| 研究課題/領域番号 |
20H02109
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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)
濱崎 峻資 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (10849003)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2022年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2020年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
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| キーワード | 自動掘削 / 建設機械 / フィールドロボティクス / 油圧ショベル / 土砂のマクロ的性質 / 土量変化率 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
土木建設業では，熟練工不足の解消ならびに労働環境の改善を行うため，完全自動土木工事の実現が期待されている．これを実現するためには，油圧ショベルが自動で土を掘ることが必須であるが，対象となる土砂が変形するために大変困難である．そこで，本研究では，土砂のマクロ的性質を考慮した油圧ショベルの自動掘削動作の実現を目指す．具体的には，掘削中，油圧ショベルに搭載したセンサを用いて，逐次土砂の三次元計測を行う．これにより，土砂の崩れ易さや硬さといったマクロ的指標を推定する．この指標と土砂形状を用いて動作の再計画を行い，掘削を継続する．本研究では，実油圧ショベルを用いて，この一連の自動掘削動作の実現を目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究では、土砂の性質の推定手法と，これを用いた油圧ショベルの自動掘削動作の生成手法を提案した．まず，土の表面画像から土内部の水分量の時系列変化を予測する機械学習のフレームワークを構築し，4種類の土壌において90%の精度で分類可能であることを実証した。さらに、周囲気温を入力パラメータに加えることで、予測精度が向上することを確認した。次に，土砂のマクロ的性質と土砂形状を用いた油圧ショベルの自動掘削動作計画／再計画の提案を行った．動力学シミュレータと最適化手法を用いて，土壌の密度に応じた効率的な掘削軌道の生成を提案した。この手法は，シミュレーションならびに実建機を用いて，有用性を確認した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
熟練の油圧ショベルオペレータは，掘削を行う際，土砂の形状のみならず，無意識のうちに土砂の性質を逐次推定し，掘削動作に反映している．このような掘削動作の自動化を機械で実現するため，本研究では，土砂の性質の推定手法と油圧ショベルの自動掘削動作の生成手法を提案し，シミュレーションならびに実建設機械を用いて，その有用性を確認した．このような動作を機械に自動で行わせることは，対象となる土砂が変形するために大変困難であり，ロボットの自律動作獲得ためのマイルストーン動作の一つである．また，同時に，現在の社会問題の解決に直接結びつくことが期待できる結果であるとも言える．
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