JP2023070545A - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
建設現場等の作業現場では、多数の人や重機が存在し、作業中における人と重機の接触が懸念される。 At work sites such as construction sites, there are many people and heavy machinery, and there is concern about contact between people and heavy machinery during work.
例えば下記特許文献1では、重機が後退する際に、周囲で作業中の作業員や他の重機と接触することを抑制する重機の自動制御装置が開示されている。
For example,
ここで、上記特許文献1では、重機に設けられるステレオカメラにより、重機と物体との距離を計測し、距離に応じて重機の自動制御を行っている。しかしながら、作業現場のように様々な会社の作業員や重機が存在する場所の場合、その場所に出入りする全ての重機や作業員にセンサを取り付けることは困難である。
Here, in
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、検出対象自体にセンサを設けずとも、物体の接触を予防することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することにある。 Accordingly, the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a new and improved sensor that can prevent contact with an object without providing a sensor on the detection target itself. An information processing apparatus, an information processing method, and a program are provided.
上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、物体を検出するセンサから取得したセンサデータから検出された1以上の物体の位置情報を含む物体位置情報を記憶部に記憶する処理と、記憶した前記物体位置情報に基づいて特定の物体の動作を判定する処理と、動作判定結果に基づいて、所定の時間後に前記特定の物体の特定の範囲内に他の物体が入るか否かを予測する処理と、前記他の物体が前記特定の範囲内に入ると予測した際、通知装置から警告を発する処理と、を行う制御部を備える、情報処理装置が提供される。 In order to solve the above problems, according to one aspect of the present invention, there is provided a process of storing object position information including position information of one or more objects detected from sensor data acquired from a sensor for detecting objects in a storage unit. a process of determining the movement of a specific object based on the stored object position information; and whether or not another object will enter a specific range of the specific object after a predetermined time based on the result of the movement determination. and a process of issuing a warning from a notification device when it is predicted that the other object will enter the specific range.
前記動作の判定は、移動方向と移動速度の判定を含んでもよい。 Determination of the motion may include determination of movement direction and movement speed.
前記特定の物体の前記特定の範囲は、前記特定の物体の領域を少なくとも含む、前記特定の物体の周囲の範囲であってもよい。 The specific range of the specific object may be a range around the specific object that includes at least a region of the specific object.
前記特定の物体の前記特定の範囲は、高さ方向を含んでもよい。 The specific range of the specific object may include a height direction.
前記特定の物体の前記特定の範囲内に前記他の物体が入る場合として、物体同士が接触する場合が含まれてもよい。 The case where the other object enters the specific range of the specific object may include the case where the objects come into contact with each other.
前記制御部は、前記特定の物体の種類および作業状況の少なくともいずれかに基づいて、前記特定の範囲を設定してもよい。 The control unit may set the specific range based on at least one of the type of the specific object and work conditions.
前記制御部は、前記センサデータに基づいて、前記特定の物体の前記作業状況として、停止中、移動中、または作業中のいずれであるかを判定してもよい。 The control unit may determine, based on the sensor data, whether the work status of the specific object is stopped, moving, or working.
前記所定の時間は、前記特定の物体の種類および作業状況の少なくともいずれかに応じて設定されてもよい。 The predetermined time may be set according to at least one of the type of the specific object and work conditions.
前記制御部は、前記特定の物体の動作判定に加えて、前記他の物体の動作も判定し、前記特定の物体の前記動作判定結果と前記他の物体の動作判定結果に基づいて、予測を行ってもよい。 In addition to determining the motion of the specific object, the control unit also determines the motion of the other object, and makes a prediction based on the result of determining the motion of the specific object and the result of determining the motion of the other object. you can go
前記センサは、カメラであってもよい。 The sensor may be a camera.
前記センサは、レーザーであってもよい。 The sensor may be a laser.
前記センサデータは、高さ方向を含んでもよい。 The sensor data may include a height direction.
前記センサデータから検出される1以上の前記物体は、人間または重機であってもよい。 The one or more objects detected from the sensor data may be humans or heavy machinery.
前記センサデータから、一の物体と、他の物体とが検出され、前記制御部は、所定の時間後に当該一の物体の特定の範囲内に前記他の物体が入るか否かを予測してもよい。 One object and another object are detected from the sensor data, and the control unit predicts whether or not the other object will enter a specific range of the one object after a predetermined time. good too.
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、プロセッサが、物体を検出するセンサから取得したセンサデータから検出された1以上の物体の位置情報を含む物体位置情報を記憶部に記憶することと、記憶した前記物体位置情報に基づいて特定の物体の動作を判定することと、動作判定結果に基づいて、所定の時間後に前記特定の物体の特定の範囲内に他の物体が入るか否かを予測することと、前記他の物体が前記特定の範囲内に入ると予測した際、通知装置から警告を発することと、を含む、情報処理方法が提供される。 In order to solve the above problems, according to another aspect of the present invention, a processor generates object position information including position information of one or more objects detected from sensor data acquired from sensors that detect objects. storing in a storage unit; determining motion of a specific object based on the stored object position information; predicting whether or not the other object will enter the specific range, and issuing a warning from a notification device when predicting that the other object will enter the specific range.
