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建築施工現場でのロボットアームの高度活用を可能にする統合技術研究

Research Project

Project/Area Number 20H00271
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Medium-sized Section 23:Architecture, building engineering, and related fields
Research InstitutionChiba University

Principal Investigator

平沢 岳人  千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (30268578)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 加戸 啓太  千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (60727379)
Project Period (FY) 2020-04-01 – 2024-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥20,540,000 (Direct Cost: ¥15,800,000、Indirect Cost: ¥4,740,000)
Fiscal Year 2022: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2021: ¥4,030,000 (Direct Cost: ¥3,100,000、Indirect Cost: ¥930,000)
Fiscal Year 2020: ¥10,400,000 (Direct Cost: ¥8,000,000、Indirect Cost: ¥2,400,000)
Keywordsロボットアーム / 建築 / 施工 / 双腕 / カメラ映像 / 動作推定 / 人物推定 / 行為推定 / 安全管理 / 人工知能
Outline of Research at the Start

施工現場で要求されるロボットの姿勢・動作に関して研究し現場での運用を可能にする技術を開発する。本研究では、七軸双腕ロボットを採用することで、ロボットの姿勢・動作に制限となる障害物が多くてもこれらを避け、また複数のロボットが高密度に配置されても互いに干渉せず、効率よく仕事をこなせる機動性の高いロボットシステムの開発を目指す。機動性は、工場等とは異なり施工現場でロボット本体を移動させての運用では必須の性能である。本研究は、現代および近未来の建築施工現場における逼迫する労働力不足に対して、工学的、技術的な観点からのソリューションを提案する。

Outline of Annual Research Achievements

令和2年度は、主要な実験機材の調達において、社会的要因により計画通り進められなかった。これに関しては、研究計画の前後を見直すことで対応し、全体計画に支障とならない状態を維持できた。
事前に計画していた装備が得られなかったこともあり、ロボット周辺環境の危険性検知のシステム構築および実験を集中して実施した。この実験では、人物検出と関節の画像内における二次元位置の推定を行うアルゴリズムであるOpenposeでカメラ映像を処理し、検出された関節位置を人物、動作、位置の推定に活用した。動作の推定ではトラッキングした関節位置のシーケンスによる分別を試み、深度カメラの映像から人物、動作、位置の推定が可能であることを確認した。
また、学内の工房での実験では、カメラ映像から、人物の特定と作業内容を推定させた。この実験により、ロボット周辺において許(される|されない)作業、近接していて(良い|わるい)人物、などをカメラ映像にから自動分別できることを示せた。
今回の周辺監視システムはロボットシステムと統合して使用する。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

コロナ禍による機材調達の影響は思いのほか大きく研究計画の見直しを迫られることになったが、サブテーマの実行順序を見直すことで対応し、全体でみればさほどの遅れは生じていないと考えている。

Strategy for Future Research Activity

令和2年度導入予定の機材も本年度前半には調達出来る目処がついている。研究計画書の令和2年度、令和3年度分の残りを、本年度内に実施する。

Report

(2 results)
  • 2020 Comments on the Screening Results   Annual Research Report

Research Products

(1 results)

All 2020

All Journal Article (1 results)

  • [Journal Article] 現場安全性・生産性向上のための深層学習とコンピュータビジョンによる人物・位置・動作の認識に関する研究2020

    • Author(s)
      上田航平、本田悠樹、加戸啓太、平沢岳人
    • Journal Title

      第43回情報・システム・利用・技術シンポジウム論文集(社)日本建築学会・情報システム技術委員会

      Volume: 1 Pages: 348-351

    • Related Report
      2020 Annual Research Report

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Published: 2020-04-28   Modified: 2022-04-19  

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