JP2019143383A - 操作推定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】シールド掘削機に対して行った操作と掘削土の状況とに基づいて、シールド掘削機の掘削面を安定させるために行う操作を推定することにより、操作支援や操作の均一化を図ることを可能とする操作推定装置を提供する。【解決手段】シールド掘削機のチャンバー内の泥土から掘削面を含む地山に対して作用するチャンバー内圧力を制御するために行った操作の設定値を示す操作データを取得する操作データ取得部と、前記シールド掘削機により掘削された掘削土の状況をそれぞれ示す状況データを取得する状況データ取得部と、前記操作データ及び前記状況データに基づいて、前記チャンバー内圧力を制御するために行う操作の設定値を推定する操作推定部を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、シールド掘削機のスクリューコンベア操作における操作推定装置に関する。

従来、土圧式シールド工法（泥土圧シールド工法）によりトンネルなどを築造している。シールド掘削機が掘削する現場の施工環境（土質、水圧など地山の状態）は、現場の位置により刻々と変化する。このため、予め計画されている掘進指示と、施工環境に対応して測定される各種測定装置からの測定データとを比較したり、測定データを監視したりしながら、オペレータが手動でシールド掘削機の操作を行う。
シールド掘削機は、チャンバー内の土圧を掘削面における土圧と水圧（切羽圧力）とにバランスさせることにより地山を安定させ、掘削を行う。このため、オペレータは、チャンバー内の土圧が所定の範囲内となるように、チャンバー内の土圧の測定データを監視しながら、スクリューコンベアの操作を行う必要がある。
例えば、チャンバー内の急激な圧力の低下や上昇が生じた際に、これを検知して切羽を安定させた状態に復帰させる技術が開示されている（例えば、特許文献１）。

特開２０１３−８３１１０号公報

しかしながら、チャンバー内の土圧は、スクリューコンベアの回転速度や、チャンバー内の泥土に添加材料を添加する量、及び排出口のゲートの開閉量等など多数のデータと密接に関係する。そのため、オペレータは、多数のデータを監視しながらスクリューコンベアの回転速度の設定や、添加材料の注入量の調整、及びゲートの開閉量の調整等、多くの操作を総合的に行う必要がある。このため、シールド掘削機の操作は熟練度の高いオペレータでなければ難しい。
熟練したオペレータは減少の傾向にあり、確保することが難しく、また、熟練度の高いオペレータを養成するには多大な時間を要する。一方で、熟練したオペレータであっても操作のタイミングや設定値を誤ることがあり、シールド掘削機に対する操作が適切に行われない場合、掘削されたトンネルの設計に対する精度や安全性が低下してしまう懸念がある。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、シールド掘削機に対して行った操作と掘削土の状況とに基づいて、シールド掘削機の掘削面を安定させるために行う操作を推定することにより、操作支援や操作の均一化を図ることを可能とする操作推定装置を提供することである。

上述した課題を解決するために本発明の一実施形態の操作推定装置は、シールド掘削機のチャンバー内の泥土から掘削面を含む地山に対して作用するチャンバー内圧力を制御するために行った操作の設定値を示す操作データを取得する操作データ取得部と、前記シールド掘削機により掘削された掘削土の状況をそれぞれ示す状況データを取得する状況データ取得部と、前記操作データ及び前記状況データに基づいて、前記チャンバー内圧力を制御するために行う操作の設定値を推定する操作推定部を備えることを特徴とする。

また、本発明の一実施形態の操作推定装置では、前記操作データ取得部は、前記シールド掘削機のスクリューコンベアにおけるスクリューに対して設定した回転速度の設定値、前記スクリューコンベアにおける排土ゲートに対して設定した開閉度の設定値、及び前記掘削土に対して添加した掘削土添加剤の注入量の設定値を取得し、前記状況データ取得部は、前記地山から前記シールド掘削機に対して作用する切羽圧力を示すデータ、前記チャンバー内圧力を示すデータ、前記掘削土が前記シールド掘削機のスクリューコンベアから排出される状況が撮像された画像の画像データを取得し、前記操作推定部は、前記画像データに基づいて前記スクリューコンベアから排出される排出土の量を検出し、検出した前記排出土の量、及び前記切羽圧力と前記チャンバー内圧力とに基づいて、前記スクリューに対して設定する回転速度の設定値を推定することを特徴とする。