また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータを、物体を検出するセンサから取得したセンサデータから検出された1以上の物体の位置情報を含む物体位置情報を記憶部に記憶する処理と、記憶した前記物体位置情報に基づいて特定の物体の動作を判定する処理と、動作判定結果に基づいて、所定の時間後に前記特定の物体の特定の範囲内に他の物体が入るか否かを予測する処理と、前記他の物体が前記特定の範囲内に入ると予測した際、通知装置から警告を発する処理と、を行う制御部として機能させるための、プログラムが提供される。 In order to solve the above problems, according to another aspect of the present invention, a computer detects object position information including position information of one or more objects detected from sensor data acquired from a sensor that detects objects. a process of storing in a storage unit; a process of determining motion of a specific object based on the stored object position information; A program for functioning as a control unit that performs a process of predicting whether or not another object will enter the specific range, and a process of issuing a warning from a notification device when it is predicted that the other object will enter the specific range is provided.
以上説明したように本発明によれば、検出対象自体にセンサを設けずとも、物体の接触を予防することを可能とする。 As described above, according to the present invention, it is possible to prevent contact with an object without providing a sensor on the detection target itself.
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書および図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。 Preferred embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to the accompanying drawings. In the present specification and drawings, constituent elements having substantially the same functional configuration are denoted by the same reference numerals, thereby omitting redundant description.
<1.概要>
図1は、本実施形態に係る接触予防システムの概要について説明する図である。本システムは、建設現場や工事現場等の作業現場において、人と重機、人同士、または重機同士の接触を予防する。本実施形態による「物体」には、一例として、人や重機が含まれる。
<1. Overview>
FIG. 1 is a diagram illustrating an outline of a contact prevention system according to this embodiment. This system prevents contact between people and heavy machinery, between people, or between heavy machinery at work sites such as construction sites and construction sites. "Objects" according to this embodiment include, for example, people and heavy machinery.
図1に示すように、本実施形態に係る物体接触予防システムは、情報処理装置10、1以上のセンサ装置20(ここでは一例としてカメラ20a)、および1以上の通知装置30(ここでは一例としてスピーカ30a)を含む。カメラ20aは、作業現場に設置され得る。設置場所は特に限定しないが、例えば、死角により接触の恐れがある場所等に設けられる。また、スピーカ30aは、一例としてカメラ20aと同じ場所に設置される。
As shown in FIG. 1, the object contact prevention system according to the present embodiment includes an
情報処理装置10は、無線または有線を介してカメラ20aおよびスピーカ30aと通信接続する。情報処理装置10は、カメラ20aおよびスピーカ30aと同様に作業現場に設置されてもよいし、クラウド上に配置されてもよいし、エッジコンピュータや、現場責任者が作業する事務所に設置されたコンピュータであってもよい。
The
情報処理装置10は、カメラ20aから、物体を検出したセンサデータ(撮像画像)を取得し、当該撮像画像から物体を検出し、作業現場における物体の位置を算出する。例えば、図1に示す例では、撮像画像から重機40および作業員50を検出し、それぞれの位置を算出する。また、情報処理装置10は、算出した各物体の位置情報(物体位置情報)を記憶する。また、情報処理装置10は、記憶した各物体の位置情報に基づいて各物体の動作を判定し、動作判定結果に基づいて物体接触の危険予測を行う。動作判定では、各物体の移動方向および移動速度の判定が行われ得る。
The
情報処理装置10は、例えば重機40の移動方向および移動速度と、作業員50の移動方向および移動速度から、所定の時間後に接触すると予測した場合、スピーカ30aから警告音(警報や、警告音声)を発するよう制御する。
For example, when the
これにより、作業員や重機等の検出対象自体にセンサを設けずとも、作業現場に設置されたセンサのデータに基づいて、作業員や重機の接触予防を実現し得る。 As a result, it is possible to prevent workers and heavy machinery from coming into contact with each other based on the data from the sensors installed at the work site without providing sensors to the detection targets themselves, such as the workers and heavy machinery.
