が提示される．
実験で計測した作業完了時間の比較を図 3.2.2-13 に示す．また被験者アンケートの結果を図3.2.2-14 に示す．図 3.2.2-13 から従来手法と提案手法作業時間は従来手法では平均 241 秒，
提案手法では平均 230 秒とほぼ変わらない結果が得られた．提案手法ではやや作業時間の減少があったが，これは被験者の習熟による作業時間の短縮が含まれると考える．実際のところ，実験での提案手法による 6 試行のうち，実際にカメラモードを使用してカメラアームの視線を変更したのは 1 試行のみであった．また被験者アンケートにおいてもカメラモードを使用しアングル変更したときに距離感把握が向上したという意見が得られたが，ほとんど向上は見られなかった．カメラモードを使わなかった理由としては，被験者が既に本実験プラットフォームに実装されている力覚フィードバックを用いたスイッチ操作タスクに慣れてしまっており，視覚を通しての十分な奥行き情報が得られなくても，力覚フィードバックを頼りにタスクを達成
でき，カメラモードに移行してのカメラアームの視線変更がかえって手間になったことが挙げられる．
今回の予備実験の結果を踏まえ，今後の評価実験においては廃炉作業を想定した習熟が期待できないタスクを設定し，視覚を通しての奥行き知覚がよりクリティカルに効いてくるタスクを用意して，手法の有効性の検証を行いたい．

(a) 視線変更前(b) 視線変更後
図 3.2.2-11 実験システムでのカメラモードによる視線変更の様子
3-３０- 63 -

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図 3.2.2-12 固定カメラのみの従来手法によるカメラ画面の配置

図 3.2.2-13 作業時間の比較

図 3.2.2-14 被験者アンケートの結果②

ペデスタル内での複数カメラを利用した遠隔操縦を模擬するモックアップのシミュレーシ
ョン環境での事前検討
1) モックアップのシミュレーション環境の構築
今年度は，ペデスタル内に設置するモニタリングプラットフォーム上の複数カメラを模擬したモックアップの構築に先立ち，モックアップに導入するカメラの配置・視点の検討，および
これまでに開発した遠隔操縦手法の有効性の検証が可能なシミュレーション環境を構築した．
当研究室で構築している遠隔操縦実験環境におけるソフトウェアプラットフォームには ROS を採用しており，シミュレータには ROS で広く用いられている物理シミュレータの 1 つである
Gazebo を採用した．構築したシミュレータの概観を図 3.2.2-15 に示す．

3-３１
- 64 -

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実機での実験環境に合わせ，ロボットアームは三菱重工業社製 7 軸ロボットアーム PA10 を使用し，本研究プロジェクトで令和元年度に製作したロボットアームベース部を可動式とする XY
ステージを模擬したモデルの上にロボットアームを実装している．ロボットアームは主に作業を行う「作業アーム」と，ロボットアーム手先に搭載したカメラを自由に移動させることでタスクに適した視点を確保することを目的とした「カメラアーム」の 2 台を用意している．ただし，どちらのロボットアームにも手先には Robotiq 社製 2 指ロボットハンド 2F-85 を搭載しており，状況に応じて作業アームとカメラアームの役割を入れ替えることも可能となっている．
またこのシミュレータでは，複数台のカメラを自由な位置・姿勢に配置し，それぞれのカメラから「模擬」映像取得が可能である．例として，図 3.2.2-15 のように作業アームの背面，右側面，左側面，および作業アーム手先，カメラアーム手先の 5 か所にカメラを設置した場合の各カメラから取得した映像と，実際にオペレータに提示している様子を図 3.2.2-16，図 3.2.217 に示している．ペデスタル内での燃料デブリ取り出し作業を模擬するため，シミュレータでは図 3.2.2-15 に示すように空間内に作業台と作業台の上で一辺 5 cm の立方体の積み木をロボ
ットハンドで把持して移動させる作業を設定し，構築したシステムの操作性について簡単な検証を行った．
最終年度となる令和 5 年度では，今回検討したシミュレーション環境でのモックアップの検討結果を基に，実際のモックアップを構築する予定である．図 3.2.2-18 に，製作予定のカメラを自由に設置するための櫓の図面を示す．

図 3.2.2-15 ペデスタル内の作業を模擬したシミュレータの様子（黒色の直方体が設置したカメラ）

図 3.2.2-16 シミュレータに配置した各カメラから取得した映像

3-３２- 65 -

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図 3.2.2-17 シミュレータのカメラ映像をオペレータに提示している様子

図 3.2.2-18 モックアップ環境に構築予定のカメラを自由設置可能にするための櫓
2) シミュレーション環境での検証構築したシミュレータは先に述べたように ROS 上で動作するため，これまでに開発を行ってきた遠隔操縦手法が実装されており，ペデスタル内での燃料デブリ取り出しを模擬した作業でその有効性の検証を行った．その結果，カメラが作業領域の円周上に配置されることで，これまでに開発した手法に対していくつかの課題が浮き彫りになった．
神戸大学・機能ロボット学研究室ではこれまで複数画面からオペレータが注目する画面（主画面）を切り替える際に，操縦デバイス（ローカルアーム）の操作と主画面内のロボットアー
ム（リモートアーム）の動作が整合性を保つために，インデキシング OFF 時にはオペレータ手
元のローカルアームの手先姿勢が主画面内のリモートアームの手先姿勢に一致するようにロー
カルアームにトルクを与えて手先姿勢の拘束を行っている．しかし，カメラが作業領域の回りに円周上に配置される場合，主画面として選択される画面によっては，目標となる主画面内のリモートアームの手先姿勢が操縦デバイスの動作範囲外となったり，動作範囲限界付近になったりするため，以降の操作に支障をきたす恐れがある．
また，この手先姿勢拘束に伴う問題はカメラアームの操作においても発生する．特にオペレータがカメラアームからの視線を変更したい場合に用いる「カメラモード」では，姿勢の整合性が保たれて直感的にカメラアームの視線変更を行うことができるように，ローカルアームの手先姿勢を「カメラアームの手先カメラから見た作業アームの手先姿勢」に一致させるように操作することでカメラアームの姿勢制御を行っている．よって，そもそもローカルアームの姿
勢を作業アームの姿勢と一致させることができない状況では，この手法を用いてカメラアームを操作することはできなくなってしまう．

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現在，ローカルアームの操縦デバイスとして Haption 社製 6 軸力覚フィードバック装置
virtuose6d35-45 を使用しているが，手先のヨー角の回転動作範囲は，手先の姿勢により多少異なるが，図 3.2.2-19 に示しているように動作範囲の中心付近においても±110 deg 前後である．
そのため，例えば図 3.2.2-16 に示すように，左右全く正反対のカメラからの映像で主画面を切り替えた場合，姿勢の整合性を保とうとするとローカルアームの手先姿勢を 180 deg 回転させることとなり，操縦デバイスの動作範囲限界に近い動作となってしまい，それ以降の作業アームの姿勢変更の指令に支障が出てしまう．また，図 3.2.2-16 のように作業アームと対向するように配置されたカメラアームの手先カメラの映像を主画面とし，この画面内の作業アームの手
先姿勢との整合性を保とうとしても，この姿勢はもはやローカルアームの姿勢の動作範囲限界
を大きく超えているため，そもそも姿勢の整合性を保つことができない．
図 3.2.2-20 に示すようなこれまで開発を進めてきた遠隔操縦実験プラットフォームでは，カ
メラはすべてスイッチが設置された面が確認できる方向に設置されているため，上記の課題は大きな問題とはならなかったが，今回円周上のあらゆる方向からのカメラの設置を想定したことによって浮き彫りとなったといえる．ただし，ローカルアームの姿勢の動作範囲を超えた姿
勢というものは，そもそもローカルアームを操縦するオペレータにとっても操縦しにくい姿勢
であり，そのような姿勢となる画面を主画面としたり，そのような姿勢になるようにカメラアームの姿勢を変更させたりすることは，頻繁には起こらないとも考えられる．よって，次年度
ではモックアップ構築と合わせて，ここでの課題がどの程度作業に影響が出るのかを見極めつ
つ，解決方法を検討していく必要がある．

