JP2024072055A - Work machine, information processing device, work support system, program - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、作業機械等に関する。 This disclosure relates to work machines, etc.
例えば、作業機械の作業対象(地表)の形状や目標形状等に応じて、所定の動作を行う際の作業機械の作業部位の軌道を生成する技術が開示されている(特許文献1参照)。 For example, a technology has been disclosed that generates a trajectory for the working part of a work machine when performing a specified operation, depending on the shape of the work target (ground surface) of the work machine and the target shape, etc. (see Patent Document 1).
しかしながら、含水率、粒度、硬度等の作業対象の土砂の特性に合わせて作業部位の軌道が生成されることが望ましい。 However, it is desirable to generate the trajectory of the work area according to the characteristics of the soil being worked on, such as moisture content, grain size, and hardness.
そこで、上記課題に鑑み、作業機械の作業対象の土砂の特性に合わせて作業機械の作業部位の軌道を生成することが可能な技術を提供することを目的とする。 In view of the above problems, the objective is to provide a technology that can generate a trajectory for the working part of a work machine in accordance with the characteristics of the soil and sand that the work machine is working on.
上記目的を達成するため、本開示の一実施形態では、
作業機械の所定の動作時において、作業対象の土砂の特性に関するデータに基づき、作業機械の作業部位の軌道を表すデータを生成する生成部、を備える、
作業機械が提供される。
In order to achieve the above object, in one embodiment of the present disclosure,
a generation unit that generates data representing a trajectory of a working portion of the work machine based on data relating to characteristics of soil and sand as a work target during a predetermined operation of the work machine;
A work machine is provided.
また、本開示の他の実施形態では、
所定のオペレータの操作による作業機械の所定の動作時に収集されたデータに基づき学習モデルを教師あり学習させ、作業機械の作業対象の土砂の特性に関するデータを入力として、作業機械の前記所定の動作時の作業部位の軌道を表すデータを出力する学習済みモデルを生成する、
情報処理装置が提供される。
In another embodiment of the present disclosure,
A learning model is subjected to supervised learning based on data collected during a predetermined operation of the work machine operated by a predetermined operator, and a learned model is generated that receives data on the characteristics of the soil and sand that is the target of the work machine as an input and outputs data representing the trajectory of a working part of the work machine during the predetermined operation.
An information processing device is provided.
また、本開示の更に他の実施形態では、
作業機械に設けられ、前記作業機械の作業対象の土砂の特性に関するデータを情報処理装置に送信する第1の送信部と、
前記情報処理装置に設けられ、前記作業機械の所定の動作時において、前記土砂の特性に関するデータに基づき、前記作業機械の作業部位の軌道を表すデータを生成する生成部と、
前記情報処理装置に設けられ、前記生成部により生成されるデータ、又は前記生成部により生成されるデータに対応する軌道に沿って前記作業部位が移動するように前記作業機械を制御する指令を前記作業機械に送信する第2の送信部と、を備える、
作業支援システムが提供される。
In still another embodiment of the present disclosure,
a first transmission unit provided in the work machine and configured to transmit data relating to characteristics of the soil and sand that is the object of work by the work machine to an information processing device;
a generation unit provided in the information processing device and configured to generate data representing a trajectory of a working portion of the work machine based on data relating to characteristics of the soil and sand during a predetermined operation of the work machine;
a second transmission unit provided in the information processing device and configured to transmit to the work machine a command for controlling the work machine so that the working part moves along the data generated by the generation unit or a trajectory corresponding to the data generated by the generation unit,
A task support system is provided.
また、本開示の更に他の実施形態では、
情報処理装置に、
作業機械の所定の動作時において、前記作業機械の作業対象の土砂の特性に関するデータに基づき、前記作業機械の作業部位の軌道を表すデータを生成する生成ステップを実行させる、
プログラムが提供される。
In still another embodiment of the present disclosure,
In the information processing device,
executing a generating step of generating data representing a trajectory of a working portion of the work machine based on data relating to characteristics of soil and sand that is a target of work by the work machine during a predetermined operation of the work machine;
The program is provided.
上述の実施形態によれば、作業機械の作業対象の土砂の特性に合わせて作業機械の作業部位の軌道を生成することができる。 According to the above-described embodiment, the trajectory of the working part of the work machine can be generated according to the characteristics of the soil and sand that the work machine is working on.
以下、図面を参照して実施形態について説明する。 The following describes the embodiment with reference to the drawings.
