自律移動ロボットを用いた放射線源の分布推定技術（電気学会 放射線を利用した微量分析およびイメージング技術調査専門委員会）

自律移動ロボットを用いた 放射線源の分布推定技術 田村 雄介 東北大学 大学院工学研究科 ロボティクス専攻 ytamura@tohoku.ac.jp February 18, 2022.

１ 研究目的、研究方法など 本日のお話（の経緯） 本研究計画調書は「中区分」の審査区分で審査されます。記述に当たっては、「科学研究費助成事業における審査及び評 価に関する規程」（公募要領１０９頁参照）を参考にすること。 本欄には、本研究の目的と方法などについて、５頁以内で記述すること。 冒頭にその概要を簡潔にまとめて記述し、本文には、(1)本研究の学術的背景、研究課題の核心をなす学術的「問い」、 (2)本研究の目的および学術的独自性と創造性、(3)本研究で何をどのように、どこまで明らかにしようとするのか、につい て具体的かつ明確に記述すること。 本研究を研究分担者とともに行う場合は、研究代表者、研究分担者の具体的な役割を記述すること。 （概要） <研究成果の1F実機適用イメージ> 連携計測による線源探査ロボットシステム(CORRASE)の開発研究 東北大 人見・田村・野上、 富山高専 高田・金子、 福島大学 鳥居、 JAEA 北山 ⾼視野・迅速・安価な放射線源探査を実現するロボットシステム(Cooperative Operation Robot system for Radiation Source Exploration: CORRASE、コラッセ)を開発 Ø 重厚な遮蔽体を持たないバーチャルピンホールカメラ(VPC)で⼩型軽量のセンサーを開発 Ø ⾼指向性検出器（機能の単純化＝⼩型軽量；複数測定とロボットの機動性により⾼視野実現） Ø 複数のロボット連携（⼀つのロボットに機能を課さない＝⼩型化 → 狭隘部、段差等へのアクセス） 遮蔽体 シンチレータ VPCで1.5 kg以下の計測システムを実現 1F建屋内の数mSv/h〜数 100 mSv/hの環境下で迅速 に広範囲の3次元線量率 マップを作成する。 複数の視点からの測定で放射線画像を再構成 本研究の目的は、医用診断、環境モニリング、宇宙ガンマ線、核セキュリティなど 島添先生基盤A の幅広い領域で必要とされるガンマ線定量可視化技術の理論的、実験的な手法の確立であ る。本目的達成のため新たな 3 次元等方 TOF (Time Of Flight)構造を有する球型カメラ 人見先生CLADS英知事業 (ガンマスフィア(Gamma‑Ray Sphere) GRASP)を開発し、本手法の実験的理論的検証を行う。 コンプトンカメラはサブ MeV 領域以上のガンマ線に対して原理的に高感度を有する イメージング手法であり、医学応用(分子イメージング)、環境モニタリング(自然、人工 2

背景 - 福島第一原発建屋内における放射線源分布把握の必要性 - 核セキュリティリスク対策における放射性物質発見の必要性 作業員の被曝リスクを低減しつつ、放射線源の3次元 的な分布を知る必要がある ロボットを用いた放射線源分布推定 出典：東京電力ホールディングス 3

ロボットを用いた放射線源分布推定 基本的なコンセプト 移動ロボットにガンマ線検出器を搭載して、様々な箇所でガンマ線の測定を行い、 測定結果をもとに、CTにより放射線源の分布を推定する。 検出器 放射線源？ 移動ロボット 観測 移動 4

移動ロボットを用いたガンマ線CT コンプトンカメラ ガンマ線 飛来方向 MLEM 再構成画像 コンプトンカメラ姿勢 LiDAR - オドメトリ - 点群 Localization 検出器の位置姿勢（≒ ロボットの位置姿勢）を知る必要 ロボットの移動誤差 + センサ（LiDAR等）の計測誤差 を考慮 5

