| 研究課題/領域番号 |
20H00271
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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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 |
中区分23:建築学およびその関連分野
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
平沢 岳人 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (30268578)
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| 研究分担者 |
加戸 啓太 千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (60727379)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 双腕ロボットアーム / 建築施工 / AGV / ロボット3Dプリント / 工学マーカ / 点群処理 / 経路探索 / 強化学習 |
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| 研究成果の概要 |
建築現場でのロボット活用には工場でのそれと異なり解決すべき問題が数多い。工場と異なり、現場でのロボットの利用では周辺環境をロボットの活動にとって理想的な状況にすることがそもそも困難である。本研究では障害物を避けて現場内を自由に移動するための技術、雑然とした施工現場でも効率的に稼働させるための小さなフットプリントに納めた双腕ロボットの開発、同ロボットを仮設を含む障害物を迂回して活動させるためのモーションプランニング技術、移動先で誤差なく仕事を完遂するための補正技術等を開発した。
これらの技術開発ではドローンで取得した点群処理、強化学習(AI)によるモーションプランニング等を実装して用いた。
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| 自由記述の分野 |
建築学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本社会は慢性的な人手不足に悩まされているが建築業においても同様の問題を抱えている。本研究では、ロボットの導入が難しい建築現場にロボットを導入するための基盤技術の開発を行った。
ロボットに建築現場で自由に移動するための機能、移動先で柔軟かつ正確に活動するための障害物迂回機能および作業位置の自律調整機能を実装した。これらの機能は最先端の点群処理技術と強化学習(AI)を実装したソフトウエアにより達成された。
建築現場でロボットを活用するためには安全面での労働法的制限が残るが、建築現場におけるロボット活用の展開に期待を抱かせる成果が得られた。
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