水路トンネルの点検を省力化する西松建設と佐賀大のロボット「turtle」 AIで1mm以上のひび割れを検出：ロボット

西松建設は佐賀大学とともに、水路トンネルの調査点検から記録までの一連の維持管理業務を大幅に軽減するSLAM技術を活用した水路調査ロボット「turtle」を開発した。

[BUILT]

　佐賀大学の伊藤研究室と共同で2023年03月23日、水路トンネル内における調査点検業務の省力化・効率化を図るために、自律走行式水路調査ロボット「turtle」を開発したと発表した。

　新型ロボットは、走行部にSLAM技術を活用した制御システムを実装し、トンネル線形に沿ってトンネル中央を維持しながら自律走行する。

AIで幅1mm以上のトンネル壁面のひび割れを自動検出

水路調査ロボットの全景（左）、調査ロボット走行イメージ（右）　出典：西松建設プレスリリース

　水力発電所などの水路トンネルでは、国から3年に一度の調査点検が義務付けられており、その作業内容としてトンネル内部からの近接目視などによる覆工のひび割れなどの変状や漏水の発生状況の把握が求められる。しかし、延長が数キロにも及ぶ水路トンネルに人が進入しての作業は、点検者の安全や身体的負荷といったリスクだけでなく、コストや手間を要する。また、取得した情報を処理する作業にも、時間と手間が掛かっているため、省力化・効率化が求められていた。

　そうした背景から、これまでにもドローン型や浮体型、飛行船型など、人の代わりに調査点検するロボットの開発が進められているが、積載できる重さの制約から小容量のバッテリーしか搭載できないことで飛行時間が短かかったり、坑内の水流や風況条件によって機体の方向制御が困難であるなどの課題があった。

　自律走行式水路調査ロボットのturtleは、自律走行可能な走行部と、各種カメラと照明、バッテリーなどの計測部で構成。走行部はSLAM技術の1つでレーザーセンサー（距離センサー）を用いたLiDARにより、壁面との位置関係を把握し、トンネル線形に沿ってトンネル中央部を維持しながら自律走行する。

水路調査ロボットによる計測イメージ　出典：西松建設プレスリリース

　調査対象は、直径6センチ程度で、延長約2キロのトンネル。ロボットの計測部には、高解像度の計測カメラ5台をトンネル断面方向に対して半円形状に設置することで、トンネル壁面の高精細な画像を取得。さらに同部の前後には、広角レンズのカメラを1台ずつ搭載し、ロボットによる調査状況も撮影して、トンネル壁面の画像だけでなく、坑内の漏水や異常箇所を映像として記録するため、補修や改修の事前検討での基礎情報に利用できる。

　取得した画像をもとに、SFMソフトウェアによる画像解析によって3次元モデルを構築し、その後にオルソ画像抽出や展開図の作成を行い、AI解析でトンネル壁面の漏水など幅1ミリ以上のひび割れを自動検出する。

取得画像の3D画像から展開図までの処理方法　出典：西松建設プレスリリース

ひび割れ展開図の作成　出典：西松建設プレスリリース

　turtleの導入により、従来は目視点検で行っていたスケッチなどの記録作業が不要なため、作業要員の省人化、報告書類作成の効率化が図れる。調査点検結果を3次元モデルや展開図により記録保存することで、前回調査結果との比較が可能となり、変状の経時的変化の把握や維持管理計画の立案に役立つ。さらに、小断面トンネルなどの劣悪な作業環境で、点検者のリスク低減も見込める。

　今後は、ロボットの開発実績を踏まえ、さらなる柔軟性の高いシステム構築を目指し、改良を図っていくとしている。