図 3.2.2-19 Haption 社製 6 軸力覚フィードバック装置 virtuose6d35-45 の動作範囲限界例

図 3.2.2-20 構築中の遠隔操縦プラットフォーム

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JAEA-Review 2023-023③ 高剛性軽量アームのコンフィグレーション制御
1) 開発中の高剛性軽量アームの仕様に合わせた検証
高剛性軽量アームのコンフィグレーション制御に関しては，昨年度には高剛性軽量アームを展開した際に重力の影響や角度調節時の誤差により実際の関節角度が事前に計画した角度からずれた場合でも，そのような誤差の影響を後段の関節角度の修正で補正するというある種のフィードバック補償が有効であることを確認した．また，実際に開発中の高剛性軽量アームの仕様に合わせた検証を行うことが今後の課題であった．
そこで今年度は，開発中の高剛性軽量アームを構成する各セグメントの長さが 0.04 m である
ことから，まずは MATLAB で作成した簡易的なプログラムによるコンフィグレーション計画においてもセグメントの長さを 0.04 m とした（昨年度まではセグメント長は 1 m に設定）．セグメ
ント数は，本プロジェクトで試作する高剛性軽量アームの全長 50 cm とほぼ同じなるよう 12 とした（昨年度までは 10）．これによりアーム全長は 0.48 m となる．
図 3.2.2-21 に昨年度までの成果ではあるが，今年度新たに変更したセグメント長さと個数のもとでのアーム展開時の掃引空間を可視化している．アームは XY 平面空間内の座標（0, 0.5）m に下向きに設置されているものとする．昨年度と同様に各関節の角度は，すべてのセグメントを展開したときにアームが垂直下方に直線となる場合を 0 deg とし，反時計回りの回転を正となるように定義する．図 3.2.2-21(a)は，根元からの関節角度を順に（15, 5, 5, 0, 5, 20, 10,
0, 15, 10, 5, 6）deg としたときの最終的なアームのコンフィグレーションを緑色のスケルトンで表示しており，障害物に見立てた座標(0.08, 0.18) m 半径 0.05 m の円 1 と座標(0.2, 0.35)m 半径 0.05 m の円 2 を回避できている．しかし，各セグメントを最終状態から逆に 1 つずつ巻き戻した際のコンフィグレーションを赤いスケルトンで示すと，巻き戻す途中で円 2 と干渉していることがわかり，このコンフィグレーションは実現不可であることがわかる．一方，図3.2.2-21(b)は，アームのコンフィグレーションが（8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8）
deg と関節角度をすべて均等に配分した例であり，図に示すように巻き戻した際の掃引空間面
積はほぼ 0 となり，障害物とも干渉しないので実現可能なコンフィグレーションである．なお，
これら 2 つのケースでは，アームをすべて展開した際の先端セグメントの角度が同じになるよ
うに角度を設定してある．

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JAEA-Review 2023-023(a) ケース 1(b) ケース 2
図 3.2.2-21 軽量高剛性アームのコンフィグレーション計画（令和 3 年度までの成果）
令和 3 年度まではアームを展開する際に，計画された各セグメントの角度がすぐさま指定できるものとしていた．しかし，福島大学で開発中の高剛性軽量アームは，図 3.2.2-22 に示すようにドラムに巻き取られたアームを展開してから指定した角度にするためには，次に説明する
ようにいくつかステップを要する．まず図 3.2.2-22 左側の図は，加熱されてフリー状態になっている Joint i が Pusher によって計画された角度θi に調節された直後の様子を示している．
Pusher によって押される前の Joint i の角度は 0 度であった．こののち Joint i は冷却され，指定角度θi で固定される．つづいて，Joint i+1 の関節を加熱用ヒータで加熱するとともにドラムを回転させて，1 セグメント分アームを繰り出す．この際アームはガイド（図には未記入）
によって鉛直下に繰り出され，図 3.2.2-21 右側の図のように Joint i+1 は角度が一旦 0 度になる．このとき Joint i+1 は別途用意された保温用ヒータによって保温されており，フリー状態を保っている，この後 Pusher によって計画された角度に調節され，冷却されてロック状態になる．以下この手順が繰り返される．

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図 3.2.2-22 軽量高剛性アームの角度調節機構(a) ケース 1(b) ケース 2
図 3.2.2-23 軽量高剛性アームのコンフィグレーション計画（アーム角度調節機構を考慮した場合）
このように，アーム展開時には各関節はすぐに計画された角度調節するのではなく，加熱されて一旦鉛直下向きに展開された後，保温されてフリー状態を維持されながら目標角度に調整される．これは Pusher を設置する場所がドラムの下部とせざるを得ないためであり，結果としてヒータもドラムからの繰り出しのための加熱用と Pusher で目標角度に設定するまでの保温用の計 2 か所必要となる．以上により掃引空間を計算する場合には，この 1 セグメント分鉛直
下向きに降下する点を考慮しなければならないことがわかった．図 3.2.2-23 は，この点を考慮して掃引空間を計算しなおしたものであり，目標角度の設定は図 3.2.2-21 の場合と同じである．これまでの図では展開途中のアームは赤色で表示したが，今回鉛直下向きに降下させたア
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ームはこれと区別するためマゼンダで表示した．ケース 1 では掃引空間が拡大され，円 2 だけ
でなく円 1 とも干渉してしまっている．ケース 2 では，図 3.2.2-21 の場合は各関節の角度が同じであったため，掃引空間はほぼ無かったが，図 3.2.2-23 では 1 セグメント分鉛直下向きに降下させるため，マゼンダと緑のアームの間が掃引空間となる．

(a) 重力の影響によるオフセットとランダム誤差が加わった場合(b) カメラの仰角誤差をフィードバックした場合(K=0.5)
図 3.2.2-24 カメラの仰角誤差によるフィードバックの効果
2) フィードバック補償の効果検証
最後に，このように鉛直下向きの降下を考慮した場合において，昨年度に検討したアームを展開した際に重力の影響や角度調節時の誤差の影響と，昨年度に提案したフィードバック
補償の効果を検証する．図 3.2.2-24(a)に重力の影響を模擬した-2 deg のオフセットとともに，1 deg の標準偏差の正規分布の誤差変動が加わった場合に，アームの目標コンフィグレ
ーションを（8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8）deg とした場合（先のケース 2）の展開
後のコンフィグレーションの一例を示す．図に示すように，展開時の各関節の誤差が累積し，展開修了時のコンフィグレーションは目標のそれとは大きく異なっており，障害物との干渉のリスクも高まっている．図 3.2.2-24(b)に，昨年度検討したフィードバック制御を適用し，フィードバックゲインを K = 0.5 とした場合の結果を示す．最終的なコンフィグレーション
は理想状態にかなり近く，障害物との干渉も回避されているが，円 1 との干渉リスクはまだ残っており，鉛直下向きに 1 セグメント分降下することに影響が出ていることがわかる．

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以上今年度は，実際に開発中の高剛性軽量アームのセグメントの長さの仕様に合わせるとともに，今後開発される予定のアームの各関節角度を調整する機構の仕組みから必要となる
鉛直下向きに 1 セグメント分の降下を考慮した掃引空間の計算を行った．この結果，鉛直下
向きに 1 セグメント分降下させる影響により，掃引空間は拡大されることがわかった．以上，今年度は実際の高剛性軽量アームの仕様に合わせ，現実に近い形でのコンフィグレーション
計画とフィードバック制御の効果を検証することができた．
(3)

まとめ以上述べたように，本年度は前年度実現した遠隔操縦手法を拡張し，実環境に配置された様々な複数カメラ視点やシミュレーション環境内の仮想カメラ視点を活用した遠隔操縦が可能な実験プラットフォームを構築し，得られた知見をもとにペデスタル内に設置するモニタリングプ
ラットフォーム上の複数カメラを利用した遠隔操縦手法の検討を開始した．
具体的には，昨年度から検討していたカメラアームの視線変更手法を実験プラットフォーム
上で実現し，主画面内の作業アーム姿勢との整合性を保ちつつ，オペレータが自由にカメラア
ームの視線を変更できるようにした．先行的な評価実験では，従来手法との明確な差が得られなかったものの，今後の評価実験においては廃炉作業を想定した習熟が期待できないタスクを設計し，視覚を通しての奥行き知覚がよりクリティカルに効いてくるタスクを用意して，手法の有効性の検証を行いたい．
また，最終年度におけるペデスタル内に設置するモニタリングプラットフォーム上の複数カ
メラを模擬したモックアップの構築に先立って，今年度はモックアップ上でのカメラの配置検討や視点変更を行いながらの遠隔操作の有効性が確認できるようなシミュレータ環境を構築した．今回のシミュレーション環境構築において円周上のあらゆる方向からのカメラ設置を想定したことにより，これまで開発を進めてきた遠隔操縦実験プラットフォームでは大きな問題とはならなかった課題も浮き彫りとなり，最終年度での実際のプラットフォーム構築に向けて重要な知見を得ることができた．
高剛性軽量アームのコンフィグレーション制御に関しては，昨年度の課題であった実際に開発中の高剛性軽量アームの仕様に合わせた検証を行うことができ，検討してきたアームの計画問題やフィードバック補償が，実際に開発する高剛性軽量アームにも有効に機能するであろう
ことが確認できた．

参考文献[3.2.2-1] 辻廣樹, 片山雷太, 永野光, 田崎勇一, 横小路泰義，マスタ・スレーブ方式の遠隔操縦における接続の繰り返しに伴う手先姿勢誤差の修正法の提案と評価, 第 37 回日本ロボット学会学術講演会予稿集, 2A1-01,2019.
[3.2.2-2] 辻廣樹, 片山雷太, 永野光, 田崎勇一, 横小路泰義，マスタ・スレーブ型遠隔操縦における複数の参照座標系に応じた直感的指令法の提案, ロボティクス・メカトロニクス講
演会講演概要集, 2P1-P07, オンライン開催(2020/5/27-29), 2020.
[3.2.2-3] H. Tsuji, R. Katayama, H. Nagano, Y. Tazaki, and Y. Yokokohji, Primary-ViewConsistent Operation Method of Master Controller in Multiple Screen Teleoperation
System, Proc. 2021 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII),
Iwaki, Fukushima, Japan, pp.110-115, 2021.
[3.2.2-4] D.Rakita, B.Mutlu and M.Gleicher, An Autonomous Dynamic Camera Method for
Effective Remote Teleoperation, Proc. 13th ACM/IEEE International Conference on
Human Robot Interaction (HRI), pp.325-333, 2018.

