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Open lab2013パネル原稿集
- 1. 概要
ロボットをモジュール単位で容易に構築するソフトウエアプラットフォーム
モジュール化と再利用によって開発期間の短縮、コスト削減が可能
ロボット特有な機能、異言語、異OS間で連携する機能を提供
特徴
基本単位:RTコンポーネント(RTC)としてモジュールを作成
RTC同士を接続してデータ・コマンドの送受でシステムが動作
OMG(Object Management Group) 国際標準に準拠
RTミドルウエアとRTコンポーネント
ロジック
・デバイス制御
・制御アルゴリズム
・アプリケーション
etc…
ソフトウエアモジュール
RTシステム
RTC
RT
コンポーネント
RT
コンポーネント
RTC
RTC
RTM
ロジックを箱(フレームワーク)に入れたもの=RTコンポーネント(RTC)
RTCの実行環境=RTミドルウエア(RTM)
RTミドルウエアを使うと…
A社の部品
B社の部品
RTコンポーネントには
や
ハード+ソフトの
RTコンポーネント
RTミドルウエアで
簡単につながる
ソフトウェアだけの
RTコンポーネント
標準化された接続部分
||
RTミドルウエア
がある。
別々の場所で作られた様々なRTコンポーネントでも
の部分は標準化されているので
インターフェース
RTミドルウエアを介して
簡単につながる!!
ロボットシステム開発が短時間で可能!!
+
+
C社の部品
- 3. 概要
ソフトウエア国際標準化団体 OMG†における国際標準化を推進
多様な実装間の相互運用性実現のため標準化に着手 (2004年~)
RTコンポーネントのインターフェースを標準化(2008年)
†Object Management Group
特徴
汎用コンポーネントモデルとロボット特有な機能を標準として定める
誰でもミドルウエアを作ることができ、相互運用が可能に
OpenRTM‐aistをはじめ、10種類以上の多様な実装が存在
Robotic Technology Component (RTC) Specification
pd RTC Packages
«profile»
RTC
• OMG RTC 仕様は3つ
のパッケージから構成
される:
SDOPackage
Execution Semantics
Introspection
– Lightweight RTC
– Execution Semantics
– Introspection
(from External Models)
Lightw eight RTC
(from Robotic Technology Components)
Execution Semantics
Lightweight RTC
Introspection
RTC
SDO
Data flow
コンポーネント
FSM
コンポーネント
request
response
Multi Modal
ポート
ポート
状態マシン
ロボット特有の実行形態 コアコンポーネントモデル
状態マシン
動的構成の実現
OMG RTC標準仕様書
OMG RTC仕様準拠のRTミドルウエア実装
名称
OpenRTM-aist
OpenRTM.NET
RTM on Android
H-RTM (仮称)
RTC-Lite
miniRTC,
microRTC
RTMSafety
RTC CANOpen
PALRO
OPRoS
GostaiRTC
ベンダ
AIST
SEC
SEC
本⽥R&D
AIST
SEC
特徴
SEC/AIST
SIT, CiA
富⼠ソフト
ETRI
GOSTAI,
THALES
互換性
C++, Python, Java
---
.NET(C#,VB,C++/CLI, F#, etc..)
◎
Android版RTミドルウエア
◎
OpenRTM-aist互換、FSM型コンポーネントをサポート
◎
PIC, dsPIC上の実装
〇(ブリッジ)
CAN・ZigBee等を利⽤した組込⽤RTC実装
〇(ブリッジ)
機能安全認証 (IEC61508) capableなRTM実装,商⽤
〇(ブリッジ)
CANOpen-RTCマッピングを定めたCiA 標準
〇(ブリッジ)
⼩型ヒューマノイドのためのC++ PSM 実装
×
韓国国家プロジェクトでの実装
×
ロボット⾔語上で動作するC++ PSM実装
×
- 4. 概要
コマンドラインで個々のRTコンポーネントやRTシステムの制御が可能
RTSystemEditorと同等の機能を持つコマンドセット
リソースが少ないコンピュータでも動作可能、スクリプトによる定形処理に威力を発揮
特徴
コマンドラインやシェルスクリプトでRTコンポーネントを接続したりアクティ
ベートしたりすることが可能
Windows、Linux、BSD、及びMacOS Xなどで利用可能
RTシステム全体を一つのコマンドで起動、終了することが可能
起動条件や起動順序に従いRTCの起動を行う
RTSystemEditorで作られたRtsProfileファイルを利用可能
コマンドラインからrtprintとrtinjectとrtlogでコンポーネントのテストを簡単
に行うことができる
コマンドの例
ファイルシステムのナビゲーション
rtcwd, rtdel, rtfind, rtls, rtpwd
RTCのコネクションを管理する
rtcon, rtdis
RTCの状態を変更する
rtact, rtdeact, rtreset
RTCを検査する
rtcat, rtprint, rtinject, rtlog
RTCのコンフィグレーションを管理する
rtconf
マネジャーを利用する
rtmgr
$ rtcwd /localhost/
$ rtls
kenroke.host_cxt/
$ rtfind . ‐‐type=c ‐‐iname Out