また、本発明の一実施形態の操作推定装置では、前記操作推定部は、前記画像データに基づいて前記スクリューコンベアから排出される排出土の量を検出し、検出した前記排出土の量、及び前記切羽圧力と前記チャンバー内圧力とに基づいて、前記排土ゲートに対して設定する開閉度の設定値を推定することを特徴とする。

また、本発明の一実施形態の操作推定装置では、前記操作推定部は、前記画像データに基づいて前記スクリューコンベアから排出される排出土における流動性の度合を検出し、検出した前記流動性の度合、及び前記切羽圧力と前記チャンバー内圧力とに基づいて、前記掘削土に対して添加する掘削土添加剤の注入量を推定することを特徴とする。

また、本発明の一実施形態の操作推定装置は、シールド掘削機のチャンバー内の泥土から掘削面を含む地山に対して作用するチャンバー内圧力を制御するために行った操作の設定値を示す操作データを取得する操作データ取得部と、前記シールド掘削機により掘削された掘削土の状況をそれぞれ示す状況データを取得する状況データ取得部と、前記操作データ及び前記状況データを、前記チャンバー内圧力を制御するために行う操作の設定値を推定する操作推定モデルに入力することにより、前記チャンバー内圧力を制御するために行う操作の設定値を推定する操作推定部を備え、前記操作推定モデルは、前記操作データに対応するデータ及び前記状況データに対応するデータを含む入力データに前記チャンバー内圧力を制御するために行う操作の設定値が対応づけられた学習データを用いて機械学習を実行することにより作成されたモデルであることを特徴とする。

以上説明したように、この発明によれば、シールド掘削機に対して行った操作と掘削土の状況とに基づいて、シールド掘削機の掘削面を安定させるために行う操作を推定することにより、操作支援や操作の均一化を図ることを可能とする。

第１の実施形態の操作推定装置３０をシールド掘削機１０に適用したシールド掘削システム１の構成例を示す概略構成図である。 第１の実施形態の操作推定装置３０の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態の操作推定装置３０が取得する画像の例を示す図である。 第１の実施形態の操作推定装置３０の動作例を示すフローチャートである。 第２の実施形態の操作推定装置３０Ａの構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態の操作推定装置３０Ａの動作例を示すフローチャートである。

以下、実施形態の、操作推定装置を、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態の操作推定装置３０をシールド掘削機１０に適用したシールド掘削システム１の構成例を示す概略構成図である。
シールド掘削システム１は、例えば、シールド掘削機１０と、撮像装置２０と、操作推定装置３０とを備える。
シールド掘削機１０は、円筒形のスキンプレート１１の矢印Ｄ１の方向の後部において、エレクタ（不図示）によりセグメントを組み立てて、一次覆工Ｓを施工しつつ、地山Ｎを掘削するための機構である。シールド掘削機１０においては、カッタービット１５を備えた環状かつ面板型のカッター１６の矢印Ｄ１の方向の後部にチャンバー１２が設けられている。チャンバー１２内の側壁には複数の土圧計Ｄが設置される。土圧計Ｄは、チャンバー１２における泥土の圧力を測定する。
チャンバー１２には作泥土材注入管１３から作泥土材１４が注入される。チャンバー１２内に堆積された掘削土は、練混ぜ翼（不図示）により、作泥土材１４と撹拌することで練混ぜられ、泥土に変換される。
また、チャンバー１２の泥土は、スクリューコンベア１７により導出され、排土ゲートＧを介してコンベア１８に排土される。そして、コンベア１８に排土された泥土は、コンベア１８、及び１９を介して掘削しているトンネルの外部に搬出される。架台Ｍは、スクリューコンベア１７と、コンベア１８、及び１９とを支持している。