3-３９- 72 -

JAEA-Review 2023-023[3.2.2-5] E.Senft et al., A Method For Automated Drone Viewpoints to Support Remote
Robot Manipulation, Proc. 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent
Robots and Systems (IROS), Kyoto, Japan, pp.7704-7711,2022.
doi: 10.1109/IROS47612.2022.9982063.
[3.2.2-6] X.Xu, B.Cizmeci, A. Al-Nuaimi and E.G.Steinbach, Point Cloud-Based ModelMediated Teleoperation with Dynamic and Perception-Based Model Updating, IEEE
Transactions on Instrumentation and Measurement, vol.63, no.11, pp.2558-2569, 2014.
doi:10.1109/TIM.2014.2323139.

3-４０- 73 -

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3.3 放射線モニタリングデバイスの開発（令和元年度～令和 4 年度）(1) 令和 3 年度までの概要
燃料取り出し時の放射線モニタリングにおいては，核種弁別が可能な精度の高いスペクトロ
スコピー能力が実現可能な良好なエネルギー分解能，高線量場で計数が可能な高速応答性能，
137
Cs，60Co などの核種に加えて，核燃料の指標となりうる 154Eu などの高エネルギーガンマ線を高感度に検出可能なガンマ線スペクトロスコピーシステムが求められる．本研究では，研究開発を実施するモニタリングプラットフォームにおいて搭載可能な小型の放射線モニタリングデ
バイスの開発と検証を目的とする．
令和 3 年度までの研究開発においては，電荷読出を行う CdTeや CZT 等の化合物半導体と比較して光を用いることで原理的に高速応答が可能なシンチレータ
検出器システムの開発と高線量率下での動作検証を実施し Sv/h で動作可能なことを確認し，検出器構造の最適化やプローブへの実装を含めたサイズの検討を実施してきた．
加えて，廃炉環境におけるモニタリングシステムにおいては,中性子計測も重要な必須技術である．特に高線量率のガンマ線バックグラウンド下において中性子イベントのみを計測する必要性があるため令和 3 年度までの研究において高速応答が可能なシンチレータ方式および，中性
子やガンマ線の付与するエネルギーパターンを識別可能な微細シリコンピクセルセンサ方式の試作検討および性能検証試験を実施してきた．また中性子ビーム照射施設において非同期読出が可能なセンサチップの評価[3.3-1]を実施し，中性子とガンマ線の弁別可能性の検討を行った．
(2) 令和 4 年度実施内容および成果① 高速シンチレータガンマ線・中性子検出器の改良と評価
本研究開発においては，これまでほか研究グループで準備を行っているモニタリングプラッ
トフォーム上に搭載可能な，ガンマ線および中性子検出器の開発を実施してきた (図 3.3-1)．
このような環境においては線量率が数 Sv/h 以上であることが想定され，小型軽量であることが求められる．

センサ出入モニタリングプラットフォーム

3D Tomography

図 3.3-1

Monitoring

モニタリングプラットフォームと放射線モニタリングデバイスの概念図

これまでの研究においては，線量率のみを計測するような比較的単純なデバイスの開発が行われてきているが，より詳細な炉内の状況把握おいてはどのような核種が存在するかという情報は極めて重要であり，従来のデバイスでは計測不可能である．このような核種の把握手法としてはガンマ線のスペクトル測定が有効であり，これまでにも CdTe (テルル化カドミウム)やTlBr (臭化タリウム)といった半導体素子を用いた検討が行われているが，原理的には高線量率
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下においては最終的な制約要因は読出速度に帰着すると考えられる．そのためエネルギー分解能に優れていても計数率を低減するためにコリメーションを行う必要があり小型軽量の要請を満たすことが困難となる．そこで本研究開発においては，光読出を用いることで半導体素子よりも一般的に高速化が可能な，シンチレータ素子の研究開発を実施してきた．特に，自己放射能が存在せずエネルギー分解能が良好(3-4% @ 662 keV)，高速の時間応答(19 ナノ秒)を有する
CeBr3 シンチレータ素子に着目しこれまでの研究開発において数 Sv/h の環境で 60Co から放出される 1.17 MeV, 1.33 MeV のピーク位置のズレは発生せず動作可能であることが実証され[3.32]，核燃料の指標となる 154Eu 等の核種からのスペクトルを高線量率下においても同定可能である．CeBr3 単体では潮解性が存在するため，ガラスとアルミパッケージを用いた 5 mm 角素子を開発し長期安定性を確認した．またモニタリングプラットフォームでの利用のため小型光電子増倍管と接合し図 3.3-2 に示す小型センサヘッドを作成した (4×4×8 cm3)．現在小型読出基盤との接合によりシステムの小型化を進めている．

図 3.3-2

小型ガンマ線スペクトロメーターセンサヘッド (4×4×8 cm3 程度)

上記は，ガンマ線スペクトロメーターにより臨界等のモニタリングを行う手法であるが，中性子を直接観測するための放射線モニタリングデバイスの開発も平行して実施してきた．素子
としては比較的高速応答を示す Ce:LiCAF (減衰時定数:40 ナノ秒 C&A)や Li-Glass(GS20TM
Scintacor 減衰時定数:57 ナノ秒)の検討を行った．Li-Glass は密度 2.50 g/cm3 で発光波長 395
nm，発光量 6000 photon 程度である．一方の Ce:LiCAF は密度 2/97 g/cm3 で発光波長 290 nm，
発光量 3000 – 5000 photon 程度である．500 µm 厚のこれらの素子を光電子増倍管と接合した
中性子検出デバイスを作成し，高ガンマ線線量率下での中性子検出試験を実施した．

図 3.3-3

Li-Glass (0.5 mm 厚)のガンマ線照射下の中性子スペクトル ([3.3-1]より転載)

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図 3.3-3(右)に Li-Glass (10×10×0.5 mm 厚)の中性子スペクトルを示す．中性子イベントのエネルギー分解能は 11%であった．また複数の線量率のガンマ線照射下で中性子線源からの信号の取得試験を行った結果，1 Gy/h 程度まで中性子の存在を判別可能であることが示された．

図 3.3-4

Ce:LiCAF(0.5 mm 厚)のガンマ線照射下の中性子スペクトル ([3.3-1]より転載)

図 3.3-4(右)に Ce:LiCAF (10×10×0.5 mm 厚)の 252Cf からの中性子スペクトルを示す．中性子
イベントのエネルギー分解能は 18%であった．また 0.5 Gy/h 程度まで中性子の存在を判別可能であることがわかる．減衰時定数は LiCAF の方が Li-Glass よりも短いが，エネルギー分解能および中性子弁別性能としては Li-Glass の方が上回っていることがわかった．また中性子のエネルギー
分解能は厚みを増すごとに劣化が見られ，特に LiCAF の方で顕著であった．これは発光波長の短さに起因する自己吸収の影響だと考えられる．
②

シリコン中性子検出器の改良と評価
前述の高速読出シンチレータ型の中性子検出器に加えて，シリコンのピクセルセンサを用いたエネルギー付与判別型のモニタリングデバイスの開発も平行して実施してきた．ガンマ線によって生じる電子飛跡のパターンと中性子と 10B の反応によって生じるα線等のパターンを判別する
ことにより弁別性能をもたせることができる．図 3.3-5 の左側の図は J-PARC に開発した素子を持ち込み，ビームシャッターを ON にしたときと OFF にしたときに観測されるパターン図である（1ピクセルは 36 µm に対応）
．電荷パターンからガンマ線と中性子イベントを判別することが可能であることがわかる．

図 3.3-5

J-PARC での中性子照射の有無で観測されるイベントの種類の例（左）とTOF (Time Of Flight)による中性子エネルギースペクトル（右）3-４３- 76 -

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また本素子はフレームモードによる積分読出に加えて，トリガーモードによる非同期読出も可能である．図 3.3-5(右)に非同期読出による飛行時間測定による中性子エネルギー測定の結果を示す．旧来の 3He 検出器と同等の性能が得られていることが確認できる．また SOI 素子については過去の研究から 100 kGy 程度まで耐性を向上させることができることが報告されている．
一方で Si に加えて SiC 等のさらに放射線耐性の高く，ガンマ線感度の低い素子の検討も必要であると考えられる．
③

