福島核事故後，它們幫助人類阻止核泄漏

整理 | 《環球科學》編輯 廖紅艷

日本是一個具有先進機器人技術的國家，同時也是地震、海嘯災害頻發的國家。所以，無人機和機器人一直在日本的災害搜救中起著重要的作用。而2011年福島因海嘯衍生核災，由於現場輻射量遠高於人體可以承受的水準，機器人更是在現場調查和事故清理中，起到了不可替代的作用，日本也由此啟動了幾個機器人研發項目。

2017年8月24日，在世界機器人大會（World Robot Conference）第二天的主論壇報告會上，日本東北大學教授、IEEE國際機器人與自動化協會現任主席的田所諭（Satoshi Tadokoro）做了題為《日本災後救援機器人》的演講，介紹了日本在災後救援機器人方面的前沿研究和應用，下面為經過編輯的演講內容：

日本東北大學教授、IEEE國際機器人與自動化協會現任主席的田所諭（Satoshi Tadokoro）

今天我想為大家介紹一下日本的救災機器人。一個典型的救災過程包括四個環節：在災難發生後，首先是開始救援，在此之後就需要重建家園，然後是恢復正常的生產和生活，最後需要對所造成的問題進行調查，以便在下一次災難發生之前做好準備。這四個環節中，機器人都可以發揮作用，因為機器人的有些功能，人類現在是做不到的。比如，日本的福島核電站發生泄漏之後，人不能進去，只能讓機器人進去。

災後救援機器人Queens

這是一個最常見的機器人，我也參與了它的開發，它的名字叫做Queens，這是最早在福島核電站調查當中使用的機器人。調查人員可以從操作台對Queens的行動進行監測，可以看到它從一層到二層和三層，然後實時地去檢測核電站內部的情況，而且還可以拍攝到反應堆內部的照片，給我們提供了非常多的信息，幫助我們對福島核電站的泄漏事件做出回應，並制定相應的救援措施，包括對核輻射的水平做出反應。

災後救援機器人Queens

當時日本政府和東電公司都希望，能夠重新啟動這個核電站的冷卻系統，因為裡面的溫度已經到了98℃，已經是一個開水的溫度了，所以我們需要使用備用的冷卻系統，讓核反應堆冷卻，但是因為裡面的情況我們不知道，所以就使用Queens機器人對裡面的情況進行調查，然後Queens給我們提供非常細節的數據。之後它又進行了多次行動，一個月之後溫度降下來了，所以，在這個事件中，機器人發揮了很大的作用。

在這個經驗的基礎上，日本政府啟動了幾個項目。這些救災機器人項目的目的，不僅僅是針對核電站的災難，還有所有的自然和人為災害。機器人主要是用於救援和防災，因為在有些情況下這些工作是高風險的，而且用人的話效率不高，所以就要使用機器人。但我們把機器人用在這個領域也有一些問題，最大的問題就是技術太脆弱了，也就是說我們的技術在那種惡劣的環境下的表現並不好。比如在我們這個會議廳里，機器人可以很好地移動，但是在災難的現場，機器人就不能很好地移動了，也移動不起來，因為技術太脆弱了。比如，你可以想像一下，它的攝像、成像系統在我們會議廳里什麼都可以看見，但是在很黑的環境下就看不見，或者在霧裡面也看不見，或許風速很快或者雨很大的話，它也看不見，所以這種脆弱性必須要解決。

災後救援無人機在強風環境（左）和大雨環境（右）均有穩定的表現。

這個項目當中，我們試圖開發出具有那種更強壯的、更強大的視覺系統的飛行機器人（Aerial Robot），尤其是極端情況下的視覺系統。這裡所謂的視覺系統並不是機器人本身能不能到那個地方，而是它能不能在現場進一步精密地感知，以便獲得更好的信息。這些對現場情況的估測非常重要，同時對機器人在災難環境當中的自我恢復能力也非常重要。有的時候亞洲國家會發生很多地震，我們也需要使用機器人救援，就像在福島核電站一樣。

建築機器人（Construction Robot）

我們還需要開發下一代能夠應對緊急情況的建築機器人（Construction Robot），它們可以在災區重建當中發揮作用，可以完成非常複雜的任務，也會監測周圍的物體。