[作業支援システムの概要]
図1~図3を参照して、本実施形態に係る作業支援システムSYSの概要について説明をする。
[Overview of the work support system]
An overview of a work support system SYS according to this embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 3. FIG.
図1は、作業支援システムSYSの一例を示す図である。図1において、ショベル100は、左側面図が示される。図2は、ショベル100の一例を示す上面図である。図3は、ショベル100の遠隔操作に関する構成の一例を示す図である。以下、ショベル100の上面視でアタッチメントATが延び出す方向(図2の上方向)を"前"と規定して、ショベル100における方向、或いは、ショベル100から見た方向を説明する場合がある。
Figure 1 is a diagram showing an example of a work support system SYS. In Figure 1, a left side view of a
図1に示すように、作業支援システムSYSは、ショベル100と、情報処理装置200とを含む。
As shown in FIG. 1, the work support system SYS includes a
作業支援システムSYSは、情報処理装置200を用いて、ショベル100と連携し、ショベル100の作業に関する支援を行う。
The work support system SYS uses the
作業支援システムSYSに含まれるショベル100は、1台であってもよいし、複数台であってもよい。
The work support system SYS may include one or
ショベル100は、作業支援システムSYSにおいて、作業に関する支援の対象の作業機械である。
The
図1、図2に示すように、ショベル100は、下部走行体1と、上部旋回体3と、ブーム4、アーム5、及び、バケット6を含むアタッチメントATと、キャビン10とを備える。
As shown in Figures 1 and 2, the
下部走行体1は、クローラ1Cを用いて、ショベル100を走行させる。クローラ1Cは、左側のクローラ1CL及び右側のクローラ1CRを含む。クローラ1CLは、走行油圧モータ1MLで油圧駆動される。同様に、クローラ1CLは、走行油圧モータ1MRで油圧駆動される。これにより、下部走行体1は、自走することができる。
The lower traveling body 1 uses
上部旋回体3は、旋回機構2を介して下部走行体1に旋回可能に搭載される。例えば、上部旋回体3は、旋回油圧モータ2Mで旋回機構2が油圧駆動されることにより、下部走行体1に対して旋回する。
The upper rotating
ブーム4は、左右方向に沿う回転軸を中心として俯仰可能なように、上部旋回体3の前部中央に取り付けられる。アーム5は、左右方向に沿う回転軸を中心として回転可能なように、ブーム4の先端に取り付けられる。バケット6は、左右方向に沿う回転軸を中心として回転可能なように、アーム5の先端に取り付けられる。
The
バケット6は、エンドアタッチメントの一例であり、例えば、掘削作業や整地作業に用いられる。
The
バケット6は、ショベル100の作業内容に応じて、適宜交換可能な態様で、アーム5の先端に取り付けられている。つまり、アーム5の先端には、バケット6に代えて、バケット6とは異なる種類のバケットが取り付けられてもよい。バケット6と異なる種類のバケットは、例えば、相対的に大きい大型バケット、法面用バケット、浚渫用バケット等を含む。また、アーム5の先端には、バケット以外の種類のエンドアタッチメントが取り付けられてもよい。バケット以外の種類のエンドアタッチメントは、例えば、攪拌機、ブレーカ、クラッシャー等を含む。また、アーム5と、エンドアタッチメントとの間には、例えば、クイックカップリングやチルトローテータ等の予備アタッチメントが設けられてもよい。
The
ブーム4、アーム5、及び、バケット6は、それぞれ、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及び、バケットシリンダ9により油圧駆動される。
The
キャビン10は、オペレータが搭乗し、ショベル100を操作するための操縦室である。キャビン10は、例えば、上部旋回体3の前部左側に搭載される。
The
例えば、ショベル100は、キャビン10に搭乗するオペレータの操作に応じて、下部走行体1(即ち、左右の一対のクローラ1CL,1CR)、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、及びバケット6等の被駆動要素を動作させる。
For example, the
また、ショベル100は、キャビン10に搭乗するオペレータによって操作可能に構成されるのに代えて、或いは、加えて、ショベル100の外部から遠隔操作(リモート操作)が可能に構成されてもよい。ショベル100が遠隔操作される場合、キャビン10の内部は、無人状態であってもよい。以下、オペレータの操作には、キャビン10のオペレータの操作装置26に対する操作、及び外部のオペレータの遠隔操作の少なくとも一方が含まれる前提で説明を進める。
In addition to or instead of being configured to be operable by an operator inside the