3 次元トモグラフィ技術の開発
これまでに開発してきたガンマ線スペクトロメーター素子および中性子検出素子を用いた 3
次元線量マッピング技術の開発を行っている．開発しているモニタリングデバイス素子においては，FPGA（Field Programmable Gate Array）のディジタル信号処理回路内に遅延素子を組み込んだ 62.5 ピコ秒の分解能を有する TDC（Time to Digital Converter）を組み込んだデータ
取得回路の開発を行った（図 3.3-6）．同軸ケーブルで入力される信号の同期を 62.5 ピコ秒で取ることが可能である．読出しは Ethernet となっており，複数台の接続も可能な仕様である．
このデータ取得回路に光学位置トラッキングからの 1 ミリ秒程度の位置情報を同期させること
で，放射線モニタリングプローブに接着したプローブからリアルタイムに位置をトラッキングするシステムを構築した．これまでガンマ線スペクトロメーターを用いた位置特定に成功しており，今後中性子などのセンサを用いて原理検証を行っていくことを想定している．

図 3.3-6

放射線モニタリングデバイスと位置トラッキングの融合（左），時間情報融合のための信号処理基盤（右）(3) まとめ本研究では核燃料の重要な指標となる 154Eu からのガンマ線や中性子のモニタリングを目指して，高ガンマ線線量率下で動作可能な新たなスペクトロメーター，シンチレータ型中性子検出器，半導体中性子検出器の開発を行ってきた．特に本年度は 1 Gy/h に近い高ガンマ線環境下での中性子検出試験を実施し，中性子イベントが検出可能であることを実証した．また 3 次元
トモグラフィ技術の同期システムを開発した．

参考文献[3.3-1] Kaburagi, M., Shimazoe, K., Terasaka, Y., Tomita, H., Yoshihashi, S., Yamazaki,
A., and Takahashi, H., Neutron/γ-ray discrimination based on the property andthickness controls of scintillators using Li glass and LiCAF (Ce) in a γ-ray

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field. Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators,
Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, Vol. 1046, 167636, 2023.
[3.3-2] Kaburagi, M., Shimazoe, K., Kato, M., Kurosawa, T., and Takahashi, H.,
Identification and quantification of a 60Co radiation source under an intense 137Cs
radiation field using an application-specific CeBr3 spectrometer suited for use inintense radiation fields, Journal of Nuclear Science and Technology, vol.59,no.8,
pp.983-992. 2022.

3-４５- 78 -

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3.4 炉内環境把握のための環境モデル立体復元手法の研究開発（令和元年度～令和 4 年度）(1) 令和 3 年度までの概要
令和元年度は，1F で撮像された画像データを分析し，立体復元計算に有用な画像特徴量抽出に関する研究開発，および画像処理に基づいて立体復元計算に有効な画像を選定するための手法開発の基盤となる画像解析のテスト用画像データを取得し画像を作成した．
令和 2 年度は，画像群から立体復元処理により生成された環境モデル上の欠落部分を抽出，補完のためのカメラ位置を推定する手法の研究開発を行うとともに，立体復元計算に有効な画像を自動的に選定する条件の抽出，設定についても調査およびその検証を行った．また，実験環境整備のために，プラットフォーム開発を行うグループより情報を得て基礎的な設計開発を行った．
令和 3 年度は，前年度までに研究開発を行った立体復元手法の研究開発を継続して行って，
画像移動量に対するしきい値処理に基づいた立体復元計算に寄与する画像選択する手法の研究とともに，開発手法による立体復元処理を適用する画像の収集・管理を行うためのシステムの設計および開発に着手した．また，具体的な検証実験等を行うための模擬実験環境の整備および動作検証実験を行った．
(2) 令和 4 年度実施内容および成果
令和 4 年度は，前年度までに研究開発を行ってきた立体復元手法に関わる技術の研究開発を継続して行い，復元結果が複数の局所な環境モデルとして得られた際にモデルを統合するための手法について研究開発を行った．また，開発した立体復元手法や環境モデル統合手法との連携に向けて画像収集・管理システムの改良，拡張を行った．また，前年度構築した模擬実験環
境については，並行して進められているプラットフォームの開発状況を反映させて改良，拡張を行い，検証実験を実施した．
立体復元手法の研究開発においては，オペレータにオンデマンドで復元結果を提示することを目指した研究開発を行っている．具体的には，令和 3 年度に開発したしきい値処理による画像選択手法を基盤とした研究を進め，多峰性検定による統計学的な処理を導入することで，計算負荷低減のためのロバストな画像選択手法の開発を行った．
画像からの立体復元では，画像間の特徴点の対応付けが良好に行えるかが復元精度を左右する．そして，特徴点の対応付けが良好でも画像間の視差が小さいと奥行き方向の復元精度が低下する．また画像間で対応する特徴点が消失した場合も立体復元を行うことができなくなる．
そのため，立体復元の計算負荷を低減しつつ復元精度を維持するためには，画像間の視差を確保しつつ特徴点の対応付けが良好に行える組み合わせを抽出する必要がある．そこで，立体復元の計算負荷低減を目的に画像間のオプティカルフローに基づいて画像を選択する手法を開発した[3.4-1]．これは，画像間のオプティカルフローを求めることで見かけ上の移動量を算出し，あらかじめ設定されたしきい値と比較を行うことで良好な対応付けが行えている画像のペアを抽出する手法である．しかしながら，しきい値による画像選択では，しきい値以上の移動量で特徴点の対応付けが本当に悪化するか判断できないという課題があった．そこで，本年度は立体復元手法の研究開発として，多峰性検定による統計学的な有意差検定を導入することでよりロバストな画像選択を開発し，その検証を行った．
図 3.4-1 に画像選択についての概念図を示す．

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JAEA-Review 2023-023(a) 時系列画像群からの画像選択プロセス(b) 移動量のヒストグラムにおける画像選択の判定基準の変更
図 3.4-1 画像選択の概念図
以前開発を行った画像選択手法では，しきい値処理によりオプティカルフローのヒストグラ
ムにおける最頻値との比較によって画像選択の判定を行っていた．この際，オプティカルフロ
ーの計算には，ブロックマッチング法[3.4-2]を用いていた．ブロックマッチング法の実装に使用したオープンソースのコンピュータビジョンライブラリ OpenCV[3.4-3]の関数では，オプティカルフローの計算の際に探索範囲内で良好な対応付けが得られなかった場合，探索範囲の最大値を返すことになっている．そのため，画像間の対応付けがうまく行えなくなるにつれて，ヒストグラムのピークがエラーの蓄積によって 2 つ現れることになる．そこで，多峰性検定によってヒストグラムの 2 つ目のピークを統計的に検出することで，画像選択をロバストにする手法を開発することとした．
次に多峰性検定による画像選択の有効性検証のための試験条件を述べる．復元対象として，
楢葉遠隔技術開発センター試験棟の南側壁面(図 3.4-2)を撮影した動画を使用した．動画の撮
影には，アクションカメラ（GoPro 製 Hero5 Black, 1920 px × 1080 px, 30 fps）を使用し，クローラ型ロボット（iXs 製, iTs08）に搭載した．アクションカメラはロボットの進行方向に対して垂直となるようにロボット上部に固定した．ロボットは遠隔操作により，復元対象の壁面に沿って 2 本並んだ水道管の支持金具の位置からダクト前までほぼ平行に移動させた．この時，ロボットの移動速度は 0.1 m/s とした．ロボットの移動距離は約 3 m，移動時間は約 30 s
であり，901 枚の画像を取得した．

図 3.4-2

復元対象のシーン全体(パノラマ画像)
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立体復元処理には，Structure from Motion（SfM）を適用した．計算には，オープンソースの
SfM ライブラリ OpenSfM[3.4-4]を使用し，画像特徴量記述子には SIFT[3.4-5]を用いた．画像
選択手法のオプティカルフローの計算は，OpenCV[3.4-3]の関数を用いたブロックマッチング法で算出した．計算に用いたブロックサイズは 40 px × 40 px，探索範囲は±100 px とした．
得られたオプティカルフローからヒストグラムを作成し，多峰性検定による画像選択を実施した．多峰性検定は，Hartigan らが提案した dip test[3.4-6]を用いた．その時の有意水準は 0.1とした．今回の多峰性検定の導入はヒストグラムにおけるエラーの蓄積を検出することが主目的であり，統計学の有意差検定の厳密な運用を行うと検出が難しくなる可能性があるため，一般的な有意差検定に用いられる水準よりも緩く設定している．
dip test を用いた画像選択手法により，取得した 901 枚の時系列画像から 20 枚を選択して抽出した．これは，全体の画像数の約 2.2%であり，大幅に画像数を低減できていることが確認できる．抽出された選択画像を用いて SfM を実施し，時系列画像をすべて使用した立体復元モデルと比較を行った．SfM の計算は，入力する画像数以外は同じ条件とした．図 3.4-3 に立体復元結果として SfM により得られた点群とカメラの推定軌道を示す．