以上、本実施形態に係る接触予防システムの概要について説明した。続いて、本実施形態に係る情報処理装置10の具体的な構成について順次説明する。
The outline of the contact prevention system according to the present embodiment has been described above. Next, a specific configuration of the
<2.構成例>
図2は、本実施形態による情報処理装置10の構成例を示すブロック図である。図2に示すように、情報処理装置10は、通信部110、制御部120、および記憶部130を有する。
<2. Configuration example>
FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the
(通信部110)
通信部110は、有線または無線により外部装置と通信接続し、データの送受信を行い得る。具体的には、通信部110は、センサ装置20から物体を検出したセンサデータを受信する。また、通信部110は、通知装置30に、警告音データや、警告音の出力を指示する制御信号を送信する。通信方式は特に限定しない。例えば通信部110は、Wi-Fi(登録商標)、Bluetooth(登録商標)、有線または無線のLAN(Local Area Network)等を用いて通信接続し得る。また、通信部110は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、IP-VPN(Internet Protocol-Virtual Private Network)等の専用回線網を介して、データの送受信を行ってもよい。
(Communication unit 110)
The
(制御部120)
制御部120は、情報処理装置10に内蔵されるCPU(Central Processing Unit)、およびRAM(Random Access Memory)などのハードウェアを用いて、情報処理装置10の動作を全般的に制御する。
(control unit 120)
The
具体的には、本実施形態による制御部120は、物体検出部121、座標変換部122、記憶処理部123、動作判定部124、危険予測部125、および警告通知処理部126としても機能し得る。
Specifically, the
物体検出部121は、センサ装置20から受信したセンサデータに基づいて、センサ装置20の検知範囲内(例えば撮像範囲内)から1以上の物体を検出する。センサ装置20は、図1を参照して説明したカメラ20aや、レーザー光を用いるLiDAR(Light Detection and Ranging)等の測距センサであってもよい。センサデータとしては、例えば撮像画像や、LiDAR点群が挙げられる。また、センサデータは、ステレオカメラ画像であってもよい。センサ装置20は、複数であってもよい。物体検出部121は、一のセンサ装置20から受信したセンサデータに基づいて複数の物体(一の物体と他の物体)を検出してもよいし、複数のセンサ装置20から受信した各センサデータに基づいて複数の物体を検出してもよい。また、センサ装置20は、カメラとLiDAR等、複数種類のセンサを含んでもよい。物体の検出方法は特に限定しないが、例えば、物体検出部121は、撮像画像の背景差分から、物体を検出してもよい。
The
座標変換部122は、センサ装置20で検知した物体の位置を、作業現場における位置に変換する処理(算出処理)を行う。座標変換部122は、座標変換情報記憶部131に予め記憶された座標変換情報を用いて、作業現場の位置座標に変換し得る。例えば座標変換部122は、撮像画像に映る1以上の物体(例えば、重機40と作業員50)の位置を、座標変換情報を用いて、作業現場の位置座標に変換し得る。座標変換部122は、撮像画像のみから、座標変換情報を用いて作業現場の位置座標に変換することも可能であるし、センサ装置20と物体との距離を示す情報(例えばLiDAR点群から得られる距離情報)を併せて用いてもよい。本実施形態では、GNSS(Global Navigation Satellite System)を用いずにセンサデータに基づいて各物体の位置情報を取得できるため、衛星からの電波が届かない場所にも適用し得る。
The coordinate
記憶処理部123は、物体の検出結果を、記憶部130の検出結果記憶部132に記憶する。記憶する検出結果には、物体検出部121で検出した物体を特定する情報(例えば形状の特徴量等)、座標変換部122で算出した作業現場における位置座標、および検出時間等が挙げられる。
The
動作判定部124は、検出結果記憶部132に記憶された各物体の検出結果に基づいて、各物体がどのような動作を行っているかを判定する。具体的には、動作判定部124は、検出した各物体の移動方向および移動速度を算出する。動作判定部124は、検出結果記憶部132に記憶された直前の時間(例えば3秒前)の物体の位置座標から、移動方向および移動速度を算出し得る。
Based on the detection result of each object stored in the detection
危険予測部125は、動作判定部124による動作判定の結果に基づいて、危険状態が発生するか否かを予測する。具体的には、危険予測部125は、所定時間後に特定の物体の特定の範囲内に他の物体が入る場合、危険が発生すると予測する。特定の範囲とは、特定の物体の領域を少なくとも含む、当該物体の周囲の範囲である。特定の範囲は、例えば特定の物体の位置から半径0.5mや1mの範囲としてもよい。所定時間は、例えば5秒等、予め設定され得る。危険予測部125は、検出された1以上の物体のうち、特定の物体に対して、当該物体の動作判定の結果に基づいて危険予測を行い得る。本実施形態では、特定の物体の特定の範囲内に他の物体が入る場合として、物体同士の接触が含まれる。すなわち、危険予測部125は、動作判定部124による動作判定の結果に基づいて、物体同士が接触する危険状態を予測し得る。特定の物体や他の物体とは、例えば重機40や作業員50が想定される。物体同士の接触としては、重機と作業員(人間)の接触、重機同士、および作業員同士の接触が想定される。危険予測部125は、検出された各物体について、各々危険予測を行い得る。また、危険予測部125は、特定の物体の動作判定の結果と、他の物体の動作判定の結果とに基づいて、危険予測を行ってもよい。
The
警告通知処理部126は、危険が予測された場合(所定時間後に物体の特定の範囲内に他の物体が入ると予測された場合)、通知装置30から警告通知を行う。通知装置30は、上述したように作業現場に設置されるスピーカ30aであってもよいし、重機40のオペレータや、作業員50に携帯させた警報機、また、現場の安全管理者が所持する通知端末であってもよい。オペレータや作業員が携帯する警報機から警告通知を行う場合、警告通知処理部126は、警告通知を指示する制御信号を、センサ装置20の検知範囲内に存在する警報機に対して送信するようにしてもよい。
The warning
(記憶部130)
記憶部130は、ROM(Read Only Memory)およびRAM(Random Access Memory)等から実現され、情報処理装置10の動作を制御するための制御プログラムや、各種パラメータ等を格納する。
(storage unit 130)
The
また、本実施形態による記憶部130は、座標変換情報記憶部131および検出結果記憶部132を有する。
Further, the
以上、本実施形態による情報処理装置10の構成の一例について説明した。なお、本実施形態による情報処理装置10の構成は、図2に示す例に限定されない。例えば情報処理装置10は、複数の装置により実現されてもよい。また、制御部120の機能構成のうち少なくとも一部が、外部装置により実現されてもよい。例えば、物体検出部121および座標変換部122の機能が、センサ装置20で行われてもよい。この場合、センサ装置20から、各物体の作業現場における位置座標情報が情報処理装置10に送信され得る。また、情報処理装置10は、センサ装置20と一体化した装置であってもよい。
An example of the configuration of the
<3.動作処理>
続いて、本実施形態による接触予防システムの動作処理について図3を参照して説明する。図3は、本実施形態による接触予防システムの動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。
<3. Operation processing>
Next, operation processing of the contact prevention system according to this embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flow chart showing an example of the flow of operation processing of the contact prevention system according to this embodiment.