例えば、図3に示すように、遠隔操作には、遠隔操作支援装置300で行われるショベル100のアクチュエータに関する操作入力によって、ショベル100が操作される態様が含まれる。遠隔操作支援装置300は、情報処理装置200と別に設けられてもよいし、情報処理装置200であってもよい。
For example, as shown in FIG. 3, remote operation includes a mode in which the
遠隔操作支援装置300は、例えば、ショベル100の作業を外部から管理する管理センタ等に設けられる。また、遠隔操作支援装置300は、可搬型の操作端末であってもよく、この場合、オペレータは、ショベル100の周辺からショベル100の作業状況を直接確認しながらショベル100の遠隔操作を行うことができる。
The remote
ショベル100は、例えば、後述の通信装置60を通じて、自身に搭載される図示しない撮像装置が出力する撮像画像に基づくショベル100の前方を含む周辺の様子を表す画像(以下、「周辺画像」)を遠隔操作支援装置300に送信してよい。また、ショベル100は、通信装置60を通じて、撮像装置の出力する撮像画像を遠隔操作支援装置300に送信し、遠隔操作支援装置300は、ショベル100から受信する撮像画像を加工し周辺画像を生成してもよい。そして、遠隔操作支援装置300は、ショベル100の前方を含む周辺の様子を表す周辺画像を自身の表示装置に表示させてよい。また、ショベル100のキャビン10の内部の出力装置50(表示装置50A)に表示される、オペレータ向けの各種の情報画像(情報画面)は、同様に、遠隔操作支援装置300の表示装置にも表示されてよい。これにより、遠隔操作支援装置300を利用するオペレータは、例えば、表示装置に表示されるショベル100の周辺の様子を表す画像や情報画面等の表示内容を確認しながら、ショベル100を遠隔操作することができる。そして、ショベル100は、通信装置60により遠隔操作支援装置300から受信される、遠隔操作の内容を表す遠隔操作信号に応じて、アクチュエータを動作させ、下部走行体1、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、及びバケット6等の被駆動要素を駆動してよい。
The
また、遠隔操作には、例えば、ショベル100の周囲の人(例えば、作業者)のショベル100に対する外部からの音声入力やジェスチャ入力等によって、ショベル100が操作される態様が含まれてもよい。具体的には、ショベル100は、自身に搭載される音声入力装置(例えば、マイクロフォン)やジェスチャ入力装置(例えば、撮像装置)等を通じて、周囲の作業者等により発話される音声や作業者等により行われるジェスチャ等を認識する。そして、ショベル100は、認識した音声やジェスチャ等の内容に応じて、アクチュエータを動作させ、下部走行体1(左右のクローラ1C)、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、及びバケット6等の被駆動要素を駆動してもよい。
Remote operation may also include a mode in which the
また、ショベル100は、オペレータの操作の内容に依らず、自動でアクチュエータを動作させてもよい。これにより、ショベル100は、下部走行体1、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、及びバケット6等の被駆動要素の少なくとも一部を自動で動作させる機能を実現することができる。当該機能は、いわゆる「自動運転機能」や「MC(Machine Control:マシンコントロール)機能」に相当する。
The
自動運転機能には、例えば、オペレータの操作装置26に対する操作や遠隔操作に応じて、操作対象の被駆動要素(アクチュエータ)以外の被駆動要素(アクチュエータ)を自動で動作させる機能が含まれる。当該機能は、いわゆる「半自動運機能」や「操作支援型MC機能」に相当する。また、自動運転機能には、オペレータの操作装置26に対する操作や遠隔操作がない前提で、複数の被駆動要素(アクチュエータ)の少なくとも一部を自動で動作させる機能が含まれてよい。当該機能は、いわゆる「完全自動運転機能」や「全自動型MC機能」に相当する。ショベル100において、完全自動運転機能が有効な場合、キャビン10の内部は無人状態であってよい。
The automatic driving function includes, for example, a function for automatically operating driven elements (actuators) other than the driven element (actuator) to be operated in response to an operator's operation of the operating
半自動運転機能や完全自動運転機能等の自動運転機能では、例えば、自動運転の対象の被駆動要素(アクチュエータ)の動作内容が予め規定されるルールに従って自動的に決定される。また、半自動運転機能や完全自動運転機能等の自動運転機能では、ショベル100が自律的に各種の判断を行い、その判断結果に沿って、自律的に自動運転の対象の被駆動要素(アクチュエータ)の動作内容が決定されてもよい。