(a) 提案手法による立体復元モデル
図 3.4-3(b) 全画像を用いた立体復元モデル
立体復元結果図 3.4-3 の立体復元モデルからは，水道管の支持部やダクトの端部を視認できる．また，カメラの推定軌道は連続性があり，図 3.4-2 のパノラマ画像と比較して取得した時系列画像のシーン全体を復元できていることが確認できる．これらの結果は，dip test による多峰性の検出で時系列画像から立体復元に適切な画像を抽出できていることを示唆している．図 3.4-3(a)の提案手法による立体復元モデルと図 3.4-3(b)の全画像を用いた立体復元モデルの違いは，中央付近の配電盤の縁部分を除いて，目視確認では大きな差はない．このことから，提案手法により選択された画像に基づく立体復元モデルは計算に使用する画像数を低減しつつ，一定の水準
で立体復元精度を維持していることを示している．
次に，立体復元の計算効率を調べるために，画像選択を含む立体復元処理に係る計算時間を
図 3.4-4 に示す．
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図 3.4-4

立体復元に係る計算時間

提案手法により選択された画像に基づく SfM の計算時間は，全画像を用いたケースの計算時間の約 0.22%となった．また，画像選択を含む総計算時間は，全画像を用いたケースと比較して約 42%まで低減された．これは，立体復元精度を一定に保ちつつ，立体復元を行うための計算時間が低減可能であることを示唆している．
つづいて，複数の局所的な環境モデルを統合するための手法の研究開発について述べる．一般に，本研究で適用している SfM と Multi-View Stereo（MVS）による立体復元処理（以下，「SfMMVS」と略す.）は，画像間の特徴点群が抽出されない場合，テクスチャ情報付きの立体復元結
果を生成するための高密度点群を得られないことが課題となっている．そこで図 3.4-5 に示す
ように，分割統治法の考えに基づいて，複数の局所な撮像区間から得られた局所環境を表現す
る高密度点群（以下，「局所環境モデル」と略す.）を統合することで，環境全体を表現する高密度点群を獲得する手法について研究開発を行った．

図 3.4-5 分割統治法に基づいた局所環境モデルの統合

作業対象環境内にサイズが既知の物体を人為的に付加することで，既知物体の情報に基づいて
局所環境モデルの統合ができると考えた．また，既知の物体の大きさに基づいて局所環境モデ
ルのスケーリングを同時にできること考えられる．ここでは，画像処理により正確に読み取れ
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ることを意図して認識が容易な画像特徴量が多く含む二次元コードの 1 つである QR コードを採用した．QR コードのテクスチャパターンは誤認識防止のために人工的に白黒ドットの配列によって設定されており，原子炉内には類似するテクスチャパターンが存在する可能性が低いことも利点である．図 3.4-6 で示すように，QR コード画像の四隅にある特徴的な 3 つの四角の情報を利用する．

図 3.4-6 QR コードのテクスチャ情報に基づいた局所環境モデル統合の例

そこで，復元対象環境内に QR コードを設置し，QR コードのテクスチャ情報に基づいた局所環境モデルを統合できるかどうかを確認する実験を行う．この方法を確認するために，モックアップを用いて実験する場合，環境の整備や各種カメラ，照明などの機材の配置など，高いコ
ストがかかる．また，実際のカメラで撮影した画像に環境の変化や不規則な振動などのノイズが含まれることがある．そこで，シミュレータによる仮想環境を構築し，効果を確認するための理想的なテスト画像データを生成する．本確認実験では，オープンソース 3 次元 CG ソフトウ
ェアである Blender[3.4-7]を用いて，図 3.4-7 に示すように，復元対象物と QR コードが配置された仮想環境を構築し，復元対象物を取り囲みながら撮影する条件で，QR コードのテクスチ
ャ情報に基づいた局所環境モデル統合の確認を行う．カメラの焦点距離は 50 mm とし，画像の解像度を 1920 px ×1080 px とした．

図 3.4-7 統合検証用実験モデルと領域分割

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QR コードのテクスチャ情報に基づいて複数の局所環境モデルを統合して，環境全体を表現す
る高密度点群を獲得できるように，分割した各環境に QR コードを配置して，複数の直線軌道撮
影を行う（図 3.4-7）．各直線軌道撮影においてカメラは進行方向に 0.25 m 進むごとに画像の生成を行う．そして，生成した画像を入力として，SfM-MVS を適用し，各局所環境モデルを得る
ことができるかどうかを確認する．また，比較対象として，各直線軌道撮影で得られた全画像
を SfM-MVS を適用して得られた高密度点群との比較を行う．本検証では，SfM-MVS 法として，
OpenSfM[3.4-4]と OpenMVS[3.4-8]の組み合わせを採用した．この実験で得られた高密度点群結果を図 3.4-8 に示す．

(a) : 分割した各領域(b): 全画像を使用した場合
図 3.4-8 OpenSfM-OpenMVS で得られた高密度点群結果

図 3.4-8(a)から，分割した各環境において，QR コードを含む対象物の高密度点群が得られたことを視覚的に確認することができる．一方で，図 3.4-8(b)から，すべての画像データを用いた場合，対象物や QR コードを表現する点群を復元できないことがわかる．この実験結果から，すべての画像データから対象物を復元できない可能性があるため，環境を分割して，各局所環
境を撮影されている画像に対し，SfM-MVS を適用すること自体も有効であると考えられる．
図 3.4-6 で示すように，QR コードのテクスチャ情報に基づいて，分割した局所環境モデルの統合を行う．この操作を繰り返すことで，結果として，環境全体を表現する高密度点群が得られることができる．図 3.4-9 は QR コードテクスチャ情報に基づいて統合した高密度点群である．この結果から，環境全体を表現する点群を獲得できることを視覚的に確認できる．

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図 3.4-9 QR コードのテクスチャ情報に基づいて統合して得られた高密度点群結果

さらに，統合して得られた高密度点群の精度を定量的に評価するために，Iterative Closest
Point(ICP)アルゴリズム[3.4-9]を適用し，Blender で構築した復元対象物を点群化したリファ
レンスデータと統合して得られた高密度点群とのマッチングを行う．このマッチングのプロセスの様子を図 3.4-10 に示す．

図 3.4-10 リファレンスデータと統合結果とのマッチングプロセス

精度評価基準として，実験で得られた統合結果がリファレンスデータに対して最大許容量以内に収まっている割合を適合率として定義した．最大許容量が 1 cm 以内の適合率は 75.13%，5
cm 以内の適合率は 99.97%となった．これらの結果から，分割統治法に基づいて環境を分割し，既知物体に関する情報に基づいて，局所環境モデルを統合することで，環境全体を表現する高密度点群を獲得できることが明らかになった．また実験結果から，局所環境モデルを統合した
結果は高精度であることも明らかになった．
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つづいて，立体復元手法や局所環境モデル統合手法との連携に向けた画像収集・管理を行うシステムの改良，拡張について述べる．前年度開発した，カメラ画像の収集から立体復元処理を逐次的に処理するためのシステムのプロトタイプ[3.4-10]（以下，「従来システム」と略す.）
を基盤として，本年度は，令和 3 年度に開発した，画像移動量に対するしきい値処理に基づいた立体復元計算に寄与する画像選択する手法[3.4-1]（以下，「画像選択手法」と略す.）を統合することを試みた．ここで，図 3.4-11 は画像選択手法を組み込んだ画像収集・管理システム（以下，「開発システム」と略す.）の構成を示している．

図 3.4-11 画像選択手法を統合した開発システムの構成
ここで開発システムのプロトタイプを構成するハードウェアは，画像を取得するカメラ，収集した画像の保存・管理を行うストレージおよび立体復元計算を行う計算機であり，表 3.4-1
は今回用いた各ハードウェアの仕様を示している．また，画像選択手法を組み込んだ画像収集・管理システムを操作させるためのソフトウェアの実装の一部には，前年度でも活用したロボット用のオープンソースミドルウェアである ROS [3.4-11]を活用して行った．
表 3.4-1 統合システムのハードウェア構成

