UGV を活用した天井の損傷箇所の検知
2025 年 6 巻 3 号 p. 715-723
詳細
2025 年 6 巻 3 号 p. 715-723
本研究では，天井板の崩落や欠落などの中規模な天井の損傷を迅速に検出することを目的として，天井の画像撮影を Unmanned Ground Vehicle (UGV)により行い，AI を用いて天井の中規模な損傷を検知する手法を提案する．天井の損傷検知には，健全時を主とする学習から異常検知が行える PatchCore を用いる．また，効率的に天井の損傷検知を行うためには，UGV の走行アルゴリズムも重要となる．そこで，建築構造物の屋内は壁面で構成されていることから，LiDAR により壁面を検出し，壁面に沿って自動走行するナビゲーションアルゴリズムも提案する．提案手法の有用性は，実建築構造物の天井を対象とし，開いた点検口を模擬損傷とする実験により実証している．また PatchCore のヒートマップ上の Anomaly Score の総和を算出することで，天井の損傷の大きさも評価できることも確認している．