In an automatic driving function such as a semi-automatic driving function or a fully automatic driving function, for example, the operation content of the driven element (actuator) that is the target of automatic driving is automatically determined according to predefined rules. Also, in an automatic driving function such as a semi-automatic driving function or a fully automatic driving function, the
また、ショベル100の作業が遠隔監視されてもよい。この場合、遠隔操作支援装置300と同様の機能を有する遠隔監視支援装置が設けられてもよい。遠隔監視支援装置は、例えば、情報処理装置200である。これにより、遠隔監視支援装置のユーザである監視者は、遠隔監視支援装置の表示装置に表示される周辺画像を確認しながら、ショベル100の作業の状況を監視することができる。また、例えば、監視者は、安全性等の観点から必要と判断した場合、遠隔監視支援装置の入力装置を用いて、所定の入力を行うことによって、ショベル100のオペレータや完全自動運転機能による操作に介入しショベル100を緊急停止させることができる。
The work of the
情報処理装置200は、ショベル100と通信を行うことにより相互に連携し、ショベル100の作業に関する支援を行う。
The
情報処理装置200は、例えば、ショベル100の作業現場内の管理事務所、或いは、ショベル100の作業現場とは異なる場所にある、ショベル100の稼働状況等を管理する管理センタ等に設置されるサーバ装置や管理用の端末装置である。サーバ装置は、オンプレミスサーバやクラウドサーバであってもよいし、エッジサーバであってもよい。管理用の端末装置は、例えば、デスクトップ型のPC(Personal Computer)等の定置型の端末装置であってもよいし、タブレット端末、スマートフォン、ラップトップ型のPC等の可搬型の端末装置(携帯端末)であってもよい。後者の場合、作業現場の作業者や作業を監督する監督者や作業現場を管理する管理者等は、可搬型の情報処理装置200を所持して作業現場内を移動することができる。また、後者の場合、オペレータは、例えば、可搬型の情報処理装置200をショベル100のキャビンに持ち込むことができる。
The
情報処理装置200は、例えば、ショベル100から稼働状態に関するデータを取得する。これにより、情報処理装置200は、ショベル100の稼働状態を把握し、ショベル100の異常の有無等を監視することができる。また、情報処理装置200は、後述の表示装置208を通じて、ショベル100の稼働状態に関するデータを表示し、ユーザに確認させることができる。
The
また、情報処理装置200は、ショベル100にコントローラ30等の処理で利用されるプログラムや参照データ等の各種データをショベル100に送信してもよい。これにより、ショベル100は、情報処理装置200からダウンロードされる各種データを用いて、ショベル100の稼働に関する各種の処理を行うことができる。
The
[作業支援システムのハードウェア構成]
次に、図1~図3に加えて、図4、図5を参照して、作業支援システムSYSのハードウェア構成について説明する。
[Hardware configuration of work support system]
Next, the hardware configuration of the work support system SYS will be described with reference to FIGS. 4 and 5 in addition to FIGS. 1 to 3.
尚、遠隔操作支援装置300のハードウェア構成は、情報処理装置200と同様であってよい。そのため、遠隔操作支援装置300のハードウェア構成に関する図示及び説明を省略する。
The hardware configuration of the remote
<ショベルのハードウェア構成>
図4は、ショベル100のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
<Excavator hardware configuration>
FIG. 4 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of the
尚、図4では、機械的動力が伝達される経路は二重線、油圧アクチュエータを駆動する高圧の作動油が流れる経路は実線、パイロット圧が伝達される経路は破線、電気信号が伝達される経路は点線でそれぞれ示される。 In Figure 4, the paths through which mechanical power is transmitted are indicated by double lines, the paths through which high-pressure hydraulic oil that drives the hydraulic actuator flows are indicated by solid lines, the paths through which pilot pressure is transmitted are indicated by dashed lines, and the paths through which electrical signals are transmitted are indicated by dotted lines.