ハードウェア

品名・型式

カメラ

GoPro Hero7 （ストリーミングレート: 15 fps, 解像度： 640 px ×480 px）

計算機

Intel Xeon Gold 5222 CPU 4 cores (3.8 GHz), RAM 96 GB, OS Ubuntu LTS
16.04

ストレージ

内蔵 HDD/SATA 接続 1 TB

次に，開発システムにおける画像の取得から密な 3 次元点群の提示までの一連の処理の流れについて説明する．カメラと計算機は無線 LAN のアドホックモードで接続されており，カメラから取得したストリーミング画像は計算機の内蔵 HDD 内のあらかじめ作成・指定したストリー
ミング画像用ディレクトリに保存される．ストリーミング画像の保存開始がディレクトリの監視により検出されると，画像選択処理が起動されストリーミング画像に対して開発した画像選
択手法により画像選択処理が開始される．選択された画像（以下，「選択画像」と略す.）は計算機の内蔵 HDD 内のあらかじめ作成・指定した選択画像用ディレクトリに保存される．画像選
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択処理の終了が立体復元処理開始のトリガーとなり，SfM-MVS 処理が実行される．SfM-MVS 処
理には，OpenSfM[3.4-4]および OpenMVS[3.4-8]を使用した．SfM-MVS 処理の実行には python3.8
による外部コマンド（subprocess モジュール）を用いた．SfM-MVS 処理による復元結果である
立体復元モデル（密な 3 次元点群）は計算が終わりしだい，立体復元モデル用ディレクトリに保存され，OpenMVS の機能の 1 つである描画ツール Viewer を用いてその密な 3 次元点群をディスプレイ上に描画することとした．これらの各機能をソフトウェア化し，前述のハードウェア
で構成される開発システムに実装した．
続いて，構築した開発システムを用いて動作確認実験を実施した．図 3.4-12 は，実験環境の外観を示している．対象物は，図 3.4-12 中央にある，0.1 m 角の木製ブロック（高さ 0.3, 0.4,
0.5 m）を幅 1.2 m，奥行 1.0 m の範囲に並べたものとした．この対象物周辺に，軌道構造自動施行システムが展開され，その軌道上を移動する観察ロボットから画像を取得する状況を模擬するために，レール上に設置された台車（Montrac® rail system （Montratec GmbH））上にカメラを設置して対象物の撮影を行った．カメラの設置高さは，1.2 m とした．台車はレール上を一定の速度で時計回りに 1 周する．実験では，前述した画像収集，画像選択，立体復元モデルの表示を実行するコマンドを入力することで，図 3.4-13 のように各機能が起動して連動して処理が行われる．図 3.4-13 左上の画像は実験中にカメラからオンライン取得されたストリーミン
グ画像を示している．

図 3.4-12 実験環境および対象物

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図 3.4-13 開発システムのプロトタイプの動作検証の様子

図 3.4-14 は，開発システムによる一連の処理から出力された密な 3 次元点群の俯瞰図を示している．図 3.4-15，図 3.4-16 は図 3.4-14 中で示している視点 1，視点 2 から実際に撮像された実画像と開発システムから得られた密な 3 次元点群を示している．これらの結果から，開発
システムにより立体復元モデル（密な 3 次元点群）が生成されることを確認した．
また，従来システムと開発システムの動作実験を計 5 回ずつ行い，立体復元処理に使用される画像枚数および実行時間について確認した．カメラから取得された約 597 枚の画像を約 172枚まで減らすことが確認でき，画像取得から立体復元モデル（密な 3 次元点群）を得られるまでの実行時間は，平均で 12386.8 秒（約 3.44 時間）から 2409.8 秒（約 0.66 時間）まで削減され，画像選択手法の効果についても確認された．
このように，画像選択手法が統合された画像収集・管理システムによって，カメラによる画像取得から密な 3 次元点群が生成されるまでの一連の処理が自動実行できることを実験によって確認した．今後，今年度開発，報告した画像選択手法の実装について取り組んでいく．

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図 3.4-14 開発システムから得られた立体復元モデル（密な 3 次元点群）の俯瞰視点(a) 実画像(b)立体復元モデル
図 3.4-15 視点 1 から撮像された実画像および開発システムから得られた立体復元モデル（密な 3 次元点群）(a) 実画像(b) 立体復元モデル

図 3.4-16 視点 2 から撮像された実画像および開発システムから得られた立体復元モデル（密な 3 次元点群）

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さらに，令和 3 年度に構築したペデスタル模擬実験環境内に，東京大学において研究開発が実施されている軌道構造自動施工システムのプロトタイプを展開し，軌道上にカメラモジュー
ルを走行させる実験を行い，その際にカメラから画像撮影と画像転送を行う実験を行った．
ここで，図 3.4-17 は，本プロジェクトの連携ラボが設置されている，原子力機構楢葉遠隔技
術開発センターの試験棟内に設置した木製模擬実験環境での実験の様子を示している．模擬環
境内に展開した軌道上をカメラモジュールが移動した際に，搭載したカメラから無線通信を介して画像を収集する実験を行い，動作検証（図 3.4-18 に収集された画像の例を示す）を行うことで画像転送に課題がある場合があることがわかった．今後対応策について検討をしていく予定である．

図 3.4-17 模擬環境を用いた実験の様子

図 3.4-18 実験中に収集された画像の例(3) まとめ
今年度本研究課題では，前年度までに研究開発を行ってきた立体復元手法に関わる技術および複数の局所復元環境モデルを統合する手法の研究開発，画像収集・管理システムの改良，拡張を行った．また，並行して進められているプラットフォームの開発状況を反映させて模擬実験環境の改良，拡張を行い，検証実験を実施した．
具体的には，重複画像や似かよった画像等の立体復元計算に寄与しない画像を選択的に除外する手法について研究開発を実施した．また，カメラから取得された画像群を複数の局所グループ
群に分割して，局所グループ群ごとに逐次的に立体復元処理を適用して生成された複数局所立体
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モデルを統合する手法について研究開発を行い，整合した立体モデルが構築できることを実験により示した．さらに，カメラ画像の収集，蓄積，立体復元処理（SfM-MVS）等の各プロセスを統合して実行するシステムに開発した立体復元計算画像選択手法を統合するための開発を実施した．
構築した模擬環境を改良し，原子力機構の楢葉遠隔技術開発センターにおいて動作実験を実施した．
参考文献[3.4-1] Hanari T., Kawabata K., Nakamura K., Image Selection Method from Image Sequence
to Improve Computational Efficiency of 3D Reconstruction: Analysis of Inter-image
Displacement Based on Optical Flow for Evaluating 3D Reconstruction Performance,
2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), 2022, pp.10411045, https://doi.org/10.1109/SII52469.2022.9708603[3.4-2] OpenCV 2.4: The block matching method,
https://docs.opencv.org/2.4/modules/legacy/doc/motion_analysis.html (参照：2023
年 2 月 27 日).
[3.4-3] OpenCV, https://opencv.org/ （参照：2023 年 2 月 27 日）.
[3.4-4] OpenSfM, https://github.com/mapillary/OpenSfM （参照：2023 年 2 月 27 日）.
[3.4-5] Lowe D.G., Distinctive image features from scale-invariant keypoints,
International Journal of Computer Vision, 60, 2004, pp.91-110,
https://doi.org/10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94[3.4-6] Hartigan J.A., Hartigan, P.M., The Dip Test of Unimodality, The Annals of
Statistics, 13, 1985, pp.70-84, https://doi.org/10.1214/aos/1176346577[3.4-7] Blender, https://www.blender.org/ （参照：2023 年 2 月 27 日）.
[3.4-8] OpenMVS, https://github.com/cdcseacave/openMVS（参照：2023 年 2 月 27 日）.
[3.4-9] P.J.Besl and N.D.McKay, Method for registration of 3-D shapes, In Sensor fusion
IV: control paradigms and data structures, Vol.1611, International Society for
Optics and Photonics, 1992.
[3.4-10] 羽成敏秀，川端邦明，中村啓太，原子炉内状況把握のための画像からの立体復元手法の開発; 立体復元逐次処理のための画像収集・管理システム, 計測制御学会システムインテ
グレーション部門講演会 (SICE SI), 1A2-02, 2021.
[3.4-11] Robot Operating System, https://www.ros.org（参照：2023 年 2 月 27 日）.

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3.5 研究人材育成
本研究では，産学連携講座として「統合廃炉工学講座」を開設しており，その一環として福島
第一原発の廃炉に向けての廃止措置に関する講義を 13 回にわたり大学院生向けに実施した．講義
名は「廃止措置特論 E」であり，受講者数は 21 人であった．講義内容としては，福島第一原発廃炉の現状から将来の課題まで，技術のみならず社会科学的知見も含めた幅広くかつ深堀した講義を実施した．具体的には，福島第一原発事故の概要についての講義の後，通常発電所の廃止措置とは何か，また事故炉の廃止措置との相違点は何かについて講義を行った．
また，現在および将来行われる福島第一原発の廃止措置に関する研究開発の取り組みと課題，
オンサイトの高線量現場で必須技術となるロボット技術（遠隔操作技術）の適用，核種分析技術・
放射線計測技術，オフサイトを含んだ環境影響評価，バックエンドとして極めて重要となるデブ
リ燃料管理技術や廃棄物管理について講義を行った．講義の概要を表 3.5-1 に示す．
表 3.5-1 廃止措置特論 E の概要
月日2022 年 10 月 5 日（水）10 月 12 日（水）時間
14:55-16:40
同上

10 月 19 日（水）同上

10 月 26 日（水）同上

11 月 2 日（水）11 月 9 日（水）11 月 16 日（水）11 月 30 日（水）

同上
同上
同上
同上

12 月 7 日（水）同上

12 月 14 日（水）同上

12 月 21 日（水）同上

1 月 4 日（水）同上

1 月 11 日（水）同上2023 年

担当教官
岡本教授
岡本教授

講義内容
福島第一原発事故の概要
原子力発電所の廃止措置の現状
福島第一原発の現状と廃炉プログ
鈴木特任教授ラム（1）
福島第一原発の現状と廃炉プログ
鈴木特任教授ラム（2）鈴木特任教授 燃料デブリ管理技術
松崎教授
環境影響評価（オフサイト含み）
高橋教授
原子核分析技術
長谷川教授 放射線計測技術
福島第一原発事故対応と廃炉にお淺間教授けるロボット技術
松日楽特任
ネットワーク化協働ロボット
研究員
斉藤准教授 放射性廃棄物管理
福島第一原発電および他の施設に寿楽教授おける原子力発電所廃止措置に対する社会的影響岡本教授
リスク評価とリスク管理