図3に示すように、まず、情報処理装置10は、センサ装置20からセンサデータを取得する(ステップS103)。
As shown in FIG. 3, first, the
次に、情報処理装置10の物体検出部121は、センサデータに基づいて、1以上の物体を検出する(ステップS106)。
Next, the
次いで、座標変換部122は、検出物体の位置を、現場の位置座標に変換する(ステップS109)。
Next, the coordinate
次に、記憶処理部123は、各物体の検出結果を検出結果記憶部132に記憶する(ステップS112)。
Next, the
続いて、動作判定部124は、検出結果記憶部132に記憶された検出結果に基づいて、各物体の動作を判定する(ステップS115)。
Subsequently, the
次いで、危険予測部125は、各物体の動作判定結果に基づいて、物体の危険予測を行う(ステップS118)。
Next, the
そして、警告通知処理部126は、危険が予測された場合、通知装置30から警告通知を行うよう制御する(ステップS121)。
Then, when danger is predicted, the warning
以上、本実施形態による接触予防の動作処理の一例について説明した。なお、図3に示す処理は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。 An example of the operation processing for contact prevention according to the present embodiment has been described above. Note that the processing shown in FIG. 3 is an example, and the present embodiment is not limited to this.
以上説明した実施形態によれば、多数の人や重機が出入りするような作業現場において、全ての作業員や重機に位置を通知する装置(センサ)を配布することが難しい場合であっても、センサ装置20を現場に設置するため、作業員や重機にセンサを配布する必要がない。また、作業員と重機が近い距離で作業せざるを得ない場合、距離だけで接触予防するシステムは活用し難い。本実施形態は、検出した物体の移動方向や移動速度といった動作判定の結果に基づいて危険予測を行っているため、物体間の距離だけで危険予測する場合に比べて、本当に危険がある場合に警告を行うことができる。
According to the embodiments described above, even if it is difficult to distribute a device (sensor) that notifies all workers and heavy machinery of the position at a work site where many people and heavy machinery come and go, Since the
<4.変形例>
次に、本実施形態の変形例について説明する。上述した実施形態では、検出した物体の動作判定結果に基づいて接触の危険性を予測していたが、本発明はこれに限定されず、検出した物体の種類および作業状況を考慮することで、より正確に接触の危険性を予測することができる。以下、図4~図6を参照して具体的に説明する。
<4. Variation>
Next, a modified example of this embodiment will be described. In the above-described embodiment, the risk of contact is predicted based on the motion determination result of the detected object. The risk of contact can be predicted more accurately. A specific description will be given below with reference to FIGS. 4 to 6. FIG.