/localhost/kenroke.host_cxt/ConsoleOut0.rtc
$ rtcwd kenroke.host_cxt/
$ rtls ‐l
Inactive 1/0 0/0 1/0 0/0 ConsoleIn0.rtc
Inactive 1/0 1/0 0/0 0/0 ConsoleOut0.rtc
$ rtcon ConsoleIn0.rtc:out ConsoleOut0.rtc:in
$ rtact ConsoleIn0.rtc
$ rtact ConsoleOut0.rtc
$ rtls ‐l
Active 1/1 0/0 1/1 0/0 ConsoleIn0.rtc
Active 1/1 1/1 0/0 0/0 ConsoleOut0.rtc
$ rtprint ConsoleIn0.rtc:out
[0.026795792] 42
$ rtcat ConsoleOut0.rtc
ConsoleOut0.rtc Active
Instance name ConsoleOut0
Type name ConsoleOut
Version 1.0
+Execution Context 0
+DataInPort: in
$ rtmgr manager.mgr create ConfigSample
$ rtls
ConfigSample0.rtc ConsoleIn0.rtc manager.mgr/
ConsoleOut0.rtc
- 7. 概要
音声認識、音声合成、対話制御などのロボットのコミュニケーション 機能をコンポーネ
ント化
知能化PJで開発された有償コンポーネントと置き換え可能
KINETCなどの最新の入力機器に対応した機能拡張と保守を継続
特徴
オープンソースソフトウェアによる音声対話機能のコンポーネント群
音声認識、音声合成コンポーネント群は、知能化PJの共通インターフェースに準拠
KINECTセンサを用いたジェスチャ認識などマルチモーダル対話機能コンポーネント
OpenHRIで提供するコンポーネント
Official Site: http://openrtc.org/OpenHRI/
OpenHRIAudioパッケージ
• マイクから音声信号を取得、環境の雑音除去、音源方向の同定など音響信号処
理などのコンポーネント群
OpenHRIVoiceパッケージ
• 音声認識や音声合成に関する機能のコンポーネント群
• Julius, OpenJTalk, Festivalを簡単に利用することができる
SEATSATパッケージ
• 状態遷移型音声対話処理のコンポーネント群
マルチモーダル入力機器のコンポーネント
• KINECTセンサを用いたマイクロホンアレイ入力とジェスチャ認識
OpenHRIを用いたロボットシステム構成例
- 8. RTM on Android
〜Android対応RTミドルウェア〜
株式会社セック
概要
RTM on Androidは、Android OSに対応したRTミドルウェアです。
RTM on Android を用いることで、ロボットやセンサがAndroid端末と連携するシステムを
迅速かつ安価に作成することが可能になります。
特徴
Android OSに対応したRTミドルウェア実装
-Android上でRTコンポーネントを開発することができます。
-コンポーネント指向開発によりシステムの保守性、再利用性、拡張性が向上します。
OMGの国際標準規格であるRTC Specificationに準拠
-OpenRTM‐aist‐1.0と連携することが可能です。
-RTミドルウェアを使用した既存ロボット/センサが利用できるため、開発コストを
下げ、開発期間を短くすることができます。
RTM on Androidの活用事例
SCENE1: ロボットの遠隔制御・監視
Android端末を⽤いてロボットを遠隔制御
タブレットからロボットを操作
ロボットのカメラ映像をタブレットで表⽰
SCENE2: センサーネットワーク
Android端末をセンサネットワークのデバイスとして
活⽤
部屋情報をセンサーと接続したAndroid端末から
収集
収集結果をタブレットに表⽰
インフォメーション
ロボット
カメラ映像
人のセンシング結果
ロボットの
首振りを制御
コントローラとして利用
RT-ADK
(センサー)
部屋ごとの温度、照度
センサーの情報を収集
RT-ADK
(センサー)
情報表示端末として利用
※RTM on Androidは、独⽴⾏政法⼈新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託事業「次世代ロボット
知能化技術開発プロジェクト」のもとで開発した成果を活⽤しています。
- 10. HIROを用いたペットボトル把持
玉川大学 岡田浩之研究室 株式会社アドイン研究所
概要
RoboCup@Homeのような日常生活におけるロボットの活用を目標として構築しました。
HIROにKinect及びハンドを装着し、ペットボトル検出と把持をおこなう
RTコンポーネントです。
特徴
OpenCVの物体検出ライブラリを使用したペットボトルの検出
Kinectからの座標とHIROのIK機能を用いたペットボトルの把持
ペットボトルの把持向けに専用ハンドを製作
HIRO制御RTコンポーネント接続図
ペットボトル検出とHIRO動作手順詳細
ペットボトル検出(RtcObjectDetector)
OpenCVライブラリ(Haar-like特徴、Adaboost検出器)を使用
ペットボトルの検出部位は特徴的な先端部分にて検出
学習には以下の枚数の画像を使用
・ポジティブ画像:5710枚
・ネガティブ画像:9614枚
HIRO動作手順(RtcHiroGripper)
①HIROと接続、初期化
②待機姿勢へ動作
③首の動作
④ペットボトル座標読み込み
⑤アームの動作
⑥ハンドの動作(把持)