シールド掘削機１０においては、チャンバー１２の泥土の圧力を地山Ｎの切羽圧力にバランスさせることにより地山Ｎを安定させて掘削を行う。ここで、切羽圧力は、地山Ｎからシールド掘削機１０に対して働く圧力であって、矢印Ａの方向に作用する圧力である。
切羽圧力は、例えば、指示土圧として掘削計画により予め提示される。指示土圧は、例えば、掘削の対象となる地山Ｎの深度や地質に基づいて導出される土圧に、地盤の沈下等を考慮して決定される。
シールド掘削機１０は、チャンバー１２の泥土の圧力を切羽圧力にバランスさせることで地山を安定させ、掘削を進める。地山を安定させるために、シールド掘削機１０は、チャンバー１２の泥土における矢印Ａとは反対の方向に作用する圧力を、切羽圧力に基づいて制御する。以下、チャンバー１２の泥土の圧力を制御する操作について説明する。

すでに説明したように、チャンバー１２の泥土は、掘削土と作泥土材１４とが練混ぜられることにより生成されたものである。このため、チャンバー１２の泥土の圧力は、作泥土材１４の注入量に対応して変化する。例えば、作泥土材１４の注入量が少ないと、チャンバー１２内の土砂が泥土に変換されずに固いまま残り、泥土（土砂）の流動性が低下する。泥土の流動性が低い場合、チャンバー１２からスクリューコンベア１７に排出する量を安定させることが困難となり、チャンバー１２の泥土の圧力が不安定となる。チャンバー１２の泥土の圧力が不安定とは、例えば、所定の時間内にチャンバー１２の圧力が変化する変化量が所定の閾値以上である場合をいう。

また、チャンバー１２の泥土は、スクリューコンベア１７により排出される。チャンバー１２の泥土の圧力は、スクリューコンベア１７のスクリューの回転速度（以下、スクリュー回転速度という）に対応して変化する。例えば、スクリュー回転速度が速くなるとチャンバー１２の泥土の排土が進むため泥土の圧力が低下する。また、スクリュー回転速度が遅くなるとチャンバー１２の泥土の排土が停滞するため泥土の圧力が上昇する。

また、チャンバー１２の泥土は、スクリューコンベア１７の排土ゲートＧからコンベア１８に排土される。チャンバー１２の泥土の圧力は、排土ゲートＧの開閉度に対応して変化する。例えば、排土ゲートＧの開閉度が大きくなるとチャンバー１２の泥土の排土が進むため泥土の圧力が低下する。また、排土ゲートＧの開閉度が小さくなるとチャンバー１２の泥土の排土が停滞するため泥土の圧力が上昇する。

このように、チャンバー１２の泥土の圧力は、少なくとも作泥土材１４の注入量、スクリューコンベア１７のスクリュー回転速度、及び排土ゲートＧの開閉度の各々の操作が密接に関係する。

撮像装置２０は、スクリューコンベア１７から排出される掘削土の排出状況を撮像することができ、例えば、コンベア１８の上方に設置されている。撮像装置２０は、排土ゲートＧ、及び排土ゲートＧからコンベア１８に排土される泥土の状況を撮像する。撮像装置２０が排出される掘削土を撮像する画像は、静止画でもよいし動画でもよい。撮像装置２０は、撮像した画像の画像データを、操作推定装置３０に出力する。

操作推定装置３０は、撮像装置２０により撮像された掘削土の排出状況を示す排出画像を取得し、取得した排出画像に基づいて、チャンバー１２内の圧力を制御するために行う操作の設定値を推定する。
以下では、操作推定装置３０が排出画像に基づいて操作の設定値を推定する方法について説明する。

図２は、第１の実施形態の操作推定装置３０の構成例を示すブロック図である。
操作推定装置３０は、操作データ取得部３１と、状況データ取得部３２と、状況データ解析部３３と、操作推定部３４と、推定結果出力部３５と、を備える。

操作データ取得部３１は、シールド掘削機１０における切羽圧力の保持に関係する操作のデータを取得する。操作データ取得部３１は、切羽圧力に関係する操作として、チャンバー１２内の泥土の流動性、及びチャンバー１２から排出される泥土の量の各々に関連する操作のデータを取得する。操作データ取得部３１は、例えば、作泥土材１４の注入量、スクリューコンベア１７のスクリュー回転速度、排土ゲートＧの開閉度をそれぞれに対して行われた操作の設定値を取得する。