(4-1.構成例)
図4は、本実施形態の変形例に係る情報処理装置10Aの構成例を示すブロック図である。図4に示すように、本実施形態の変形例に係る情報処理装置10Aは、通信部110、制御部120A、および記憶部130Aを有する。また、制御部120Aは、物体検出部121、座標変換部122、記憶処理部123、動作判定部124、危険予測部125A、警告通知処理部126、物体識別部127、および作業状況判定部128としても機能し得る。また、記憶部130Aは、座標変換情報記憶部131、検出結果記憶部132、および危険予測用情報記憶部133を有する。以下、各構成について説明するが、図2を参照して説明した同符号の構成については説明を省略する。
(4-1. Configuration example)
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of an
まず、制御部120Aの機能構成について説明する。物体検出部121、座標変換部122、記憶処理部123、および動作判定部124は、図2を参照して説明した同符号の構成と同様である。
First, the functional configuration of the
危険予測部125Aは、動作判定部124による動作判定結果に加えて、物体識別部127により識別された物体の種類と、作業状況判定部128により判定された物体の作業状況を考慮して、物体接触の危険予測を行う。物体識別部127は、カメラ20aから取得した撮像画像を解析して物体認識を行い、物体を識別、すなわち物体の種類(人と重機、重機の種類)を特定する。識別方法は特に限定しないが、例えば、人、重機、各重機の種類の特徴を事前に学習した学習データを用いて、撮像画像から認識した物体の種類を識別してもよい(所謂機械学習の技術を適用)。作業状況判定部128は、センサデータに基づいて、各物体の作業状況を判定する。作業状況とは、例えば、停止中、作業中、移動中のように分別することができる。センサ装置20としてカメラ20aを用いている場合、作業状況判定部128は、撮像画像の時系列的な変化に基づいて、検出した物体全体が変化しないのであれば停止中、物体の一部が変化するのであれば作業中(移動していない状態で作業中)、物体全体が変化するのであれば移動中と判定することができる。
The
また、危険予測部125Aは、さらに危険予測用情報記憶部133に記憶されている危険予測用情報を用いて、危険予測を行う。危険予測部125Aは、所定の時間後に物体の特定の範囲内に他の物体が入るか否かを予測するが、かかる「特定の範囲」は、物体の種類や作業状況に応じて決定され得る。以下、「特定の範囲」を「危険範囲」と称する。本実施形態による危険範囲の情報は、予め危険予測用情報記憶部133に記憶され得る危険予測用情報に含まれる。また、危険予測用情報には、危険予測の基準となる「所定の時間」の情報も含まれ得る。また、「危険範囲」および「所定の時間」は、物体および作業状況によって異なり、これらに対応付けられる。すなわち、「危険範囲」は、人や重機、さらに重機の種類により異なり得る。また、危険範囲は、同じ物体であっても、その物体が移動中か、停止中か、作業中かに応じて異なり得る。危険予測部125Aは、危険予測用情報に基づいて、対象とする物体の「危険範囲」および「所定の時間」を設定する。
Further, the
本実施形態では、人や重機、重機の種類、作業状況といった、より具体的な情報に応じて異なる危険範囲に、他の物体が入るか否かを予測することで、より正確に危険予測を行い得る。例えば、重機の種類によって重機の速度が異なるため、早い速度が出る重機については、予め危険範囲を広げることが可能である。また、危険範囲情報として、停止中の重機であれば周囲に作業員が近付いても危険ではないため、危険範囲無しの情報を設定しておいてもよい。 In this embodiment, by predicting whether or not another object will enter a different danger range according to more specific information such as people, heavy machinery, types of heavy machinery, and work conditions, danger can be predicted more accurately. can do For example, since the speed of heavy machinery differs depending on the type of heavy machinery, it is possible to widen the danger range in advance for heavy machinery that moves fast. Further, as the dangerous area information, information indicating no dangerous area may be set because it is not dangerous even if a worker approaches the surroundings of a stopped heavy machine.
(4-2.動作処理)
図5は、本実施形態の変形例による接触予防システムの動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。
(4-2. Operation processing)
FIG. 5 is a flow chart showing an example of the flow of operation processing of the contact prevention system according to the modification of this embodiment.
図5に示すように、まず、情報処理装置10は、センサ装置20からセンサデータを取得する(ステップS203)。
As shown in FIG. 5, first, the
次に、情報処理装置10の物体検出部121は、センサデータに基づいて、1以上の物体を検出する(ステップS206)。
Next, the
次いで、物体識別部127は、センサデータに基づいて、検出した各物体の種類を識別する(ステップS209)。
Next, the
次に、座標変換部122は、検出物体の位置を、現場の位置座標に変換する(ステップS212)。
Next, the coordinate
次いで、記憶処理部123は、各物体の検出結果を検出結果記憶部132に記憶する(ステップS215)。検出結果には、物体の識別情報(物体の種類を示す情報)も含まれる。
Next, the
続いて、動作判定部124は、検出結果記憶部132に記憶された検出結果に基づいて、各物体の動作を判定する(ステップS218)。
Subsequently, the
次に、作業状況判定部128は、検出結果記憶部132に記憶された検出結果に基づいて、各物体の作業状況を判定する(ステップS221)。
Next, the work
次いで、危険予測部125は、各物体の動作判定結果と、種類と、作業状況と、に基づいて、物体の危険予測を行う(ステップS224)。危険予測の具体例については、図6を参照して後述する。
Next, the
そして、警告通知処理部126は、危険が予測された場合、通知装置30から警告通知を行うよう制御する(ステップS227)。警告通知は、危険予測された物体に対して行われてもよい。例えば、作業員に対して重機との接触危険性が予測された場合、警告通知処理部126は、作業員が所持する警報機から警告通知を行うよう制御し得る。
Then, when danger is predicted, the warning
以上、本実施形態による接触予防の動作処理の一例について説明した。なお、図5に示す処理は一例であって、本実施形態はこれに限定されない。 An example of the operation processing for contact prevention according to the present embodiment has been described above. Note that the processing shown in FIG. 5 is an example, and the present embodiment is not limited to this.
(4-3.危険予測の具体例)
続いて、図6を参照して、本変形例による危険予測の具体例について説明する。
(4-3. Concrete example of risk prediction)
Next, a specific example of risk prediction according to this modified example will be described with reference to FIG.