ショベル100は、被駆動要素の油圧駆動に関する油圧駆動系、被駆動要素の操作に関する操作系、ユーザとの情報のやり取りに関するユーザインタフェース系、外部との通信に関する通信系、及び各種制御に関する制御系等のそれぞれの構成要素を含む。構成要素は、1つの系統のみに関する機能を有し、1つの系統のみに含まれる場合もあれば、複数の系統に関する機能を有し、服須の系統のそれぞれに含まれる場合もある。
The
≪油圧駆動系≫
図4に示すように、ショベル100の油圧駆動系は、上述の如く、下部走行体1(左右のクローラ1C)、上部旋回体3、及びアタッチメントAT等の被駆動要素のそれぞれを油圧駆動する油圧アクチュエータHAを含む。また、本実施形態に係るショベル100の油圧駆動系は、エンジン11と、レギュレータ13と、メインポンプ14と、コントロールバルブ17とを含む。
<Hydraulic drive system>
4, the hydraulic drive system of the
油圧アクチュエータHAには、走行油圧モータ1ML,1MR、旋回油圧モータ2M、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9等が含まれる。
The hydraulic actuator HA includes travel hydraulic motors 1ML, 1MR, swing
尚、ショベル100は、油圧アクチュエータHAの一部又は全部が電動アクチュエータに置換されてもよい。つまり、ショベル100は、ハイブリッドショベルや電動ショベルであってもよい。
In addition, in the
エンジン11は、ショベル100の原動機であり、油圧駆動系におけるメイン動力源である。エンジン11は、例えば、軽油を燃料とするディーゼルエンジンである。エンジン11は、例えば、上部旋回体3の後部に搭載される。エンジン11は、後述するコントローラ30による直接或いは間接的な制御下で、予め設定される目標回転数で一定回転し、メインポンプ14及びパイロットポンプ15を駆動する。
The
尚、エンジン11に代えて、或いは、加えて、他の原動機(例えば、電動機)等がショベル100に搭載されてもよい。
In addition, other prime movers (e.g., electric motors) may be installed in the
レギュレータ13は、コントローラ30の制御下で、メインポンプ14の吐出量を制御(調節)する。例えば、レギュレータ13は、コントローラ30からの制御指令に応じて、メインポンプ14の斜板の角度(以下、「傾転角」)を調節する。
The
メインポンプ14は、高圧油圧ラインを通じてコントロールバルブ17に作動油を供給する。メインポンプ14は、例えば、エンジン11と同様、上部旋回体3の後部に搭載される。メインポンプ14は、上述の如く、エンジン11により駆動される。メインポンプ14は、例えば、可変容量式油圧ポンプであり、上述の如く、コントローラ30の制御下で、レギュレータ13により斜板の傾転角が調節されることによりピストンのストローク長が調整され、吐出流量や吐出圧が制御される。
The
コントロールバルブ17は、オペレータの操作装置26に対する操作や遠隔操作の内容、或いは、自動運転機能に対応する操作指令に応じて、油圧アクチュエータHAを駆動する。コントロールバルブ17は、例えば、上部旋回体3の中央部に搭載される。コントロールバルブ17は、上述の如く、高圧油圧ラインを介してメインポンプ14と接続され、メインポンプ14から供給される作動油を、オペレータの操作、或いは、自動運転機能に対応する操作指令に応じて、それぞれの油圧アクチュエータに選択的に供給する。具体的には、コントロールバルブ17は、メインポンプ14から油圧アクチュエータHAのそれぞれに供給される作動油の流量と流れる方向を制御する複数の制御弁(「方向切換弁」とも称する)を含む。
The
≪操作系≫
図4に示すように、ショベル100の操作系は、パイロットポンプ15と、操作装置26と、油圧制御弁31と、シャトル弁32と、油圧制御弁33とを含む。
<Controls>
As shown in FIG. 4 , the operating system of the
パイロットポンプ15は、パイロットライン25を介して各種油圧機器にパイロット圧を供給する。パイロットポンプ15は、例えば、エンジン11と同様、上部旋回体3の後部に搭載される。パイロットポンプ15は、例えば、固定容量式油圧ポンプであり、上述の如く、エンジン11により駆動される。
The
尚、パイロットポンプ15は、省略されてもよい。この場合、メインポンプ14から吐出される相対的に高い圧力の作動油が所定の減圧弁により減圧された後の相対的に低い圧力の作動油を元圧として、各種油圧機器に供給されるパイロット圧が生成されてよい。
The
操作装置26は、キャビン10の操縦席付近に設けられ、オペレータが各種被駆動要素の操作を行うために用いられる。具体的には、操作装置26は、オペレータがそれぞれの被駆動要素を駆動する油圧アクチュエータHAの操作を行うために用いられ、その結果として、油圧アクチュエータHAの駆動対象の被駆動要素のオペレータによる操作を実現することができる。操作装置26は、それぞれの被駆動要素(油圧アクチュエータHA)を操作するためのペダル装置やレバー装置を含む。