状況データ取得部３２は、シールド掘削機１０により掘削された掘削土の状況を示すデータとして、切羽圧力、チャンバー１２内の圧力、及び撮像装置２０により撮像された排出画像の画像データを取得する。状況データ取得部３２は、取得した画像データを状況データ解析部３３に出力する。

状況データ解析部３３は、状況データ取得部３２からの画像データを解析する。状況データ解析部３３は、排出画像から、切羽圧力の管理に関連する事象を抽出する。状況データ解析部３３は、例えば、排出画像から、泥土が撮像された部分を輪郭抽出により抽出する。状況データ解析部３３は、抽出した泥土の形状や色などに基づいて、排土される泥土の状況を解析する。ここで、泥土の状況とは、例えば、泥土の形状に基づいて解析可能な排出される泥土の量や、排出される泥土の流動性である。状況データ解析部３３は、解析した結果を操作推定部３４に出力する。

操作推定部３４は、状況データ解析部３３による解析結果に基づいて、シールド掘削機１０における切羽圧力を制御するために行う操作の設定値を推定する。操作推定部３４は、切羽圧力を制御するために行う操作として、作泥土材１４の注入量、スクリューコンベア１７のスクリュー回転速度、及び排土ゲートＧの開閉度の各々の操作の設定値を推定する。操作推定部３４は、推定した結果を推定結果出力部３５に出力する。

操作推定部３４は、例えば、状況データ解析部３３により出力された泥土の解析結果に、泥土の流動性が低く泥土が固いことが示され、尚且つ、チャンバー１２内の圧力が不安定である場合、作泥土材１４の注入量を増加させる操作をすることにより掘削面が安定することから、作泥土材１４の注入量を増加させる操作の設定値を推定値とする。

また、操作推定部３４は、例えば、状況データ解析部３３により出力された泥土の解析結果に、排出された泥土の量が多いことが示され、尚且つ、チャンバー１２内の圧力が下降している場合、スクリューコンベア１７のスクリュー回転速度を減少させる操作をすることによりチャンバー１２内の圧力が上昇して掘削面が安定することから、スクリュー回転速度を減少させる操作の設定値を推定値とする。逆に、操作推定部３４は、状況データ解析部３３により出力された泥土の解析結果に、排出された泥土の量が少ないことが示され、尚且つ、チャンバー１２内の圧力が上昇している場合、スクリューコンベア１７のスクリュー回転速度を増加させる操作をすることによりチャンバー１２内の圧力が下降して掘削面が安定することから、スクリュー回転速度を増加させる操作の設定値を推定値とする。
なお、操作推定部３４は、ある操作を推定する場合において、他の操作の設定値を考慮してよい。例えば、操作推定部３４は、解析結果に、排出された泥土の量が少ないことが示され、尚且つ、チャンバー１２内の圧力が上昇している場合、排土ゲートＧの開閉度が１００％開いており、排土ゲートＧの開閉度を増加させることによりチャンバー１２内の圧力を下降させることが見込めない場合に、スクリュー回転速度を増加させるようにしてもよい。
あるいは、操作推定部３４は、排出された泥土の量が少ないことが示され、尚且つ、チャンバー１２内の圧力が上昇している場合、排土ゲートＧの開閉度に関わらず、スクリュー回転速度を増加させるようにしてもよい。あるいは、スクリュー回転速度と排土ゲートＧの開閉度とを共に増加させるようにしてもよい。

また、操作推定部３４は、例えば、状況データ解析部３３により出力された泥土の解析結果に、排出された泥土の量が多いことが示され、尚且つ、スクリュー回転速度がそれほど速くないにも関わらずチャンバー１２内の圧力が下降している場合、排土ゲートＧの開閉度を減少させる操作をすることによりチャンバー１２内の圧力が上昇して掘削面が安定することから、排土ゲートＧの開閉度を減少させる操作の設定値を推定値とする。逆に、操作推定部３４は、状況データ解析部３３により出力された泥土の解析結果に、排出された泥土の量が少ないことが示され、尚且つ、スクリュー回転速度がそれほど遅くないにも関わらずチャンバー１２内の圧力が上昇している場合、排土ゲートＧの開閉度を増加させる操作をすることにより泥土の排出が進み、チャンバー１２内の圧力が下降して掘削面が安定することから、排土ゲートＧの開閉度を増加させる操作の設定値を推定値とする。