⑦アームの動作(持ち上げ)
HIRO全体写真(右図)
ペットボトル把持のハンド(下図)
ネガティブ画像例
ポジティブ画像例
これに加え、フィルタリングにより検出率を上げる
■認識枠によるフィルタリング
認識枠の高さが閾値より小さいもののみ出力
■距離によるフィルタリング
対象物の距離が閾値より近いもののみ出力
- 11. 概要
高信頼なロボットを開発するモデルベース開発環境
状態遷移表で設計の抜け漏れを予防
シミュレータで振る舞いの妥当性を検証
RTミドルウェアで振る舞いを部品化して開発効率アップ
LEGO NXT 「お薬ロボ」
テレプレゼンスロボット
環境
センサー
バンパー
(非常停止)
センサー
障害物
センサー
環境情報
管理
走行センサー
管理
障害物
管理
安全走行
管理
ウィンク
制御
両目
サーボ
モニター
制御
通信管理
モニター
サーボ
走行
制御
車輪
モーター
・NTTデータ様のテレプレゼンスロボットの開発に採用
・薬を正しく飲むことを支援するサービスロボット
・安全走行管理コンポーネントの設計に利用
・サービス設計者が日本語の状態遷移表で記述、メンテナンス
・操作コマンドと障害物情報の調停を管理
・メカ部は LEGO NXT で実装
Beauto Rover RTC 教材
電動車椅子ロボット
・ヴィストン社の 「ビュートローバーRTC」 での利用例
・産業技術総合研究所様の電動車椅子ロボットに採用
・RTC が動作するPCからBluetooth / ZigBee経由で制御
・安全モニターコンポーネントの設計と検証に採用
・操作コマンドと障害物情報の調停を管理
・右図は走行ログから生成した設計カバレッジのエビデンス
・Python(スクリプト言語) で手軽に UI を構築
「ZIPC-RT」 と OpenRTM の連携動作の原理
①RTCBuilder が生成した onExecute関数から ZIPCが生成した事象解析関数を呼び出します。
②生成コードには ZIPCとの通信コードが含まれ状態遷移のログ生成やセルカバレッジ取得可能です。
http://www.zipc.com/special/zipc_rt/
・本資料の内容は予告なしに変更する場合があります。
・本資料に記載された社名、製品名は各社の商標または登録商標です。
- 15. 概要
複数人物が存在する環境下においても走行が可能な人物追従ロボットシステム
人間追従動作を活用した移動ロボットのナビゲーション
人間追従のRTコンポーネント化 → 地図学習・ナビゲーションシステムとの容易な統合
特徴
人間の生活環境における安定した人間追従動作の実現
ロボットによる人間追従動作 → 人間の動きの観測結果を移動ロボットの走行に生かす
人間の動作に基づいて走行可能領域や環境の形状、地図などを学習させる
人物追従システムのRTコンポーネント
Kinectによる人物検出
移動ロボットの人物追従
LRFによる人物検出
+
パーティクルフィルタによる
人物追跡
パンユニットによる
Kinectの視野拡大
移動ロボットナビゲーションへの適用例
人物追従
システム
地図生成
システム
ハイブリッド環境地図を利用した移動ロボットナビゲーションシステム
重要点の
地図生成
追従時の方向転換や
停止など、人物の
特徴的動作の検出
ナビゲーション
システム
• 人を追従しながら、走行環境中の意味のある重要点
を検出し環境地図を自動生成
• 生成した環境地図に基づくナビゲーション
→ 子どもが親のあとをついていきながら環境を学習し
ていくように、人とともに行動することで、自律走行が可
能になる移動ロボットシステムを目指している
- 16. Raspberry Pi用入出力拡張ボードの紹介
有限会社 ウィン電子工業
概要
未来のプログラマのために開発した超低価格で名刺サイズのパソコン(Raspberry Pi)に接続する
入出力拡張ボードを、独立行政法人産業技術総合研究所と共同開発。
ねらい
簡易にセンサーやアクチュエータを接続する事を可能にする。
ハードウェアを製作する時間を短縮でき、プログラム開発、講習の効率化を行える。
手頃な機器を利用したシステム例を紹介する事で、RTミドルウエアへの参入を容易にする。
特徴
Raspberry Piの汎用入力出力(GPIO)コネクタに、そのまま接続可能。
Raspberry Piと同サイズ、または小型な為、設置スペースを節約。
多用なインターフェース、センサを活用出来る。
製品
○PiRT-Unit IO拡張ボード
○ SPI-CAN変換ボード
○ RasPiExtBoard
A/D×4CH、D/A×2CH、 I²C、PWM、
CAN×2CH
3軸ジャイロセンサ、3軸地磁気+加速度センサ、
RS-232C or XBeeの選択式
デイジーチェーン接続可能
大気圧センサ、湿度+温度センサ
アーキテクチャ
PiRT‐Unit
SPI‐CAN
RS‐232C
RasPiExtBoard
D/Aコンバータ
地磁気センサ
湿度センサ
+
XBee
I2C
PWM
A/Dコンバータ
Raspberry Pi
CAN
UART_TxD
I2C_SDA
UART_RxD
I2C_SDL
ジャイロセンサ
PWM
加速度センサ
SPI_MOSI
GPIO 23(CLK)
SPI_MISO
GPIO 24(DATA)
SPI_SCLK
SPI_CE0
SPI_CE1
有限会社 ウィン電子工業
+
大気圧センサ
温度センサ
- 17. 概要
FPGA上で動作するCORBA実装(ORBエンジン)
RTミドルウェアにおける通信の基本となっている分散オブジェクト標準規格CORBAに準拠
FPGAをマイコン・PC・タブレット等のアプリケーションと連携する際に最適
特徴
オブジェクト指向インターフェイスでJava/Python/C++等の言語からFPGAを操作可能
Javaからのハードウェア合成により低遅延(UDP/IPパケットの入出力:200μ秒)