以上のように，本講義では，福島第一原発廃止措置の現状の課題のみならず，将来何を行う必要があるかなど，様々の視点から幅広く盛り込まれて議論され，福島第一原発廃止措置に対する学生の理解度を深めることができた．
また，学生を対象とした福島第一原子力発電所および廃炉資料館の見学を令和 4 年 9 月 16 日に実施した．参加者は 32 名でそのうち学生は 20 名であった．現地での見学や説明を受けて，より理解度が進んだ．
クロスアポイントメント制度を活用し，会津大学の中村准教授が連携ラボ（原子力機構）に参画し，研究人材育成に従事した．

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JAEA-Review 2023-023

3.6 研究推進
毎月 1 回程度のプロジェクト会議を実施するとともに，研究項目間での議論を行った．また，関連研究開発として量子科学技術研究開発機構の ITER 保守ロボット技術等の見学会を実施した．
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第 28 回プロジェクト会議
開催日：令和 4 年 4 月 26 日
場所：オンライン（Zoom）
出席者：連携ラボ（東京大学）9 名，連携ラボ（原子力機構）4 名，再委託（福島大学，
神戸大学 2 名
主な議題：
 R3 成果報告書提出報告
 今年度の福島第一原発見学について
 照射実験報告について⚫

第 29 回プロジェクト会議
開催日：令和 4 年 5 月 23 日
場所：オンライン（Zoom）
出席者：連携ラボ（東京大学）10 名，連携ラボ（原子力機構）4 名，再委託（福島大学，
神戸大学）2 名
主な議題：
 R3 成果報告書コメントについて R3 成果報告書の技術説明（1） ROBOMECH2022 について⚫

第 30 回プロジェクト会議
開催日：令和 4 年 6 月 28 日
場所：オンライン（Zoom）
出席者：連携ラボ（東京大学）11 名，連携ラボ（原子力機構）4 名，再委託（福島大学，
神戸大学）2 名
主な議題：
 R3 成果報告書の技術説明（2） IROS2022 のワークショップについて SI2022，SII2023 の廃炉セッションについて⚫

第 31 回プロジェクト会議
開催日：令和 4 年 8 月 4 日
場所：オンライン（Zoom）
出席者：連携ラボ（東京大学）11 名，連携ラボ（原子力機構）2 名，再委託（福島大学，
神戸大学）2 名
主な議題：
 福島第一原発見学について
 R3 成果報告書の技術説明（3） 第 6 回福島第一廃炉フォーラムについて
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JAEA-Review 2023-023⚫

第 32 回プロジェクト会議
開催日：令和 4 年 9 月 6 日
場所：東京大学工学部 6 号館，ハイブリッド（Zoom）
出席者：連携ラボ（東京大学）10 名，連携ラボ（原子力機構）2 名，再委託（福島大学，
神戸大学）3 名
主な議題：
 福島第一原発見学の確認
 全体システムの統合について
 JRM 論文特集号，FDR2022，IFAC2023 について⚫

第 33 回プロジェクト会議
開催日：令和 4 年 10 月 6 日
場所：オンライン（Zoom）
出席者：連携ラボ（東京大学）14 名，連携ラボ（原子力機構）4 名，再委託（福島大学，
神戸大学）3 名
主な議題：
 福島第一原発見学報告
 楢葉実験（10/18-21）について
 今後のシステム連携について⚫

第 34 回プロジェクト会議
開催日：令和 4 年 11 月 21 日
場所：オンライン（Zoom）
出席者：連携ラボ（東京大学）14 名，連携ラボ（原子力機構）4 名，再委託（福島大学，
神戸大学）3 名
主な議題：
 福島第一原発見学報告
 楢葉実験（10/18-21）について
 中間フォロー報告
 システム連携について⚫

第 35 回プロジェクト会議
開催日：令和 4 年 12 月 12 日
場所：オンライン（Zoom）
出席者：連携ラボ（東京大学）8 名，連携ラボ（原子力機構）5 名，再委託（福島大学，
神戸大学）3 名
主な議題：
 予算執行状況の確認
 来年度予算について
 最終システム統合について

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JAEA-Review 2023-023⚫

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第 36 回プロジェクト会議
開催日：令和 5 年 2 月 6 日
場所：オンライン（Zoom）
出席者：連携ラボ（東京大学）8 名，連携ラボ（原子力機構）4 名，再委託（福島大学，
神戸大学）2 名
主な議題：
 システム連携案について
 楢葉実験（3/7-10）について(1) 年度末確認（予算執行，研究進捗）
第 37 回プロジェクト会議
開催日：令和 5 年 3 月 6 日
出席者：連携ラボ（東京大学）6 名，連携ラボ（原子力機構）5 名，再委託（福島大学，
神戸大学）2 名
主な議題：
 システム連携案について
 楢葉実験（3/7-10）について(2) 照射実験報告

最後に，令和 4 年度の対外発表（国内/国際会議発表，論文投稿）について以下に示す．
【国内学会発表】[1] 中村啓太，馬場啓多，羽成敏秀，川端邦明, 二次元コードを活用した画像群による三次元復元結果のスケーリング, ロボティクス・メカトロニクス 講演会, 2022.6.
[2] 横村亮太, 寺島玄, 石黒瑞樹, 割澤伸一, 福井類, 相対位置姿勢・接触状態の可視化による軌道構造体の遠隔施工支援, 第 40 回日本ロボット学会学術講演会, 2022.9.
[3] 後藤雅貴, 吉田健人, 横村亮太, 割澤伸一, 福井類, 事故炉格納容器内部を常時観察するための屈曲可能なモジュール分割型軌道の開発-屈曲軌道の支持を実現する直線モジュールと根元支持部の試作と性能評価-, 第 40 回日本ロボット学会学術講演会, 2022.9.
[4] 横小路泰義, [特別講演] 過去の教訓に基づいて 福島原発内部調査用ロボットを振り返る,
第 40 回日本ロボット学会学術講演会, 2022.9.
[5] 横田開，高橋隆行, 低融点合金を用いた巻取型高剛性長尺アーム -関節構成部品の選定と巻き取り装置の改良-, 計測自動制御学会東北支部 第 340 回研究集会, 340-4, 2022.12.
[6] 中村啓太，吉川拓真，馬場啓多，渡部有隆, 写真測量に基づく直線階段における立体復元精度と撮影条件の関係, 第 22 回複雑系マイクロシンポジウム, 2023.2.
[7] 後藤雅貴，横村亮太，吉田健人，割澤伸一，福井類, 事故炉格納容器内部を常時観察するための屈曲可能なモジュール分割型軌道システム Rail Dragon の開発 —容易に交代と廃棄が可能な観察ロボットの試作と性能評価—, 第 28 回ロボティクスシンポジア, 2023.3.
【国際会議発表】[1] K. Nakamura, K. Baba, T. Hanari, K. Kawabata, Verification for Scaling 3D
Reconstruction Result from Images Based on 2D Code Size in Linear Trajectory
Shooting, 2022 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent
Mechatronics, 2022.7.
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JAEA-Review 2023-023[2] N. Matsuhira, R. Komatsu, S. Nakashima, A. Yamashita, R. Fukui, H. Takahashi, K.
Shimazoe, H. Woo, Y. Tamura, T. Takahashi, Y. Yokokohji, K. Nakamura, K. Naruse, T.
Hanari, K. Kawabata, S. Suzuki and H. Asama, Remote Control Technology for Monitoring
Inside PCV Pedestal during Retrieval of Fuel Debris, The 6th International Forum of
the Decommissioning of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station(1FD6), B02,2022.8.
[3] S. Nakashima, R. Komatsu, A. Moro, A. Faragasso1, H. Woo, N. Matsuhira, K. Kawabataand H. Asama, Navigation and Control of a Novel Shock-resistant Mechanical
Manipulator for Fuel Debris Retrieval, The 6th International Forum of theDecommissioning of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station(1FD6), B03, 2022.8.
[4] Keita Nakamura, Keita Baba Takuma Yoshikawa, Toshihide Hanari, Kuniaki Kawabata,
Taku Matsumoto, Verification for 3D reconstruction of stairs using artificial image
data, The 21st International Conference on Intelligent Software Methodologies, Tools,
and Techniques, 2022.9.
[5] Yasuyoshi Yokokohji, Keynote: Teleoperation Technology That Expands Possibilities
of Robot Applications, Remote Control System, International Topical Workshop on
Fukushima Decommissioning Research 2022(FDR 2022), 2022.10.
[6] Keita Baba, Keita Nakamura, Toshihide Hanari, Kuniaki Kawabata, Yutaka Watanobe,
Investigation of QR code reconstruction performance in 3d reconstruction in liner
orbit photography based on simulation, International Topical Workshop on Fukushima
Decommissioning Research 2022(FDR 2022), 2022.10.
[7] Yutaro Fujino, Shinsuke Nakashima, Ren Komatsu, Hanwool Woo, Hajime Asama, andAtsushi Yamashita, Radiation Source Localization via a Mobile Robot by Integrationof Filtered Back-projection, Workshop at The 2022 IEEE/RSJ International Conferenceon Intelligent Robots and Systems(IROS 2022), 2022.10.
[8] Taku Matsumoto, Toshihide Hanari, Kuniaki Kawabata, Hiroshi Yashiro, Keita Nakamura,
Automatic process for 3D environment modeling from acquired image sequences, 28th
International Symposium on Artificial Life and Robotics, 2023.1.
【論文発表】[1] R. Yokomura, S. Warisawa, and R. Fukui, 3-dimensional construction of the modularized
rail, Advanced Robotics, Vol. 36, No. 24, pp. 1351–1364, 2022.
[2] M. Kaburagi, K. Shimazoe, M. Kato, T. Kurosawa, and H. Takahashi, Identificationand quantification of a 60Co radiation source under an intense 137Cs radiation fieldusing an application-specific CeBr3 spectrometer suited for use in intense radiation
fields. Journal of Nuclear Science and Technology, 59(8), pp.983-992, 2022.
[3] M. Kaburagi, K. Shimazoe, Y. Terasaka, H. Tomita, S. Yoshihashi, A. Yamazaki, A.
Uritani, and H. Takahashi, Neutron/γ-ray discrimination based on the property andthickness controls of scintillators using Li glass and LiCAF (Ce) in a γ-ray field,
Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Section A: Accelerators,
Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, Vol.1046, 167636, 2023.
[4] K. Nakamura, T. Hanari, K. Kawabata, K. Baba, 3D reconstruction considering
calculation time reduction for linear trajectory shooting and accuracy verification
with simulator, Artificial Life and Robotics, 28, pp.352–360, 2023.