推定結果出力部３５は、操作推定部３４による推定結果を出力する。推定結果出力部３５は、例えば、シールド掘削機１０の操作室（不図示）の操作画面に推定結果を出力することにより、オペレータに操作の推定値を認識させる。これにより、オペレータは、操作推定装置３０による操作の推定値に基づいて、地山を安定させているか否か認識し、地山が不安定になる兆候があれば地山をより安定させる方向に操作を行うことが可能となる。

図３は、第１の実施形態の操作推定装置３０が取得する画像の例を示す図である。図３（ａ）、及び（ｂ）は、排土ゲートＧからコンベア１８に泥土が排出される様子を、コンベア１８側から排土ゲートＧの正面をみる構図で撮像された画像である。図３（ａ）は、排土ゲートＧから排出される泥土の量が多い場合の例を示す。図３（ｂ）は、排土ゲートＧから排出される泥土の量が少なく、また泥土が固い場合の例を示す。
図３（ａ）に示すように、排土ゲートＧから排出される泥土の量が多い場合、コンベア１８の泥土を運搬するベルト部分が泥土に埋もれて、視認できない。このような場合で、尚且つ、チャンバー１２内の圧力が下降している場合、操作推定部３４は、スクリューコンベア１７のスクリュー回転速度を減少させる、或いは排土ゲートＧの開閉度を減少させる操作を推定することでチャンバー１２内の圧力を上昇させ、地山を安定させる。
図３（ｂ）に示すように、排土ゲートＧから排出される泥土の量が少ない場合、コンベア１８のベルト部分が泥土に埋もれることなく、その形状を認識することができる。このような場合で、尚且つ、チャンバー１２内の圧力が上昇している場合、操作推定部３４は、スクリューコンベア１７のスクリュー回転速度を増加させる、或いは排土ゲートＧの開閉度を増加させる操作を推定することでチャンバー１２内の圧力を下降させ、地山を安定させる。
また、図３（ｂ）に示すように、排土ゲートＧから排出される泥土が固い場合、泥土の形状が排土ゲートＧの開口部の形状に沿っておらず、泥土が排土ゲートＧの開口部の形状に対して凹凸のある形状で視認することができる。このような場合で、尚且つ、チャンバー１２内の圧力が不安定である場合、操作推定部３４は、泥土が固いと判定し作泥土材１４の注入量を増加させる操作を推定することでチャンバー１２内の圧力を安定させ、地山を安定させる。

図４は、第１の実施形態の操作推定装置３０の動作例を示すフローチャートである。
まず、操作推定装置３０の操作データ取得部３１は、作泥土材１４の注入量、スクリューコンベア１７のスクリュー回転速度、及び排土ゲートＧの開閉度の各々に対して行われた操作の設定値を示す操作データを取得する（ステップＳ１０）。
次に、状況データ取得部３２は、切羽圧力、チャンバー１２内の圧力、及び排土ゲートＧから排出される泥土の状況が撮像された画像、各々を示す状況データを取得する（ステップＳ１１）。
次に、状況データ解析部３３は、状況データ取得部３２により取得された画像を解析する（ステップＳ１２）。状況データ解析部３３は、例えば、画像を解析して抽出した泥土の形状に基づいて、スクリューコンベア１７から排土される泥土の量やその泥土の流動性を解析する。
次に、操作推定部３４は、状況データ解析部３３により出力された解析結果、切羽圧力、及びチャンバー１２内の圧力に基づいて、地山を安定させるために行う作泥土材１４の注入量、スクリューコンベア１７のスクリュー回転速度、排土ゲートＧの開閉度の各々に対して行う操作の設定値を推定する（ステップＳ１３）。
そして、推定結果出力部３５は、操作推定部３４により推定された操作の設定値を、シールド掘削機１０の操作室（不図示）の操作画面等に出力する（ステップＳ１４）。