FPGA上の任意の回路を接続可能(JavaRockのHDLインターフェイスを使用)
ORBエンジンの性能・JavaRockによる回路記述例
1000
Delay [us]
800
ORB (PC)
ORB (FPGA)
Raw (PC)
Raw (FPGA) Raw:生データ
手動で作った
1回8バイト転送
制御プロトコル
600
400
200
0
1
ORBエンジンは、FPGA上に作成したセンサ等の独自回路
にオブジェクト指向のインターフェイスを付与します。
(CORBA準拠で、Java/Python/C++などから呼出し可能)
1. import net.wasamon.javarock.rt.*;
2.
3. @javarockhdl
4. public class Timer {
5.
int counter = 0;
6.
7.
@auto
8.
public void run() {
9.
while(true) {
10.
counter++;
11.
}
12.
}
13.
14. public int getCounter() {
15.
return counter;
16. }
17. public void resetCounter() {
18.
counter = 0;
19. }
20. }
ORB:オブジェクト
指向呼出し
プロトコル
(50‐200バイト)
2
3
Remote Calls
4
@autoと記載した
メソッドは
自動並列実行
通常のJavaスタイル
の記述が可能
5
遠隔呼び出しのUDP/IPパケットが、
FPGAに入ってから出るまでの呼出
し応答時間測定結果です。(0.2ms)
Javaによるタイマー回路の
記述例です。JavaRockで回路
(HDL)を合成できます。
適用事例:FPGA倒立振子ロボットの開発
センサ入力
平均化処理
Whole Control Flow
Control kernel
Start
Sensor value input
Gyro sensor value
average
Start
Control loop
8.3ms
(120Hz)
46%
Z value controll
<1%
Z calibration
7%
Loop
Encoder average
21%
Sync
Output calc
17%
Initialize
制御周期
8.3ms
Processing
Time
6.9ms
(worst)
Kernel
Overflow check
2%
Irregular detection
End
① VStone社倒立振子キット(Beauto Balancer)
に付属のC言語ソースコードの処理を分析し、
制御周期120Hz(8.3ms),センサ値平均化の処
理時間が大部分を占めることが分かりました。
Remote PC
Gyro
Sensor
& ADC
H/L=0V/3.3V Phase A
CORBA
protocol
Control
Logic
UDP
TX
UDP
RX
100
BaseTX
Phase B
UDP
RX
UDP
TX
リモートホスト
Time
Voltage 0-3.3V
Converted to 12bit value
Remote
Controller
② IDL(Interface Definition Language)で、倒
立振子システムの操作に必要なメソッドを
定義しました。
Sensor Board
FPGA board
Gyro&
Average
long setPwmOutput(in short activePeriod, in boolean direction,
out short gyroValue, out short encValue);
};
↑制御のメソッド
7%
処理時間
6.9ms
Java
IDL
long setPwmPrescaler(in short prescaler);
←PWM周期設定のメソッド
long setPwmPeriod(in short period);
<1%
PWM output
interface InvertedPendulum {
long setSyncPeriod(in short period); ←制御周期設定のメソッド
Client
@PC
Packet creation
FPGA(サーバオブジェクト)
Server Object
@FPGA
UDP Packet
PWM
output
Get sensor values
UDP Packet
Motor output
Calculation
Packet creation
Timer
Direction
Protocol Processing
By ORB Engine
Motor
Driver
Gyro
モータ出力 タイマ
Calc
Read out
sensor value
(Phase A/B) and
calculate angle
Read out sensor value
(8 times) and make average
Motor output
Packet analysis
センサ 演算
Encoder
PWM
Timer
Set
PWM
Active
period
Drive
Motor
always
Count-up
Always
For sync
Use the Calculated/
Averaged sensor values
(Synchronization)
ORBE
server
PWM signal
センサ
time Sync
Packet analysis
Rotary
Encoder
Encoder&
Average
Controller
③ 倒立振子キットのマイコン
ボードをFPGAボードに載せ替え
ました。
Sync
Packet creation
Set
PWM
Active