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4. 結言
本研究では，福島第一原発の廃炉に向けて，遠隔技術分野を中心とした研究人材の育成を行う．
燃料デブリ取り出し時における炉内状況把握のためのモニタリングプラットフォームの構築，およびプラットフォーム上を移動するセンサによる計測・可視化についての研究を行う．このような研究課題に参画することによる研究教育，講義等の座学，施設見学の 3 つの柱で研究人材を育成することを実施している．
以下に，5 カ年計画の 4 年目である令和 4 年度の業務実績を述べる．
(1) モニタリングプラットフォームの構築① 軌道構造自動施工システム
前年度開発した要素を組み合わせて軌道構造施工システムとしての組み上げを試みた．組み上げの過程で明らかになった課題を達成する方法について検討し，システムの実現性を検証した．
具体的には，楢葉遠隔技術開発センターにて直線モジュール，屈曲モジュールおよびそれらを支持する機構を組み合わせ，軌道構造の展開および軌道構造上の観察ロボットの移動を実施し，実現性を検証した．さらに，発展課題として観察ロボットの駆動部に駆動力遮断機構を導入し，故障した観察ロボットの推進・押出しを円滑にする工夫を施し，健全なロボットへの交代の実現性についても検証した．
② コンパクトに巻き取り可能な高剛性軽量アーム（再委託先：福島大学）
前年度までの成果を活用して，全体のシステムインテグレーションならびに評価，改良を行うとともに，目的のアーム試作機の 1 号機の設計に取り組んだ．
具体的には，関節の状態切り替えに要する時間の短縮を目的に，関節に用いる材料ならびに加熱・冷却の方法について検討を行った．その結果，ロック状態からフリー状態への切り替え時間
を約 3.4 秒，フリー状態からロック状態への切り替えを約 1.4 秒に短縮することに成功した．この結果に基づき，長さ 4 m のアームを 10 分以内で巻き取り・伸長できるような巻き取り装置の検討を行い，基本構造の設計を完成させた．
(2) 遠隔操作インタフェースの開発① 映像提示インタフェース
前年度に行ったシミュレーション環境における映像提示を，実環境において適用するために手法の改良を行った．また，開発した映像提示手法について，モックアップを用いた試験を行った．
さらに，耐放射線性を考慮したカメラシステムを構築し，放射線照射実験による画像情報に対するガンマ線ノイズの影響を検証した．
具体的には，より現実に近い状況に適用可能な配置設計のために，3 次元環境に適用可能な遮蔽判定手法を実際のカメラ軌跡に適用した．楢葉でのモックアップ実験において，3 次元環境モデ
ル上で可視化対象を指定し，提案手法により遮蔽されていないカメラ位置を提示することを確認した．また，構築したカメラシステムを原科研の WASTEF で照射実験を行い，ガンマ線ノイズの影
響および耐放射線性能の確認を行った．今回のカメラシステムは２種類用意し，それぞれ 780 Gy
および 690 Gy で故障した．
② 高臨場感遠隔操縦システム（再委託先：神戸大学）
前年度実現した遠隔操縦手法を拡張し，実環境に配置された様々な複数カメラ視点やシミュレーション環境内の仮想カメラ視点を活用した遠隔操縦が可能な実験プラットフォームを構築し，

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得られた知見をもとにペデスタル内に設置するモニタリングプラットフォーム上の複数カメラを利用した遠隔操縦手法の検討を開始した．
具体的には，検討していたカメラアームの視点変更手法を実験プラットフォーム上で実現し，主画面内の作業アーム姿勢との整合性を保ちつつ，オペレータが自由にカメラアームの視点を変更できるようにした．また，ペデスタル内に設置するモニタリングプラットフォーム上の複数カ
メラを模擬したモックアップの構築に先立って，モックアップ上でのカメラの配置検討や視点変更を行いながらの遠隔操作の有効性が確認できるようにシミュレータ環境を構築した．
(3) 放射線モニタリングデバイスの開発
ガンマ線バックグラウンド下での中性子検出試験を実施した．開発システムの模擬体系を用いた 3 次元可視化実証試験，放射線モニタリングデバイス以外のセンサとの情報統合，連動試験を行った．
具体的には開発した中性子検出器を用いて，高ガンマ線場での中性子検出実験を実施し，1 Gy/hのガンマ線存在下での中性子を検出可能であることが確認できた．また，3 次元再構成手法として，3 次元位置情報とガンマ線検出情報を同期させ組み合わせることで 3 次元的な位置を再構成
する情報統合試験を実施した．
(4) 炉内環境把握のための環境モデル立体復元手法の研究開発（連携先：原子力機構）
立体復元手法に関わる技術の研究開発を継続して行い，復元結果が複数の局所な環境モデルとして得られた際にモデルを統合するための手法を開発した．開発する環境モデル統合手法との連携に向けて画像収集・管理システムの改良，拡張を行った．また，前年度構築した模擬実験環境
は並行して進められているプラットフォームの開発状況を反映させて改良，拡張を行い，検証実験を実施した．
具体的には，重複画像や類似画像等の立体復元計算に寄与しない画像を選択的に除外する手法について継続して研究開発を実施した．また，カメラから取得された画像群を複数の局所グループ群に分割して，局所グループ群ごとに逐次的に立体復元処理を適用して生成された複数局所立体モデルを統合する手法について研究開発を行い，整合した立体モデルが構築できることを実験により示した．さらに，カメラ画像の収集，蓄積，立体復元処理（SfM-MVS）等の各プロセスを統合して実行するシステムに，開発した立体復元計算画像選択手法を統合するための開発を実施した．
(5) 研究人材育成
福島第一原発の廃炉に向けて，廃止措置に関する講義を実施した．クロスアポイントメント制
度を活用し，会津大学から連携ラボ（原子力機構）に参画し，研究人材育成に従事した．
具体的には，廃止措置に関する講義を 13 回にわたり大学院生向けに実施した．講義名は「廃止措置特論 E」であり，受講者数は 21 人であった．
(6) 研究推進研究代表者の下で各研究項目間ならびに廃炉環境国際共同研究センター（CLADS）等との連携を密にして，研究を進めた．また，研究実施計画を推進するための打合せや会議等を開催した．
具体的には，毎月 1 回のプロジェクト会議を実施するとともに，研究項目間での議論を行った．
また，関連研究開発として量子科学技術研究開発機構の ITER 保守ロボット技術等の見学会を実施
した．
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本事業のアウトカムとしては，PCV 上部空間に新たに設置するプラットフォーム上に遠隔モニタリング装置を配置することにより，遠隔機能と取り出し作業とを機能分離し，継続的なモニタリングを可能とする本技術のコンセプトを廃炉関連企業に広く情報提供するとともに，本コンセ
プトの活用を希望する企業と将来的にはタイアップすることを想定している．研究成果のアウトプットとしては，学術誌への投稿を進めている．各連携ラボの研究成果はモニタリングプラット
フォーム上での実装可能性について検討し，楢葉遠隔技術開発センターで部分的な評価実験を行う予定である．

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