2022 Fiscal Year Annual Research Report
Autonomous Excavation of Hydraulic Excavator Based on Real-Time Estimation of Macroscopic Properties of Soil
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20H02109
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
永谷 圭司 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任教授 (80314649)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
谷島 諒丞 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (10869598)
石上 玄也 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (90581455)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | フィールドロボティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和4年度に進めた研究は，以下の3つに分類される．一つ目は，土砂情報の推定の高精度化である．今年度は，使用するセンサ（LiDAR）を変更し，さまざまな土砂形状の計測を行ってきたが，センサとしては安価でも良く，計測装置を計測対象の近くに設置する方が良いという結果が得られた．二つ目は，推定した土砂情報を考慮した油圧ショベルの動作計画手法の提案である．本年度は，特に，掘削時の土砂のこぼれを考慮した動作計画について研究開発を進めた．その結果，放土量は維持しつつ，油圧ショベルの旋回中の土砂のこぼれ量を減少させるため，すくいでバケットが水平になった瞬間にアームを前後に素早く動かす掘削動作（Soil manipulation）を提案した．この提案手法により，放土量は維持したまま，旋回中の土砂のこぼれ量を大幅に低減できることを，シミュレーションを通じて明らかにした．さらにこの手法は，建設機械実機にも搭載し，有用性の確認を行った．三つ目は，土砂の形状変化を用いた土砂のマクロ的性質の推定であり，今年度は，土砂水分飽和度を0～100％まで変更した排土実験の力学データに対応する個別要素法（DEM）による数値シミュレーションを行った．DEMにおける土砂水分量を模擬する支配パラメータとして，粒子間の付着力モデルにおけるスケーリングファクタと付着間距離に注目し，これらを土砂性質のマクロ指標とした．さらに，実験における力学データとの比較を行い，これらのパラメータ数値と土砂水分量との関連性について定量的な同定を達成した．
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| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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