period
I/O manipulation
On FPGA
UDP Packet
Packet analysis
④ FPGAはセンサ・モータ入出力、制御演算 ⑤ UDPパケットにCORBAのメッセージを載せ、
をリモートPCが行う分散システムをJavaRock ORBエンジンによる低遅延での遠隔メソッド呼出
& ORBエンジンを用いて設計実装しました。 しで制御パラメータを調整し倒立制御しました。
Sync
⑥ FPGAのみでも自立制御に成功し
ました。センサ毎に並列処理すること
で処理時間に十分な余裕があります。
- 18. 中央大学大学院 古川優、松井芳樹、國井康晴
概要
大規模複雑化するシステム開発を効率化し, 遠隔地からの管理運用を可能にする
3層構造型システムアーキテクチャにより, 管理運用を柔軟化
特徴
ユーザビリティを考慮し, 柔軟な動作ロジックを仮想接続にて構築可能(Logic Layer)
タスク制御コンポーネントであるDatabaseNodeModule(DNM)を用いて, 実接続における
データ透過性の確保や効率的なモジュール管理を実現(Connection Layer)
ハードウェア接続のネットワーク化により, 物理的制限なしに変更が可能(Physical Layer)
システムアーキテクチャ
Logic Layer(仮想接続層)
• モジュールの動作ロジック(タスク)を柔軟に構築し,
自由にそれらの切り替えが可能
あらゆる状況への柔軟な対応・操作のためのユーザビリティ
Connection Layer(実接続層)
• モジュールの実際の振る舞いをDNMによって管理
• 共有メモリ機能を搭載し, 高速な通信が可能
• クラスタリングによる最適なマッピングを行う
効率的なモジュール管理・データ透過性の確保
Physical Layer(物理層)
• ハードウェアをネットワークを介して接続し
直接任意の機能にアクセス可能
• 物理的制限なしに接続を変更できる
最低限の通信でのシステム変更の実現
•
テレオペレーションとマルチCPU化
テレオペレーション機能
• ロボット側システムとオペレータ側システムを通
信専用モジュールで接続
• 外部ネットワークを介して遠隔地からの制御を実
現
• 通信状態の監視
• 通信の透過性の確保
• システム同士の独立性
の確保
マルチCPU機能
• DNMを各PCに配置し、ローカルネットワーク内で1
つの階層構造を構築
• 複数のPCに配置されたモジュール群を1つのシス
テムとして運用
遠隔ロボットへの施用
本アーキテクチャにより構築されたシステムをMicro6に実装
Teleoperation用の通信, 状態監視ツールを開発
惑星探査ローバ Micro6
中央大学大学院理工学研究所
• 負荷の分散
• トラブル時のバックアップ
- 19. 概要
ヨウ化セシウム(CsI(Tl))シンチレーション方式を用いた放射線,放射能濃度測定器
食品,土壌,森林などにおける核種毎の放射能濃度と空間放射線量の測定が可能
公共施設や各市町村の住民が手軽に使用でき,安全安心の確保への寄与を目指す
特徴
国産CsI大型結晶(約46cc)を使用し,高感度・高分解能を実現
ハンディタイプ,小型・軽量化を実現
RTミドルウェアを採用し,各種応用アプリケーションへの対応が可能なシステムを実現
低コスト化を実現
H‐SRBC本体
ヨウ化セシウム結晶各サイズ
測定画面
従来技術との違い
1台で放射線量(μSv/hr)と放射能濃度(Bq/kg)の測定が可能
大型ヨウ化セシウム結晶(CsI)と鉛遮蔽構造の適正化により,ハンディな小型・軽量化を
実現
システム最適化設計手法SDSI‐Cubicを利用した最適設計を実施
4CsI×4フォトダイオード方式により,高感度・高分解能を実現(特願2013‐037315「計測装
置」)
r eq [Pa ck a g e] H- SBC [要 求 図]
H -S BC
<<requirement >>
放 射 線計 測
i bd [Pa ck a g e] H-SBC [H-S BC 制御 用PC ]
no t es
放射線を正確に,早く,安く
計測できること
: 測定値取得
<<requirement>>
使 用用 途
<<requirement >>
正確 な 状況 把 握
: ビューア
<<flowPort>> :コマンド
<<flowPort>> :コマンド
n ot e s
自家菜園や給食の簡便な
放射能(ベクレル値)を計
測ができること
no t es
空間放射線量を正確に
計測できること
<<flowPort>> IN :コンフィギュレーション情報
<<flowPort>> :コンフィギュレーション情報
<<flowPort>> OUT :コンフィギュレーション情報
<<flowPort>> 測定値取得 :コンフィギュレーション情報
<<deriveReqt >>
<<deriveReqt>>
<<deriveReqt>>
<<requirement>>
γ 線検 出 効率 向上
<<requirement>>
正確 な計 測
n ot es
測定分解能の高い結晶を
使用すること
<<requirement>>
安 全 基準 クリ アの 確 認
not es
人体に影響の大きいガンマ線
の検出効率を向上させること
no t es
過去に計測した試料の影響を
受けないこと
<<sat isfy>>
<<deriveReqt>>
not es
測定結果を他人が容易に確認
できないようにすること
<<deriveReqt>>
<<requirement>>
ガ ン マ線 エネ ル ギー 測
定範 囲
<<flowPort>> RawData :測定結果
no t es
屋外(田んぼの近くなど)で
使用できるようにすること
<<flowPort>>
:コマンド
<<deriveReqt>>
<<requirement...