以上説明したように、第１の実施形態の操作推定装置３０は、チャンバー１２内圧力を制御するために行った操作の設定値を示す操作データを取得する操作データ取得部３１と、シールド掘削機１０により掘削された掘削土の状況をそれぞれ示す状況データを取得する状況データ取得部３２と、操作データ及び状況データに基づいて、チャンバー１２内圧力を制御するために行う操作の設定値を推定する操作推定部３４を備えることにより、操作推定部３４が、地山を安定させるように、チャンバー１２内の圧力を制御する操作を推定することができる。これにより、切羽圧力に対してチャンバー１２内の圧力を均衡していない場合であっても、均衡させるような操作の設定値を推定してオペレータ操作に提示することができるため、操作支援や操作の均一化を図ることが可能となる。
また、第１の実施形態の操作推定装置３０では、操作データ取得部３１は、シールド掘削機１０のスクリューコンベア１７におけるスクリューに対して設定した回転速度の設定値、スクリューコンベア１７における排土ゲートＧに対して設定した開閉度の設定値、及び掘削土に対して添加した作泥土材１４（「掘削土添加剤」の一例）の注入量の設定値を取得し、状況データ取得部３２は、切羽圧力を示すデータ、チャンバー１２内圧力を示すデータ、掘削土がシールド掘削機１０のスクリューコンベア１７から排出される状況が撮像された画像の画像データを取得し、操作推定部３４は、画像データに基づいてスクリューコンベア１７から排出される排出土の量を検出し、検出した排出土の量、及び切羽圧力とチャンバー１２内圧力とに基づいて、スクリューに回転速度の設定値を推定する。これにより、第１の実施形態の操作推定装置３０は、切羽圧力に対してチャンバー１２内の圧力を均衡していない場合であっても、チャンバー１２内の圧力を切羽圧力と均衡させるように、スクリューコンベア１７のスクリュー回転速度の設定値を推定することができる。
また、第１の実施形態の操作推定装置３０では、操作推定部３４は、検出した排出土の量、及び切羽圧力とチャンバー１２内の圧力とに基づいて、スクリューコンベア１７における排土ゲートＧの開閉度の設定値を推定する。これにより、第１の実施形態の操作推定装置３０は、切羽圧力に対してチャンバー１２内の圧力を均衡していない場合であっても、チャンバー１２内の圧力を均衡させるように、排土ゲートＧの開閉度の設定値を推定することができる。
また、第１の実施形態の操作推定装置３０では、操作推定部３４は、画像データに基づいてスクリューコンベア１７から排出される排出土における流動性の度合を検出し、検出した流動性の度合、及び切羽圧力とチャンバー１２内の圧力とに基づいて、掘削土に添加する作泥土材１４の注入量を推定する。これにより、第１の実施形態の操作推定装置３０は、切羽圧力に対してチャンバー１２内の圧力を均衡していない場合であっても、チャンバー１２内の圧力を均衡させるように、作泥土材１４の注入量の設定値を推定することができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。本実施形態では、操作推定部３４Ａが、学習済みモデルを用いて、操作の設定値を推定する点において、上述した実施形態と異なる。
以下では、上述した実施形態と異なる点を説明し、上述した実施形態と同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付し、その説明を省略する。

図５は、第２の実施形態の操作推定装置３０Ａの構成例を示すブロック図である。
操作推定装置３０Ａは、学習済みモデル記憶部３６を備える。学習済みモデル記憶部３６には、シールド掘削機１０に対して行われた操作等の入力データにシールド掘削機１０に対して行う操作の設定値が対応づけられた学習データを用いて機械学習を実行することにより作成された学習済みモデルが記憶される。学習済みモデルは、学習済みの入力データと同じデータが入力された場合、その学習済みの入力データに対応する操作の設定値を、推定されるシールド掘削機１０に対して行う操作の設定値として出力する操作推定モデルである。

操作推定モデルは、例えば、チャンバー１２内の圧力を制御するために行われた操作、操作を推定する地点の切羽圧力、操作を推定する時点のチャンバー１２内の圧力、及び操作を推定する時点において取得された排出画像を入力データとし、当該入力データにチャンバー１２内の圧力を制御するために行う理想的な操作の設定値が出力データとして対応づけられたモデルである。理想的な操作の設定値は、例えば、熟練したオペレータにより行われた操作の設定値を、その操作が行われた時点における入力データに対応させて記憶することにより取得する。