移動ロボットの自己位置推定 使用するセンサ：LiDAR LiDAR 不確実性の取り扱い 誤差：移動誤差、センシング誤差 モデル：運動モデル、センサモデル 自己位置推定（ベイズフィルタ） Z Prediction: bel(xt ) = p(xt |ut , xt 運動モデル センサモデル <latexit sha1_base64="rpnex4FKjymPhlVliVncq4Ut3Hs=">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</latexit> Update: 1 )bel(xt 1 )dxt 1 <latexit sha1_base64="ycNVwfAz3kzY1OPTJoyL/Pf+sBI=">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</latexit> bel(xt ) = ⌘p(zt |xt )bel(xt ) xt : 状態 ut : 制御入力 <latexit sha1_base64="ijW6BZMqDJK0dTcOAFgX5UoXVmg=">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</latexit> <latexit sha1_base64="f9XW4tTuHOJeCkubBAllN+6YA1o=">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</latexit> zt : 計測 <latexit sha1_base64="i1PtGsd3Z/lcxdQnp+e/i1R0gWQ=">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</latexit> 6

実験 コンプトンカメラ - 5x5mの環境中に1x1mの小部屋 - 小部屋中に放射線源（2.7MBq 137Cs） - 30分計測して移動 x 8点 2D LiDAR（Hokuyo UTM-30LX） 71 3 Real data experiments on 3-D radioactivity distribution mapping 移動ロボット（Pioneer 3DX) 放射線源 1.3 m 4.3 m Point 8 0.89 m Radiation source Point 6 Point 5 Point 2 4.5 m 0.5 m Point 7 Point 1 y z x Point 3 0.88 m Point 4 3.7 m Fig. 6.5 The blueprint of the experimental environment. Green dots represent observation 7

実験結果 Simpleback backprojection projection Simple Iteration 11 Iteration Iteration 10 Iteration Iteration 20 20 D. Kim, H. Woo, Y. Ji, Y. Tamura, A. Yamashita, H. Asama: 3D Radiation Imaging Using Mobile Robot Equipped with Radiation Detector, Proceedings of the 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, pp.444-449, 2017. 8

課題 線源は結局どこにある？壁の手前？奥？ 9

LiDARによる計測情報（地図）の利用 放射線源は、LiDARで計測された障害物よりも手前には存在しないはず unknown Invisible radiation source object free CTによる画像再構成を、物体領域/未知領域に限定する 10

実験 Robot & Sensors Environment 3D LiDAR (Velodyne VLP-16) Compton camera Source 2 Pioneer 3DX Source 1 Radiation source: 137Cs 2.2MBq # of measurement locations: 10 11

環境地図 SLAMによる環境地図構築と再構成領域の限定 Z [m] 再構成領域 Y [m] X [m] Y [m] X [m] 12

放射線源分布推定結果 Z [m] X [m] Z [m] Y [m] 従来手法 [Kim2017] X [m] Y [m] 提案手法 [岸本2019] 13

• 3次元再構成 放射線源分布推定結果 Source 1 従来手法 [Kim2017] Error (m) Source 1 Source 2 従来⼿法 [Kim2017] [岸本 2019] N/A N/A 0.40 0.09 Source 2 Intensity Intensity Source 2 Source 1 提案手法 [岸本2019] 提案⼿法 観測位置姿勢が不適切 35 岸本卓也, Hanwool Woo, 田村雄介, 島添健次, 高橋浩之, 山下淳, 淺間一: ガンマ線検出器を搭載した移動ロボットによる空間中の構造物を考慮し 14 た放射線源分布の3次元再構成, Robomech2019, 2A1-B10, 2019.