重量
no t es
5k g以下であること
<<deriveReqt>>
<<requirement>>
シン チレ ー タの 大き さ
no t es
CsIインゴットの径をなるべく
大きくすること
下限135mm~上限170mm
<<requirement>>
バ ッテ リ駆 動
n ot es
バッテリを使用して6時間
以上駆動可能なこと
: 放射能算出
<<flowPort>> 放射能 :スペクトル
<<flowPort>> 放射線 :スペクトル
<<flowPort>> IN :コンフィギュレーション情報
<<flowPort>>
:スペクトル
<<flowPort>> OUT :コンフィギュレーション情報
<<deriveReqt>>
<<requirement>>
鉛厚 さ
not es
シンチレータの大きさをなるべく
小さくすること
□2.5cmラH2cmが目標
<<flowPort>> :放射能
<<flowPort>> keV600 :スペクトル
<<flowPort>> keV600 :スペクトル
<<flowPort>> keV662 :スペクトル
<<flowPort>> keV662 :スペクトル
<<requirement...
直材費
<<deriveReqt>>
<<requirement >>
B G放 射 線の 遮 蔽
<<flowPort>> 放射能算出 :コンフィギュレーション情報
<<flowPort>> :放射能
not es
シールド容器の鉛の厚さをな
るべく薄くすること
<<deriveReqt>>
<<deriveReqt >>
<<deriveReqt>>
<<deriveReqt>>
<<requirement>>
分解 能向 上
<<flowPort>> :ステータス情報
<<flowPort>> :測定結果
<<flowPort>>
:測定値
<<deriveReqt >>
<<requirement>>
小型化
n ot e s
直径8cmラ高さ12cm(600cc)
以下の大きさとすること
<<deriveReqt>>
<<requirement >>
結 晶径
<<requirement>>
核種 分 類精 度
no t es
3%以内でセシウム137の線量を測定でき
ること
not es
0.5~3MeVの範囲を計測でき
ること
<<sat isfy>>
<<block >>
ヨウ化 セシ ウム
<<flowPort>> :ステータス情報
<<requirement >>
使用 環 境
<<deriveReqt >>
<<requirement>>
価格
not es
簡易Viewer込みで15万円(100台)~
10万円(1万台)以下であること
n ot es
測定したデータを外部に保
存できること
<<deriveReqt>> <<deriveReqt>>
no t es
装置本体のサンプルを入れ
る部分に試料を直接触れさ
せないこと
<<deriveReqt >>
: H-SBC本体
n ot e s
一般の家庭の主婦が容
易に使用できること
<<requirement>>
測 定デ ータ 保 存
n ot e s
25Bq/k gの放射能を測定で
きること
n ot e s
ガンマ線の核種を同定でき
ること
<<requirement >>
サ ン プル 保持 方 法
<<flowPort>> :測定値
<<requirement...
ユーザ
<<deriveReqt>> <<deriveReqt >>
<<requirement>>
放射 能 感度
<<deriveReqt>>
<<requirement>>
核種 の同 定
<<deriveReqt>>
<<deriveReqt>>
<<requirement>>
プ ライ バ シー 保護
n ot e s
過去からの放射能,放射線量を時
系列で比較できること
<<deriveReqt>>
no t es
半減期が長い(約30年)セシウム
137の量を測定できること
<<requirement >>
試 料間 の 影響 の 排除
not es
空間放射線量:0.003マイク
ロSv/h〜30マイクロSv/hを
計測できること
<<deriveReqt >>
<<deriveReqt >>
<<deriveReqt>>
<<requirement>>
放 射線 量測 定 範囲
<<requirement>>
時系 列比 較
n ot e s
国が定めた安全基準(土:
100Bg /kb,米:50Bq/kg )以下の放
射能を測定できること
<<deriveReqt >>
<<requirement >>
半減 期の 長 い物 質 の測 定
<<deriveReqt>>
<<deriveReqt>>
<<deriveReqt >>
not es
直材費を全体価格の半
分以下に抑えること
<<requirement...