操作推定モデルは、様々な入力データのパターンに理想的な操作の設定値が対応づけられた学習データを学習したモデルであり、すでに学習済みである入力データのパターン、あるいは学習済みである入力データに類似すると判定されたパターンに対して、学習済みである理想的な操作の設定値を出力する。

例えば、操作推定モデルは、操作が設定される要因（設定要因）がモデル化されたものである。この操作推定モデルは、種々の操作ごとに、設定要因がモデル化されている。
例えば、操作が「スクリュー回転速度の減少」である場合には、その設定要因は、「排出された泥土の量が多く、尚且つ、チャンバー１２内の圧力が下降している」ことである。例えば、操作が「スクリュー回転速度の増加」である場合には、その設定要因は、「排出された泥土の量が少なく、尚且つ、チャンバー１２内の圧力が上昇している」ことである。
例えは操作が「排土ゲートＧの開閉度の減少」である場合には、その設定要因は、「排出された泥土の量が多く、尚且つ、スクリュー回転速度が所定の閾値以下であるがチャンバー１２内の圧力が下降している」ことである。例えば、操作が「排土ゲートＧの開閉度の増加」である場合には、その設定要因は、「排出された泥土の量が少なく、尚且つ、スクリュー回転速度が所定の閾値以上であるがチャンバー１２内の圧力が上昇している」ことである。
例えは操作が「作泥土材１４の注入量の増加」である場合には、その設定要因は、「チャンバー１２内の泥土の流動性が低く、チャンバー１２内の圧力が不安定である」ことである。

操作推定部３４Ａは、操作推定モデルを用いて、状況データ取得部３２により取得された画像に基づいて推定される操作の設定値を取得する。
例えば、操作推定部３４Ａは、状況データ取得部３２により取得された画像において、操作推定モデルでモデル化された設定要因に該当する箇所が存在するか否かを判定することで、画像において推定される操作の設定値を検出する。すなわち、操作推定部３４Ａは、画像において操作推定モデルでモデル化された設定要因に該当する箇所が存在する場合には、掘削面を安定させるために行うべき操作の設定値を推定する。

図６は、第２の実施形態の操作推定装置３０Ａの動作例を示すフローチャートである。図６のフローチャートにおいて、図４のフローチャートに示す処理と同じ処理を行うステップには同じステップ番号を付し、その説明を省略する。
操作推定部３４は、状況データ取得部３２により取得された画像を学習済みモデル記憶部３６に記憶された操作推定モデル（学習済みモデル）に入力する（ステップＳ１２Ａ）。
次に、操作推定部３４は、操作推定モデル（学習済みモデル）の出力に基づいて、掘削面を安定させる操作の設定値を推定する（ステップＳ１３Ａ）。

以上説明したように、第２の実施形態の操作推定装置３０Ａでは、操作推定部３４Ａは、操作データ取得部３１により取得された設定値、切羽圧力、チャンバー１２内の圧力、及び状況データ取得部３２により取得された画像を、操作推定モデル（例えば、学習済みモデル記憶部３６に記憶された学習済みモデル）に入力することにより、切羽圧力とチャンバー１２内の圧力とを均衡させるために行う操作の設定値を推定する。これにより、第２の実施形態の操作推定装置３０Ａは、掘削土の状況に基づいて推定される操作の設定値を、機械学習により学習させたモデルを用いて、取得することが可能となる。
なお、操作推定モデルの作成に用いられる学習データは、シールド掘削機１０に関するデータを用いて作成されてもよいし、一般的なシールドマシンにおいて、チャンバー内の泥土が排土される状況を示す画像に、操作の設定値が対応づけられたものであってもよい。

また、上述した実施形態では、チャンバー１２に作泥土材１４を注入することにより泥土の流動性を調整し、掘削面を安定させる場合を例示して説明したが、これに限定されず、例えば、作泥土材１４とともに水の注入量を調整してもよいし、発泡剤やその他の添加材を注入することにより泥土の流動性を調整してもよい。その場合、操作推定部３４（３４Ａ）は、泥土に添加する薬剤ごとに注入量を推定するようにしてもよい。