移動ロボットを用いた線源分布推定の課題 移動ロボットを用いたガンマ線CT 複数の適切な箇所で計測を行うことで、3次元的な線源分布を推定可能 → 線源分布についての事前知識が必要 事前知識がない状況で自律移動ロボットを用いて線源分布を推定したい 1) 1台のロボットによる自律的な観測点生成 2) 複数台のロボットによる連携探査 15

1台のロボットによる自律的な観測点生成の考え方 線源が遠い場合 線源に近づく方向に移動 線源が近い場合 線源を包囲する方向に移動 想定する検出器：4πガンマカメラ 16

• Simple back projectionを⾏いカウントが加算された 主成分分析を用いた観測点生成 ボクセル群に対して主成分分析 1. ある地点での観測結果から、ボクセル空間上に単純逆投影 • 得られたボクセル群の主成分のベクトルを⽤いて移動ロボッ トの次の観測点を⽣成 2. カウントが加算されたボクセル群に対して主成分分析を行う • 閾値を設定し、各観測点のガンマ線計測数が 3. 主成分ベクトルを用いて移動ロボットの次の観測点を生成 閾値以下（放射線源から遠い）場合には第1主成分 - カウントが少ない場合→線源から遠いと判断→第1主成分方向に移動 閾値以上（放射線源に近い）場合には第2主成分 - カウントが多い場合 →線源から近いと判断→第2主成分方向に移動 • 最終的に環境中の線源を全て経路内に包含する観測 第2主成分 第1主成分 観測点 放射線源 移動ロボット 放射線源 24 17

実験 放射線源から離れた位置からロボットがスタートし、自律的に観測点を生 成ながらガンマ線計測を行い、線源の位置を推定する 4πガンマカメラ 放射線源 137Cs (2MBq) Pioneer 3DX 18

• 第２主成分を使⽤して移動した 観測点のみを⽤いた3次元再構成結 実験結果 観測点生成の様子 画像再構成結果 T. Kishimoto, H. Woo, R. Komatsu, Y. Tamura, H. Tomita, K. Shimazoe, A. Yamashita, H. Asama: Path Planning for Localization of Radiation Sources Based on Principal Component Analysis, Applied Sciences, Vol.11, No.10, 4707, 2021. 19

複数台ロボットによる放射線源の連携探査 粗密探索 1. 対象空間全体の大まかな探査 • 複数台のロボットが動きながら環境全体を粗く計測し、詳細 測定を行うべき領域を絞り込む。 2. 特定箇所の詳細な測定 • 特定箇所の近距離（互いに可視）に複数台ロボットを配置 し、詳細な測定を行う。 英知を結集した原子力科学技術・人材育成推進事業 課題解決型廃炉研究プログラム「連携計測による線源探査ロボットシステムの開発研究」 （2021-2023, 研究代表者：人見啓太朗） 20

複数台ロボットによる対象空間全体の大まかな探査 環境地図をもとに、n台のロボットの負担が均等になるように領域を分 割し、各ロボットが粗く探索を行う経路を生成 現状の方針：環境をグリッドマップ化して、全てのセルを通るような探索を行う 探索領域分割 環境地図 掃引経路生成 複数台での探索経路 21

複数台ロボットのための探索領域分割 n台のロボットの負担が均等になるようにMultilevel k-way Partitioning により、領域を分割する 隣接セルのグループ化 セル数の均等化 G. Karypis & V. Kumar: Multilevel k-way Partitioning Scheme for Irregular Graphs, Journal of Parallel and Distributed Computing, Vol.48, No.1, pp.96-129, 1998. 22

各ロボットの掃引経路生成 1. 2. 3. 4. 障害物や壁に隣接しているセルを接続 接続されたリンクを障害物とみなして、1を繰り返す 全てのパスを接続する （可能な限り）一筆書きになるように経路を生成する 倉林大輔, 太田順, 新井民夫, 吉田英一: 掃引作業における移動ロボット群の動作計画, 日本ロボット学会誌, Vol.16, No.2, pp.181-188, 1998. 23

粗い探索をしながら領域を絞り込む例 移動ロボット： 対向2輪型（直進0.5 m/s, 回転 90 deg/s） マップ： グリッドサイズ=1.5m x 1.5 m 検出器： 4方向からの放射線を区別して計数 放射線源 探索の様子 粗い推定結果 24

まとめ 移動ロボットを用いた放射線源分布推定 - 移動ロボットによるガンマ線CT • LiDARによる計測情報（地図）の利用 - 自律移動ロボットによる放射線源探査 • 1台のロボットによる自律的な観測点生成 • 複数台のロボットによる連携探査 25