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成果報告書詳細
管理番号20180000000307
タイトル平成29年度成果報告書 エネルギー・環境新技術先導プログラム/劣悪環境下での作業機械のロボット化技術の開発
公開日2018/6/2
報告書年度2017 - 2017
委託先名国立大学法人東北大学 株式会社佐藤工務店 学校法人早稲田大学
プロジェクト番号P14004
部署名ロボット・AI部
和文要約 本研究開発では,山林等の狭隘かつ急勾配な不整地における土木工事作業を対象として,バックホウによる掘削作業と連携して土砂を運搬する六輪ダンプトラックのロボット化・自律化とAIによるその高度化を目指し,以下の研究開発を行った.
1.既存建設機械の簡易的な機器改造によるロボット化手法の提案,2.地形情報を利用した高精度な自己位置推定手法の確立,3.建設機械の熟練操作者の作業データの収集と分析,4.複数建設機械の連携動作を考慮したダンプトラックの動作計画・再計画手法の開発,および,5.研究開発推進委員会を設置し本事業成果の応用展開を目指す国家プロジェクト化に向けた基本計画案の策定,を行なった.
1.については,コーワテック社製SAMなる空気圧駆動型遠隔操作用ロボットシステムを用い,操作対象としたアーティキュレート型六輪ダンプトラックに搭載できるよう,空気圧モータによるハンドル操作ユニット等を含む改造を行い,当該ロボットシステムを運転席に設置することで遠隔操作化,さらにその遠隔操作信号を自動的に与えることによるロボット化を実現した.
2.においては,ドローン等で事前に作成された3D地図を用いてマルチパスとなるGNSS衛星を推定し,それらを除くことで位置情報の高精度化を実現した.
3.においては,六輪ダンプトラックにLIDAR,GNSS,IMU,カメラなど各種センサを設置し,熟練作業者の作業データの収集を行った.特に,佐藤工務店実証試験フィールドにおける運転操作でのデータ収集に加え,南三陸や気仙沼など実際の現場での作業の中でのデータ収集も行った.さらに,バックホウとの協調作業を想定して,バックホウにも各種センサを設置し,その作業データの収集も行った.これらデータの分析においては,隠れマルコフモデルを用いて多次元特徴量時系列の分節化を行い,掬い,下ろし,及び各作業前の旋回といった各行動パターンの抽出・記号化を行い,各行動パターンの完了時間の推定を実現した.
4.においては,3D地形データからDEM(Digital Elevation Map)を生成し,ロボット用シミュレータにおける環境地図として入力するとともに,その処理からダンプトラックが走行可能な領域を抽出し,障害物回避を含め所望の位置・姿勢までの経路計画・再計画手法をTwo Stage Hybrid State A*法を用いて構築した.
さらに,以上で得られた結果をもとに,佐藤工務店試験フィールドにおいて構築したシステムを六輪ダンプトラック上に実装し,目標経路に対しpure pursuit法による経路追従アルゴリズムによる自動走行を実現した.また当該自動走行のデモンストレーションを下記研究開発推進委員会をはじめとする関係者限定公開にて行った.
5.においては,研究開発推進委員会としてフィールドロボット分野,土木建設分野,AI分野など産学官各分野からの委員を委嘱し,第1回(9月仙台),第2回(2月東京)と2回の開催を行い,当該委員会からの意見を元に基本計画案の策定を行った.
英文要約In these research and development, robotization, autonomy and advancement by the AI of an off-road articulated dump truck with 6 wheels was aimed at. The dump truck carries the gravel in cooperation with excavating work by the backhoe for construction works in the narrow, steep gradient and rough-terrain environment such as the forest and hill. In this project, the following research and development were executed:
(1) Propose a method of robotization of conventional construction machines by the simple conversion,
(2) establish highly precise localization method using topography information,
(3) collect and analyze work data of expert operators of construction machines,
(4) develop planning and re-planning method of the dump truck considering cooperated motion of construction machines,
(5) formulate a master plan for a national project which aims at application and diffusion of this project’s results with a research and development promotion committee.

(1) SAM by Kowatech co,.ltd, the robot system for remote control with air-pressure drive was employed. It was converted to be equipped on the driver seat of the articulated 6-wheeled dump truck, with supplement of a steering control unit by air motor. The converted version of SAM make a dump truck possible to be remote-controlled and robotized by applying automatically produced remote control signals.
(2) GNSS satellites with multi-path was estimated by using 3D map which was produced by drone beforehand. By removing these satellites in GNSS processing, high precision positional information was realized.
(3) Various sensors including LIDAR, GNSS, IMU, and cameras were installed on the 6 wheeled dump truck, and the work data of the expert drivers were collected. Particularly, in addition to collecting work data of expert drivers in the Sato koumuten’s test field, on-site data in practical construction works as in Kessennuma and Minami-Sanriku was also collected. Assuming cooperative task with the backhoe, various sensors were installed on the backhoe and its work data was also collected. In the analysis of these data, multidimensional characteristic sequential data segmentation using a Hidden Markov model was executed, and extraction and encoding of each motion pattern such as scooping, lowering, and turning motion preceding each work, and estimation of the completion time of each behavior pattern was realized.
(4) DEM(Digital Elevation Map) was produced from 3D topography data and employed as an environmental map in the robot simulator. A domain which the dump truck can run was extracted from the above process, and a route planner/re-planner to designated position and orientation including obstacle avoidance was constructed using the Two-Stage Hybrid State A* method.
Furthermore, based on the result provided in the above, developed systems were installed on the 6-wheeled dump truck, and automated driving along a target course by a route-following algorithm with the pure-pursuit technique was performed in the Sato komuten’s test field. Demonstration of the automated driving was limitedly shown to the following R&D promotion committee and the other persons who concern.
(5) Committee members from field-robotics, construction works and AI fields were entrusted. The committee meetings were held twice, the first (September @ Sendai), the second (February @ Tokyo), and a master plan was formulated with the basis of the comments from the committee concerned.
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