また、上述した実施形態では、操作推定装置３０（３０Ａ）は、排土ゲートＧからコンベア１８に排出される状況を示す画像に基づいて、操作の設定値を推定する場合を例示して説明したが、これに限定されず、例えば、チャンバー１２内の泥土の状況や、チャンバー１２からスクリューコンベア１７により排出される泥土の状況を示す画像に基づいて操作の設定値を推定するようにしてもよい。
また、上述した実施形態では、操作推定装置３０（３０Ａ）は、切羽圧力、チャンバー１２内圧力、及び画像に基づいて操作の設定値を推定する場合を例示して説明したが、これに限定されず、例えば、カッター１６の回転トルク、スクリューコンベア１７のスクリューの回転トルク、シールドジャッキ（不図示）の推進力等の各々を示すデータを取得し、取得したデータを用いて操作の設定値を推定するようにしてもよい。

上述した実施形態における操作推定装置３０（３０Ａ）が行う処理の全部または一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…シールド掘削システム、１０…シールド掘削機、２０…撮像装置、３０（３０Ａ）…操作推定装置、３２…状況データ取得部、３３…状況データ解析部、３４（３４Ａ）…操作推定部、３６…学習済みモデル記憶部。

Claims (5)

1. シールド掘削機のチャンバー内の泥土から掘削面を含む地山に対して作用するチャンバー内圧力を制御するために行った操作の設定値を示す操作データを取得する操作データ取得部と、
   前記シールド掘削機により掘削された掘削土の状況をそれぞれ示す状況データを取得する状況データ取得部と、
   前記操作データ及び前記状況データに基づいて、前記チャンバー内圧力を制御するために行う操作の設定値を推定する操作推定部
   を備える
   ことを特徴とする操作推定装置。
2. 前記操作データ取得部は、前記シールド掘削機のスクリューコンベアにおけるスクリューに対して設定した回転速度の設定値、前記スクリューコンベアにおける排土ゲートに対して設定した開閉度の設定値、及び前記掘削土に対して添加した掘削土添加剤の注入量の設定値を取得し、
   前記状況データ取得部は、前記地山から前記シールド掘削機に対して作用する切羽圧力を示すデータ、前記チャンバー内圧力を示すデータ、前記掘削土が前記シールド掘削機のスクリューコンベアから排出される状況が撮像された画像の画像データを取得し、
   前記操作推定部は、前記画像データに基づいて前記スクリューコンベアから排出される排出土の量を検出し、検出した前記排出土の量、及び前記切羽圧力と前記チャンバー内圧力とに基づいて、前記スクリューに対して設定する回転速度の設定値を推定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の操作推定装置。
3. 前記操作推定部は、前記画像データに基づいて前記スクリューコンベアから排出される排出土の量を検出し、検出した前記排出土の量、及び前記切羽圧力と前記チャンバー内圧力とに基づいて、前記排土ゲートに対して設定する開閉度の設定値を推定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の操作推定装置。
4. 前記操作推定部は、前記画像データに基づいて前記スクリューコンベアから排出される排出土における流動性の度合を検出し、検出した前記流動性の度合、及び前記切羽圧力と前記チャンバー内圧力とに基づいて、前記掘削土に対して添加する掘削土添加剤の注入量を推定する
   ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の操作推定装置。
5. シールド掘削機のチャンバー内の泥土から掘削面を含む地山に対して作用するチャンバー内圧力を制御するために行った操作の設定値を示す操作データを取得する操作データ取得部と、
   前記シールド掘削機により掘削された掘削土の状況をそれぞれ示す状況データを取得する状況データ取得部と、
   前記操作データ及び前記状況データを、前記チャンバー内圧力を制御するために行う操作の設定値を推定する操作推定モデルに入力することにより、前記チャンバー内圧力を制御するために行う操作の設定値を推定する操作推定部
   を備え、
   前記操作推定モデルは、前記操作データに対応するデータ及び前記状況データに対応するデータを含む入力データに前記チャンバー内圧力を制御するために行う操作の設定値が対応づけられた学習データを用いて機械学習を実行することにより作成されたモデルである
   ことを特徴とする操作推定装置。