ピー ク 分離
<<satisfy>>
no t es
バックグラウンド放射線を
90%以上遮蔽すること
n ot e s
装置全体としての分解能
を向上させること
<<block>>
サ ンプ ル 装填 容 器
<<deriveReqt>>
<<block>>
H- S BC
-
感度 : 感度(CPM)
<<deriveReqt >>
<<satisfy>>
<<block>>
シン チ レー タ
n ot e s
10min以内に測定できること
n ot e s
使用する結晶毎の特性の違い
を補正できること
parts
<<flowPort>> IN :コンフィギュレーション情報
コスト
エネルギー分解能 : エネルギー分解能
p a :rコスト ck a g e] H-S BC [感度(C PM)]
[Pa
<<requirement>>
測 定時 間
<<requirement>>
結 晶固 体 特性 の 補正
: 放射線算出
不感時間補正係数 :double = 0.000123
<<sat isfy>>
<<deriveReqt>>
not es
周辺環境および装置内部
の温度が変化しても,計測
値に影響を与えないように
すること
<<flowPort>> :コマンド
<<s atis fy>>
not es
ピーク分離可能なカウント
数を稼げること
n ot e s
測定分解能の高い結晶を
使用すること
n ot e s
外部からのノイズの影響を
低減すること
<<requirement>>
温 度変 化 への 対応
<<satisfy>>
<<requirement>>
カ ウン ト数
<<deriveReqt>>
<<requirement>>
結晶 の 分解 能向 上
<<requirement>>
ノイ ズ の影 響低 減
<<flowPort>> keV800 :スペクト
ル
<<flowPort>> keV800 :スペクトル
n ot e s
セシウム137のピーク値
を正確に分離できる事
<<deriveReqt >>
b d d [Pa c k a g e ] H- S BC [H- S BC ブロ ック定義 図 ]
<<deriveReqt>>
<<flowPort>> :放射線
<<flowPort>> :放射線
<<block >>
バ ッテ リ
<<flowPort>>
:スペクトル
<<block>>
測 定値 取得
<<block>>
計測部
<<block>>
BGシ ー ルド 容器
p a r ts
計測部コスト : 計測部コスト
計測部パッケージングコスト : 計測部パッケージングコスト
<<deriveReqt>>
-
不感時間補正係数 :double = 0.0
H-SBC IPアドレス :string = 127.0.0.1
H-SBC ポート番号 :long = 12000
ステータスチェック周期 :int = 1
-
全体cpm-Bq変換式傾き :double = 0.00928
137Cs@662ガウス半値全幅 :double = 98.3
137Cs@662検出効率 :double = 1.0
137Cscpm-Bq変換式傾き :double = 0.0272
137Cs@662ピーク検出閾値 :int = 5
134Cs@600ガウス半値全幅 :double = 119.3
134Cs@600検出効率 :double = 1.6
134Cs@600ピーク検出閾値 :int = 5
134Cs@800ガウス半値全幅 :double = 67.9
134Cs@800検出効率 :double = 0.5
134Cs@800ピーク検出閾値 :int = 3
134Cscpm-Bq変換式傾き :double = 0.0104
フィッティング最大試行回数 :int = 100000
フィッティング許容誤差 :double = 0.000000000001
: カウント数
<<flowPort>> 推定結果 :測定結果
<<flowPort>> 放射線推定結果 :測定結果
: CsI線吸収係数
<<flowPort>> OUT :コンフィギュレーション情報
<<flowPort>> 放射線算出 :コンフィギュレーション情報
<<requirement>>
振動 の 遮断
<<block>>
表示 部
n ot e s
外部からの振動の影響を
低減すること
<<block>>
BG シー ルド 容器
<<block>>
放 射能 算出
p a rt s
表示部コスト : 表示部コスト
p a rt s
BGシールド容器厚さ : BGシールド容器厚さ
BGシールド容器コスト : BGシールド容器コスト
BGシード容器重さ : BGシールド容器重さ
<<block>>
BG シー ルド 用 中ブタ
<<block>>
バ ッテリ
<<block>>
屋外 測定 用 遮蔽 装 置
: カウント数
: カウント数
p a rt s
: 結晶幅
: CsI密度
: CsI線吸収係数
: 結晶厚み
-
: 感度(CPM)
<<block>>
計 測装 置ケ ース
<<block>>
反射材
p a rt s
計測装置ケースコスト : 計測装置ケースコスト
<<block>>
光 検 出デ バイス
p a rt s
放射線検知部コスト : 放射線検知部コスト
放射線検知部パッケージングコスト : 放射線検知部パッケージングコスト