図6に示す表では、物体種類(特定の物体の種類)と、(特定の物体の)作業状況と、相手物体(他の物体)とに応じて、どのような危険予測が行われるかの一例が示されている。 The table shown in FIG. 6 shows what kind of danger prediction is performed according to the type of object (type of specific object), the work situation (specific object), and the opponent object (other object). An example is shown.
例えば、物体の種類が「バックホウ」(重機の一例)であって、作業状況が「停止中」の場合、人や重機が近付いても危険性は無いため、当該物体に対して危険範囲は設定されず(危険予測用情報記憶部133に記憶される「危険範囲情報」から、“重機、停止中;危険範囲無し”の情報を取得)、当該物体に対しての危険予測はなされない。また、重機の作業状況が「停止中」の場合、重機にはオペレータが搭乗していない可能性もあり、オペレータへの警告を通知できないことも考え得る。 For example, if the type of object is "backhoe" (an example of heavy equipment) and the work status is "stopped", there is no danger even if a person or heavy equipment approaches, so the danger range is set for the object. (the information "heavy machine is stopped; no danger zone" is obtained from the "hazard zone information" stored in the danger prediction information storage unit 133), and no risk prediction is made for the object. Also, if the work status of the heavy machinery is "stopped", there is a possibility that no operator is on board the heavy machinery, and it is conceivable that a warning cannot be sent to the operator.
一方、重機(バックホウ、トラック等)が作業中や移動中の場合、人や他の重機との接触の危険性があるため、当該物体に対して所定の危険範囲(例えば半径2mや、前方3m、後方2m等)が設定され、所定時間後(例えば2秒後や3秒後)に危険範囲に相手物体が存在すると予測される場合、接触の危険性が予測される。上述したように、危険予測の基準に用いる危険範囲および時間の情報は、物体の種類と作業状況によって異なり、「危険予測用情報」として予め危険予測用情報記憶部133に記憶され得る。警告は、作業現場に設置されているスピーカ30aからの警告音の出力に限定されず、例えば、重機に搭乗しているオペレータに対して行われてもよい。具体的には、重機に設けられる警報機や、重機に搭乗するオペレータが所持している警報機から警告音を出力させてもよい。この場合、情報処理装置10Aは、センサ装置20の検知範囲内から検出された警報機に対して、警告音の再生を指示する制御信号を送信する。警報機の検出は、例えば情報処理装置10Aがセンサ装置20と同じ場所に設置されている場合、周囲に応答要求信号を発信して行われ得る。
On the other hand, when heavy machinery (backhoes, trucks, etc.) is working or moving, there is a risk of contact with people or other heavy machinery. , 2 m behind) is set, and when it is predicted that the other object will be present in the danger range after a predetermined time (for example, after 2 seconds or 3 seconds), the risk of contact is predicted. As described above, information on the danger range and time used as criteria for danger prediction varies depending on the type of object and the work situation, and can be stored in advance in the danger prediction
なお、重機の種類によっては、他の重機と連結したり近付いて作業することがあるため、図6に示す表の4段目に示すように、例えば重機「バックホウ」が「作業中」であって、相手物体が「重機」の場合は、当該物体に対して危険範囲は設定されず、危険予測はなされない。 Depending on the type of heavy machinery, it may work in conjunction with or close to other heavy machinery, so as shown in the fourth row of the table shown in FIG. Therefore, if the opponent object is a "heavy machine", no danger range is set for the object, and no danger prediction is made.
また、図6に示す表では、物体の種類が「人」であって、相手物体も「人」の場合、近くで作業していることも想定されるため、作業状況が停止中、移動中、作業中のいずれであっても危険範囲の設定をせずに、危険予測を行わない例を示すが、本変形例はこれに限定されない。人同士のうち、いずれかが作業中または移動中の場合、危険範囲を設定し、危険予測を行ってもよい。また、人同士がいずれも停止中であれば、危険範囲の設定をせずに、危険予測を行わないようにしてもよい。 In addition, in the table shown in FIG. 6, when the type of object is "person" and the counterpart object is also "person", it is assumed that the person is working nearby. , and an example in which the risk range is not set and the risk prediction is not performed during any of the work, but this modification is not limited to this. When one of the people is working or moving, a danger range may be set and danger prediction may be performed. Further, if both persons are stopped, danger prediction may not be performed without setting the danger range.
また、一例として、表6に示すように、物体の種類が「人」であって、相手物体が「重機」の場合、人が停止中、移動中、作業中のいずれであっても、適宜危険範囲が設定される。そして、所定時間後に重機が危険範囲内に存在すると予測された場合(この場合、重機が移動中または作業中の場合が想定される)、警告通知が行われる。なお、例外として、人が移動中や作業中であっても、相手物体の「重機」が停止している場合は危険予測を行わないようにしてもよい。このように、危険予測は、相手物体(他の物体)の種類と作業状況をさらに考慮して、適宜行われてもよい。また、例えば人が移動中であっても、相手物体である重機の周囲を歩いている場合等は、人が何らかの作業を行うために重機の周囲を移動していることが想定されるため、例外的に危険予測を行わないようにしてもよい。 Further, as an example, as shown in Table 6, when the type of object is "person" and the counterpart object is "heavy machinery", whether the person is stopped, moving, or working, A danger zone is set. Then, when it is predicted that the heavy machinery will be in the danger zone after a predetermined time (in this case, it is assumed that the heavy machinery is moving or working), a warning notification is issued. As an exception, even if a person is moving or working, danger prediction may not be performed if the opponent object "heavy machinery" is stopped. In this way, danger prediction may be made as appropriate by further considering the type of the counterpart object (another object) and the work situation. In addition, for example, even if a person is moving, if the person is walking around the heavy machinery that is the other object, it is assumed that the person is moving around the heavy machinery to do some work. Exceptionally, danger prediction may not be performed.