建築機器人（Construction Robot）原型

建築機器人頭上拴著的這個飛行機器人可以長期飛行，配合地面的機器，提供整個區域的鳥瞰圖，另外在強風的狀態下也可以通過這個機器人負載的幾個攝像頭形成一個立體的照片。機器人獲得的信息很快就回饋到了操作員那裡，操作員就可以遠程進行及時的調整，建築機器人的前臂也有震度感應器，碰到某個物體的時候會感應或者判斷這個物體的大小。為了能夠高精確度地完成任務，我們提高了建築機器人的能力，它的表現要比現有的機器人更好，而且煙和霾都不會對它造成影響。因為它的攝像頭是自帶光的，所以在黑暗和霧中也可以看得清楚。

搜救機器人（Cyber Rescue Robot）

這種搜救機器人（Cyber Rescue Robot）主要是用於在石堆當中發現遇難者和倖存者，我們把它和搜救犬進行了對比，通過機器人的一些攝像頭和圖像識別的功能，它可以識別人的鞋或者其它的衣物。這個機器人使用的是機器學習和人工智慧，它可以自動地去發現那些已經儲存進去的圖片。在這個機器人的幫助下，這隻搜救狗找到了需要援救的人員的位置。而且機器人的圖像識別功能，能夠自動地識別出這個受害者，這樣的話，整個搜救能力都得以大幅度提升。

多臂機器人（Legged Robot）

可以幫助人們在很多危險環境當中完成工作，這是一個有四條腿的機器人，裡面加裝了很多電器和感測器。除了能夠行走和提起一些東西之外，它還能夠做一些更為複雜的運動。

多臂機器人（Legged Robot）

我們在遠程控制這個機器人的同時，也要關注這個機器人周邊的環境，在選擇機器人運動路線的時候，也要緊密地關注周圍的路徑。但是，我們可能無法看到機器人上面的圖像，所以我們也在想辦法，看看如何能夠通過計算機圖像技術解決這個圖像的盲點。在遇到坍塌或者爆炸的時候，人們一般很難進入，這種多臂機器人就能夠幫助我們進入到這些危險的環境當中。

粗型蜿蜒機器人（Thick Serpentine robot）

這個粗型蜿蜒機器人（Thick Serpentine robot）上面有RM感測器，可以調整充氣時的壓力，所以無論是在水平還是在豎直的管道當中都可以爬行，甚至可以在管子內部進行爬行，或者通過擴張的壓力擠住管子進行爬行。我們可以通過聲音的傳輸計算距離，甚至在不平的地面上也可以進行移動，它可以通過身體的扭曲進行移動，這種蜿蜒的機器人能夠在一些人類難以接觸的工廠或者地理位置進行探索，比如震後很多地方其實是人力很難接近的，而這些機器人甚至可以爬上60度甚至70度陡峭的坡。

輕型蜿蜒機器人（Thin Serpentine robot）示意圖

這種輕型蜿蜒機器人（Thin Serpentine robot）可以在坍塌的房屋下面搜救受害者，可以很快地幫助我們找到受害者，並且很好地勘探出周圍的環境。這種非常靈活的蜿蜒機器人加上線纜，能夠進入到一些非常狹窄的空間當中，並且也能夠實現遠程遙控，通過遠程遙控能夠看到裡面的環境，搜救的過程當中可以很好地觸摸、看見並且聽見裡面的情況，使搜救人員在救援的過程當中能夠有更清晰的認識。

通過多振動感測器，這個機器人能夠預估前面的物體的距離，並且這種振動感測器還能夠實時回傳數據。機器人能夠通過視覺識別的技術，發現裡面的東西，隨著進入的空間越來越深，甚至可以用麥克風的聲音傳輸，來探索周邊的環境。我們可以通過這些遠程信息判斷機器人的位置，通過這種多麥克風的配置和聲音的傳輸很好地判斷它的位置，並通過這種方式找到受害者，且對周邊環境進行研究。

最後總結一下：災後機器人能夠在災後的響應、復甦和預防中發揮非常重要的作用，剛才我也跟大家介紹了我們是如何應對這些挑戰的。但我們要知道，災害是非常常見的，在中國、日本和世界其他國家都一樣，所以我們需要在技術領域進行合作，而「一帶一路」是一個非常重要的概念，可以推進我們的合作。

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田所諭（Satoshi Tadokoro）教授畢業於東京大學，自2005年起任日本東北大學教授，2014年成為該校副院長，並於2014年起擔任研究教授。自2002年開始，Satoshi Tadokoro擔任國際救援系統研究機構主席，2016年至2017年期間擔任IEEE機器人與自動化學會主席。2002年至2007年期間，他擔任了MEXT DTT救援機器人項目的項目經理。他亦曾擔任NEDO災害機器人項目的首席研究員，他領導的團隊研發出了多個救援機器人。他是IEEE會員、日本機器人學會會員、日本機械學會會員和日本儀器與控制工程師學會會員。

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