| 研究課題/領域番号 |
20H02109
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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 |
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)
谷島 諒丞 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (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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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 自動掘削 / 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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| 研究実績の概要 |
本研究では，油圧ショベルによる自動掘削動作の実現を目指し，土砂の性質の推定手法と自動掘削動作の生成手法の提案を行うことを目的としている．具体的には，まず，油圧ショベルによる土砂の掘削中に，搭載したセンサを用いて，土砂の三次元計測を逐次行う．次に，土砂の崩れ易さや硬さといった土砂のマクロ的性質を推定する．この性質と計測した土砂形状を合わせて動作の再計画を行い，掘削を継続する．
これを実現するため，令和二年度は，まず，屋外でも三次元形状が精度良く取得が可能なRGB-Dセンサ（RealSense）を利用し，土木研究所のフィールドにて，掘削時の環境取得実験を行った．さらに，土砂の性質を土量変化率で表せるものと仮定し，このセンサから，掘削時の土量変化率を測定する手法を提案した．これを実装した結果，油圧ショベルによる掘削時の地形情報は，土砂が柔らかい場合，比較的高い精度で，土量変化率を取得可能であることが判明した．さらに，令和二年度には，土量変化率を考慮した油圧ショベルの動作計画手法を提案した．現在，この手法に関する研究を進めているが，この手法により，油圧ショベルの効率の高い自動掘削動作の実現が期待できる．
上記のアプローチと並行し，令和二年度には，掘削土壌の定性的な含水量の傾向を機械学習により推測するフレームワークの構築に着手した．実験土壌としては，腐葉土，軽石，黒土，パーライトを対象とし，RGB-IRカメラを用いて機械学習用のデータセットの獲得をおこなった．水分量に関しては，飽和水分量に対して5段階とし，さらに照度や色情報に基づいたData augmentationを行った．このフレームワークを用いることで，今後は，土砂のマクロ的性質を推定することが可能となると期待できる．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は，屋外で三次元形状が精度良く取得が可能なRGB-Dセンサ（RealSense）を利用し，土木研究所のフィールドにて，掘削時の土壌環境の取得実験を行うと共に，土砂の性質を土量変化率で表せるものと仮定し，このセンサから土量変化率を測定する手法を提案した．これを実装した結果，油圧ショベルによる掘削時の地形情報は，土砂が柔らかい場合，比較的高い精度で，土量変化率を取得可能であることが判明した．一方，土砂が硬い場合，放土後の土砂と地面との間に空間が生じ，これが見た目の土量を増大させる原因となるため，土量変化率の精度が低下することも確認した．また，令和二年度には，この土量変化率を用いて土砂の性質を推定し，これを考慮した油圧ショベルの動作計画手法を提案した．
また，本年度は，従来の一般的な土壌パラメータを求めるのではなく，マクロかつ定性的な指標から土砂の性質を推定することを考えることとし，掘削土壌の定性的な含水量の傾向について，機械学習を用いて推測するフレームワークの構築に着手し，基本的な実験データセットからその有用性を確認した．
以上に示した通り，いくつかの問題は抱えつつも，当初目標としていた進捗に沿って研究開発が進んでいる．また，動作計画についての一部は，予想以上の成果が出ている．そこで，自己点検の区分については，（２）おおむね順調に進展している，と判断した．
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| 今後の研究の推進方策 |
土砂の性質の推定手法と自動掘削動作の生成手法に関する研究を進めるため，令和二年度に引き続き，令和三年度も，土砂の性質を推定するため，土量変化率の測定手法について，引き続き改良を進める．また，令和二年度に，土砂の性質を考慮した油圧ショベルの動作計画手法を提案したが，令和三年度には，この手法について，実機を用いた実験を繰り返し行うことで，その有用性を検証すると共に，この手法の改良を行う．
これと並行し，令和三年度には，土中水分量を土壌表面から推測するモデルの構築を目指し，実験環境の整備ならびに水分量の時間推移に対応するためのフレームワークの拡張を目指す．
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