<5.ハードウェア構成例>
続いて、本実施形態に係る情報処理装置10のハードウェア構成の一例について説明する。上記の動作は、ソフトウェアと、以下に説明するハードウェアとの協働により実現される。
<5. Hardware configuration example>
Next, an example of the hardware configuration of the
図7は、本実施形態に係る情報処理装置900のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置900は、本実施形態による情報処理装置10に適用されるハードウェア構成の一例である。
FIG. 7 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the
情報処理装置900は、CPU(Central Processing Unit)901と、ROM(Read Only Memory)902と、RAM(Random Access Memory)903と、ホストバス904と、ブリッジ905と、外部バス906と、インタフェース907と、入力機器908と、出力機器909と、ストレージ機器910と、ドライブ911と、通信機器913と、を備える。
The
CPU901は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って情報処理装置900内の動作全般を制御する。また、CPU901は、マイクロプロセッサであってもよい。ROM902は、CPU901が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。RAM903は、CPU901の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはCPUバス等から構成されるホストバス904により相互に接続されている。CPU901、ROM902およびRAM903の協働により、情報処理装置10の制御部120が実現される。
The
ホストバス904は、ブリッジ905を介して、PCI(Peripheral Component Interconnect/Interface)バス等の外部バス906に接続されている。なお、必ずしもホストバス904、ブリッジ905および外部バス906を分離構成する必要はなく、1つのバスにこれらの機能を実装してもよい。
The
入力機器908は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチまたはマイクロフォン等、操作者が情報を入力するための入力手段と、操作者による入力に基づいて入力信号を生成し、CPU901に出力する入力制御回路等から構成されている。情報処理装置900を操作する操作者は、この入力機器908を操作することにより、情報処理装置900に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。
The
出力機器909は、例えば、CRT(Cathode Ray Tube)ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ(LCD)装置、OLED(Organic Light Emitting Diode)装置、ランプ等の表示装置およびスピーカ等の音声出力装置を含む。
The
ストレージ機器910は、データ格納用の機器である。ストレージ機器910は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置等を含んでもよい。ストレージ機器910により、情報処理装置10の記憶部130が実現される。
The
ドライブ911は、記憶媒体用リーダライタであり、情報処理装置900に外付けされる。ドライブ911は、装着される磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体912に記録されている情報を読み出して、RAM903に出力する。また、ドライブ911は、リムーバブル記憶媒体912に情報を書き込むこともできる。
A
通信機器913は、通信を行うための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。当該通信機器913により、情報処理装置10の通信部110が実現される。
A
なお、情報処理装置900のハードウェア構成は、図7に示す構成に限られない。例えば、情報処理装置900は、接続されている外部の通信デバイスを介して通信を行う場合には、通信機器913を備えていなくてもよい。また、情報処理装置900は、例えば、入力機器908または出力機器909等を備えなくてもよい。また、例えば、図7に示す構成の一部または全部は、1または2以上のIC(Integrated Circuit)で実現されてもよい。
Note that the hardware configuration of the
<6.補足>
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
<6. Supplement>
Although the preferred embodiments of the present invention have been described in detail above with reference to the accompanying drawings, the present invention is not limited to such examples. It is obvious that a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention belongs can conceive of various modifications or modifications within the scope of the technical idea described in the claims. It is understood that these also naturally belong to the technical scope of the present invention.
