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本研究では，災害対応における無人建機の投入・稼働を支援する目的で，建設ロボットの遠隔操作のための知能化システムの構築を目的とする．災害発生直後の無人建機投入のためのプロセスを【１】測量，【２】計画，【３】稼働の３つのフェーズに分割して，それぞれにおいてオペレータを支援する技術を研究開発する．最終年度である今年度は，主に以下の検討を行い，当初の予定であるシステム化までを完了させた．
【１】については，2019年度に構築したマルチモーダルセンシングの理論を発展させシステム化した．温度情報や偏光情報などの現場環境における環境の属性情報を特殊センサで取得し，3次元距離画像データに重畳するための統合的な方法論を構築し検証実験を行った．本成果は，2021年6月に開催されるロボティクス・メカトロニクス講演会（ROBOMECH2021）で発表予定である．
【２】については，災害現場での土砂崩れなどによる地形変化を把握するために地形の形状を推定するシステムを構築した．特に2019年度までで構築したLiDARを用いた堆積土砂量の推定手法について，施工現場を想定した環境において実機による検証実験を行った．その成果を日本機械学会誌への投稿論文としてまとめ，掲載が決定している．
【３】については，複数の建機が協調作業をする上で必要不可欠な相互の位置姿勢推定が可能なシステムを構築した．前年度まで提案したダンプトラックの位置姿勢推定手法を拡張した画像認識と形状マッチングによる高精度な手法を提案し，実験により検証した．またダンプトラックへの積み込みの際に移動させた土砂の総量を見積もるために，油圧ショベルのバケット内土砂量を推定する手法を提案し実機による検証実験を行った．以上の成果は，それぞれ第26回ロボティクスシンポジア，ROBOMECH2020で発表済みである．
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