用机器狗制作辐射图

Brian Quiter（左）和Kushant Patel测试辐射成像系统与Boston Dynamics Spot Robot的物理耦合

2013年，研究人员携带Microsoft Kinect相机穿过日本福岛县的房屋。该设备的红外光追踪建筑物的轮廓，制作出粗略的3D地图。最重要的是，该团队对来自手持伽马射线成像仪早期版本的信息进行了分层，显示了福岛第一核电站事故中原本看不见的核辐射。

本月，美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室（伯克利实验室）的科学家正在教一只机器狗使用背上的一套独立的传感器智能地寻找放射性物质。

“可能需要很长时间才能看到伽马射线探测器等放射性技术的改进，因此我们正在通过利用其他传感器类型来定义最先进的技术，”伯克利实验室应用核物理（ANP）项目副主任Ren Cooper说。“这不仅仅是核物理学 - 而是机器人，计算机视觉，软件和其他元素结合在一起，从而实现了社会效益。”

这些应用包括通过监测发电厂、粒子加速器或医院使用的放射源来改善核安全；核安全和不扩散努力；环境清理和修复；以及对灾害的应急反应。

自从Kinect时代以来，伯克利实验室的研究人员已经组合了越来越多的传感器来绘制辐射图。他们将摄像机馈送、LIDAR（光探测和测距）、惯性测量单元（如陀螺仪和加速度计）和粒子探测器集成到具有电源和机载计算的独立系统中。在一种称为“场景数据融合”的看似简单的技术中，来自多个来源的大量信息被压缩到一个图像中。

“我们现在能够用我们的系统做的是相当革命性的：我们正在三维和实时地绘制世界，”加州大学伯克利分校教授、伯克利实验室ANP创始人兼负责人Kai Vetter说。他和几名研究生与日本原子能机构合作绘制了福岛房屋的地图。“这是观察环境和做出决定的一种非常强大的方式，因为我们有这个工具，可以在任何地方可视化辐射。

这些系统已经可以手动携带穿过崎岖的地形，由无人机通过开放区域飞行，或者绑在可以在建筑物内机动的机器人上。现在，研究人员正在建立这些功能，以实现更独立的机器人行动，例如调查热点或找到辐射区域的极限。

教机器狗新技巧

把辐射探测系统绑在机器狗身上并不难。伯克利实验室的科学家Brian Quiter花了大约两分钟的时间将定位和映射平台（LAMP）连接到波士顿动力公司的Spot机器狗上。整合这两个系统，让Spot获得辐射数据，并知道如何做出明智的选择，这是另一回事。

一个重要的因素是教狗什么是物体以及如何回应它们，这是计算机视觉中称为“语义分割”的过程。

“如果你在墙的另一边有一个放射源，这只语义上无知的狗会走过来说，‘嘿，这堵墙有放射性，’”Quiter说，他也是ANP的副负责人。“一只语义聪明的狗会说，‘这里有放射性——我想看看墙的另一边是什么。’目前，还没有这样做的机制。如果我们能把这些知识融入我们的算法中，我认为这将是一件大事。它将提高自动放射性测绘的效率。”

有了这种编程，一个自主机器人可以智能地绘制出受污染的物体和区域进行清理。或者，它可以走在走廊上，识别出应该具有特定辐射特征的废物罐，并立即收集额外的数据来调查任何异常情况。

“进行良好的测量需要时间 - 机器人可以进行良好的测量，”Quiter说。“这使检查员或操作员可以自由地做其他事情，这意味着机器人可以接受辐射剂量而不是人类。

Spot在测试期间携带LAMP系统

辐射图的未来

辐射测绘在过去十年中不断发展，但仍有一些研究人员想要改进的地方。目前的系统擅长绘制一个区域的相对辐射量地图并挑选热点，但从更有限的测量中形成预期辐射剂量的实际地图是一个积极改进的领域。

“定量读数并非易事，因为世界非常复杂，”Vetter说。“对于辐射，读数的距离很重要，屏蔽方式的屏蔽量也很重要。其中很多必须通过我们所做的测量来推断，但我们现在的优势是，我们使用机器学习和机器视觉获得了有关环境的大量信息。

一种方法是开发新的算法，可以整合传感器收集的更多信息。例如，科学家们已经从新的成像算法中看到了有希望的早期结果，该算法可以使用伽马射线探测器测量的全范围能量生成地图。

绘制辐射图的系统也可能在未来的新领域找到应用。研究人员可能会将它们用于关键材料的回收，这是一种寻找地质上有趣的材料的方法，这些材料是以前的矿区因为当时被认为没有价值而丢弃的 - 例如电动汽车的锂。

“这是一个相当大的问题，我们希望能够帮助解决，”Quiter说。

辐射测绘还可以帮助团队找到埋在世界各地埋藏的数百万枚地雷中的一些。虽然地雷没有放射性，但研究人员正在研究一种使用中子的称为“主动探测”的技术如何导致地雷发射伽马射线，然后他们可以探测到。维特还可以想象使用该技术来监测航天器和宇航员在长途旅行中的健康状况，因为他们暴露在宇宙辐射中。

“我们今天所处的位置令人兴奋，技术的巨大进步使我们能够实时绘制世界地图，”Vetter说。“但看到还有什么要做，以及未来会发生什么，也令人兴奋。