例えば、危険予測部125により行われる危険予測の基準に用いられる「特定の範囲」には、高さ方向が含まれてもよい。また、座標変換部122により変換される物体の位置座標には、高さが含まれていてもよい。例えばセンサ装置20に3D-LiDARを用いて、物体を3次元的に計測し(センサデータに高さが含まれる)、これにより、高さ方向における他の物体との接触も予防することができる。例えば、天井やゲートなどの頭上の物体と重機との接触を予防し得る。
For example, the “specific range” used as a criterion for risk prediction performed by the
また、特定の物体との接触が予測される他の物体には、壁が含まれていてもよい。他の物体が壁の場合、動作判定は行われず、危険予測部125は、特定の物体の動作判定の結果に基づいて、所定時間後に当該特定の物体の特定の範囲内に壁が入るか否か(危険状態の発生)を予測する。他の物体が壁であるか否かは、撮像画像の解析(物体認識)により識別されてもよいし、予め用意された作業現場の地図データから壁の位置が把握されてもよい。これにより、本発明では、重機や作業員が壁と接触することを予防できる。
Other objects expected to come into contact with a particular object may also include walls. If the other object is a wall, the motion determination is not performed, and the
また、危険予測部125は、現在の時刻に基づいて危険予測の基準を変更してもよい。例えば、昼の時間帯と夜の時間帯で、危険と予測する基準を変えてもよい。具体的には、例えば昼は「3秒後」に危険範囲(特定の範囲)に相手物体が入る場合は危険と予測し、夜は「6秒後」に危険範囲(特定の範囲)に相手物体が入る場合は危険と予測するようにしてもよい。また、昼よりも夜の方が、危険範囲を広めにするようにしてもよい。
Also, the
また、センサ装置20および通知装置30は、それぞれ複数あってもよい。また、情報処理装置10は、複数の場所に設置されているセンサ装置20から送信されるセンサデータに基づいて、各場所についてそれぞれ危険予測を行ってもよい。危険が予測された場合、情報処理装置10は、危険予測された場所に存在する通知装置30から、警告音を再生するよう制御する。
Further, there may be
また、情報処理装置10に内蔵されるCPU、ROM、およびRAM等のハードウェアに、情報処理装置10の機能を発揮させるための1以上のコンピュータプログラムも作成可能である。また、当該1以上のコンピュータプログラムが記憶されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
It is also possible to create one or more computer programs for causing hardware such as the CPU, ROM, and RAM built into the
10、10A 情報処理装置
110 通信部
120、120A 制御部
121 物体検出部
122 座標変換部
123 記憶処理部
124 動作判定部
125 危険予測部
126 警告通知処理部
127 物体識別部
128 作業状況判定部
130、130A 記憶部
131 座標変換情報記憶部
132 検出結果記憶部
133 危険予測用情報記憶部
20 センサ装置
30 通知装置
40 重機
50 作業員
10, 10A
Claims (16)
記憶した前記物体位置情報に基づいて特定の物体の動作を判定する処理と、
動作判定結果に基づいて、所定の時間後に前記特定の物体の特定の範囲内に他の物体が入るか否かを予測する処理と、
前記他の物体が前記特定の範囲内に入ると予測した際、通知装置から警告を発する処理と、
を行う制御部を備える、情報処理装置。 A process of storing object position information including position information of one or more objects detected from sensor data acquired from a sensor that detects an object in a storage unit;
a process of determining a motion of a specific object based on the stored object position information;
a process of predicting whether or not another object will enter a specific range of the specific object after a predetermined time based on the motion determination result;
a process of issuing a warning from a notification device when predicting that the other object will enter the specific range;
An information processing device comprising a control unit that performs
前記特定の物体の動作判定に加えて、前記他の物体の動作も判定し、
前記特定の物体の前記動作判定結果と前記他の物体の動作判定結果に基づいて、予測を行う、請求項1~8のいずれか1項に記載の情報処理装置。 The control unit
In addition to determining the motion of the specific object, determine the motion of the other object,
The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 8, wherein prediction is performed based on the motion determination result of the specific object and the motion determination result of the other object.
前記制御部は、所定の時間後に当該一の物体の特定の範囲内に前記他の物体が入るか否かを予測する、請求項1~13のいずれか1項に記載の情報処理装置。 One object and another object are detected from the sensor data,
14. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 13, wherein said control unit predicts whether or not said other object will enter a specific range of said one object after a predetermined time.
物体を検出するセンサから取得したセンサデータから検出された1以上の物体の位置情報を含む物体位置情報を記憶部に記憶することと、
記憶した前記物体位置情報に基づいて特定の物体の動作を判定することと、
動作判定結果に基づいて、所定の時間後に前記特定の物体の特定の範囲内に他の物体が入るか否かを予測することと、
前記他の物体が前記特定の範囲内に入ると予測した際、通知装置から警告を発することと、
を含む、情報処理方法。 the processor
storing in a storage unit object position information including position information of one or more objects detected from sensor data acquired from a sensor that detects the object;
determining a motion of a particular object based on the stored object position information;
Predicting whether or not another object will enter a specific range of the specific object after a predetermined time based on the motion determination result;
issuing a warning from a notification device when predicting that the other object will enter the specific range;
A method of processing information, comprising:
物体を検出するセンサから取得したセンサデータから検出された1以上の物体の位置情報を含む物体位置情報を記憶部に記憶する処理と、
記憶した前記物体位置情報に基づいて特定の物体の動作を判定する処理と、
動作判定結果に基づいて、所定の時間後に前記特定の物体の特定の範囲内に他の物体が入るか否かを予測する処理と、
前記他の物体が前記特定の範囲内に入ると予測した際、通知装置から警告を発する処理と、
を行う制御部として機能させるための、プログラム。
the computer,
A process of storing object position information including position information of one or more objects detected from sensor data acquired from a sensor that detects an object in a storage unit;
a process of determining a motion of a specific object based on the stored object position information;
a process of predicting whether or not another object will enter a specific range of the specific object after a predetermined time based on the motion determination result;
a process of issuing a warning from a notification device when predicting that the other object will enter the specific range;
A program that functions as a control unit that performs
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