: 結晶厚み
: 結晶厚み
: 感度(CPM)
: 絶対効率
: 効率
: 効率
: 効率
: 幾何学的効率
1..*
: 放出比
<<block>>
US Bポ ート
<<block>>
ACア ダプタ
<<block>>
信 号処 理 基板
: 幾何学的効率
: 幾何学的効率
p ar ts
信号処理部コスト : 信号処理部コスト
<<block>>
処理 基板
<<block>>
バ ッファ ア ン プ
: 線源強度(Bq/sec)
: 感度(CPM)
: 放出比
<<block>>
信 号処 理部
<<block>>
A/ D変 換 回路
<<block>>
プ リア ン プ
<<block>>
メ イン アン プ
: 絶対効率
<<block>>
放射 線検 知 部
p a r ts
光検出デバイスの効率 : 光検出デバイスの効率
光検出デバイスコスト : 光検出デバイスコスト
光検出デバイスの種類 : 光検出デバイスの種類
光検出デバイスの個数 : 光検出デバイスの個数
コスト
現状:2万
: CsI密度
: 絶対効率
時間換算係数 :int = 3
データ保存周期 :int = 3
<<block>>
ビ ュー ア
/放射線検知部個数 :int
p ar ts
: 計測装置パッケージングコスト
計測装置コスト : 計測装置コスト
計測装置パッケージングコスト : 計測装置パッケージングコスト
p ar ts
結晶個数 : 結晶個数
表面処理加工費 : 表面処理加工費
切り出し加工費 : 切り出し加工費
結晶サイズ : 結晶サイズ
: CsI密度
: 線源強度(Bq/sec)
cpm-μSv/h変換式傾き :double = 0.5
-
<<block>>
計測 装置
-
: 計測時間
<<block>>
放射 線算 出
p a rt s
: 線源距離
サンプル充填容器コスト : サンプル充填容器コスト
<<block>>
遮光材
<<block>>
シン チレ ー タ
: 計測時間
: 感度(CPM)
<<block>>
サ ン プル 装 填容 器
<<block>>
ハ ウジン グケー ス
コスト
現状:25万, 目標:2万
<<block>>
ヨウ化 セシ ウム
: CsI線吸収係数
<<block>>
γ線
<<block>>
シン チレ ー ション 光子
<<valueType>>
電圧
ta g s
quantityKind =
unit =
<<valueType>>
エネル ギー 値
: 線源が検出器を見込むコーン角
t ags
quantityKind =
unit =
: 線源が検出器を見込むコーン角
: 線源が検出器を見込むコーン角
: 線源距離
: 結晶幅
: 線源距離
: 結晶幅
謝辞:本製品は,(独)科学技術振興機構(JST)平成24年度先端計測分析技術・機器開発プログラム【重点開発領域「放射線計測
領域」】のご支援,ならびに関係者各位の多大なるご協力による成果です.ここに記して各位への深甚の謝意を表します.
- 21. ・筑波⼤学連携⼤学院
連絡先: arthur.murakami@aist.go.jp
概要
最近発売されたBeagleBone Blackに注目し、RT‐Middlewareの導入を試みた
BeagleBone BlackでRTMを使うための補助ツール三つを作成
RTMインストール補助ツールを使うことでインストールが数分までに短縮
特徴
RTMのパッケージを作成
電源投入時にプログラムが自動的に起動する仕組みを作成
以上の仕組みを一発でインストールするスクリプトの作成
(BeagleBone BlackのIPアドレスを取得する仕組みの作成)
BeagleBone Black
CPU
Coretex‐A8 1GHz
RAM 512MB
OS
AngstromLinux
価格 $45
IO
A/D×7
PWM×6
タイマ×4
シリアル×4
CAN SPI I2C
•
•
•
•
•
•
•
•
低コスト
リッチなスペック
入手しやすい
開発しやすい
ストレージのアクセス速度
が速い
多様なIO
通常のLinuxが動く
USBでの起動、アクセスが
出来る
環境構築の仕組み
• RTMをパッケージ形式でインストール
改善された方法
オリジナルの手法
RTMソースコード
数時間にわたる
コンパイル!
RTMバイナリ
ダウンロード
•
パッケージの公開場所
RTMバイナリ
インストール
RTM実行可能
omniORB/OpenRTM‐aist
のパッケージを作成・公開
サーバーにある
RTMバイナリ
インストール
RTM実行可能
http://openrtm.org/
BeagleBone Black で検索
• BeagleBone Finder
RTMの自動起動
電源を入れるだけでRTコンポーネントが自動的に
起動する仕組みを構築。
ネットワーク
開発用PC
組込みシステムとしての
運用が可能に!
センサ1
センサ2
センサ3
センサ4
モニタリング
ネットワーク上のBeagleBone
を検索するツール
ARPプロトコルによりネットワーク
上のMACアドレスとそのIPアドレ
スのリストを作成
BeagleBone Black
BeagleBone Finderを実行し、 SSHによるログインが可能に
IPアドレスの取得を行えた
→ヘッドレスシステムの実現