The operating
例えば、図4に示すように、操作装置26は、油圧パイロット式である。具体的には、操作装置26は、パイロットライン25から分岐するパイロットライン25Aを通じてパイロットポンプ15から供給される作動油を利用し、操作内容に応じたパイロット圧を二次側のパイロットライン27Aに出力する。パイロットライン27Aは、シャトル弁32の一方の入口ポートに接続され、シャトル弁32の出口ポートに接続されるパイロットライン27を介して、コントロールバルブ17に接続される。これにより、コントロールバルブ17には、シャトル弁32を介して、操作装置26における各種被駆動要素(油圧アクチュエータHA)に関する操作内容に応じたパイロット圧が入力されうる。そのため、コントロールバルブ17は、オペレータ等による操作装置26に対する操作内容に応じて、それぞれの油圧アクチュエータHAを駆動することができる。
For example, as shown in FIG. 4, the operating
また、操作装置26は、電気式であってもよい。この場合、パイロットライン27A、シャトル弁32、及び油圧制御弁33は省略される。具体的には、操作装置26は、操作内容に応じた電気信号(以下、「操作信号」)を出力し、操作信号は、コントローラ30に取り込まれる。そして、コントローラ30は、操作信号の内容に応じた制御指令、つまり、操作装置26に対する操作内容に応じた制御信号を油圧制御弁31に出力する。これにより、油圧制御弁31からコントロールバルブ17に操作装置26の操作内容に応じたパイロット圧が入力され、コントロールバルブ17は、操作装置26の操作内容に応じて、それぞれの油圧アクチュエータHAを駆動することができる。
The operating
また、コントロールバルブ17に内蔵される、それぞれの油圧アクチュエータHAを駆動する制御弁(方向切換弁)は、電磁ソレノイド式であってもよい。この場合、操作装置26から出力される操作信号がコントロールバルブ17に、即ち、電磁ソレノイド式の制御弁に直接入力されてもよい。
The control valves (directional control valves) built into the
また、上述の如く、油圧アクチュエータHAの一部又は全部は電動アクチュエータに置換されてもよい。この場合、コントローラ30は、操作装置26の操作内容や遠隔操作信号で規定される遠隔操作の内容に応じた制御指令を電動アクチュエータ或いは電動アクチュエータを駆動するドライバ等に出力してよい。また、ショベル100が遠隔操作される場合、操作装置26は省略されてもよい。
Also, as described above, part or all of the hydraulic actuator HA may be replaced with an electric actuator. In this case, the
油圧制御弁31は、操作装置26の操作対象の被駆動要素(油圧アクチュエータHA)ごと且つ被駆動要素(油圧アクチュエータHA)の駆動方向(例えば、ブーム4の上げ方向及び下げ方向)ごとに設けられる。例えば、下部走行体1、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、及びバケット6等を駆動するための複動式の油圧アクチュエータHAごとに、2つの油圧制御弁31が設けられる。油圧制御弁31は、例えば、パイロットポンプ15とコントロールバルブ17との間のパイロットライン25Bに設けられ、その流路面積(即ち、作動油が通流可能な断面積)を変更可能に構成されてよい。これにより、油圧制御弁31は、パイロットライン25Bを通じて供給されるパイロットポンプ15の作動油を利用して、所定のパイロット圧を二次側のパイロットライン27Bに出力することができる。そのため、油圧制御弁31は、パイロットライン27Bとパイロットライン27の間のシャトル弁32を通じて、間接的に、コントローラ30からの制御信号に応じた所定のパイロット圧をコントロールバルブ17に作用させることができる。よって、例えば、コントローラ30は、油圧制御弁31から自動運転機能に対応する操作指令に応じたパイロット圧をコントロールバルブ17に供給させ、自動運転機能によるショベル100の動作を実現することができる。
The
また、コントローラ30は、油圧制御弁31を制御し、ショベル100の遠隔操作を実現してもよい。具体的には、コントローラ30は、通信装置60によって、遠隔操作支援装置300から受信される遠隔操作信号で指定される遠隔操作の内容に対応する制御信号を油圧制御弁31に出力する。これにより、コントローラ30は、油圧制御弁31から遠隔操作の内容に対応するパイロット圧をコントロールバルブ17に供給させ、オペレータの遠隔操作に基づくショベル100の動作を実現することができる。
The
また、操作装置26が電気式の場合、コントローラ30は、油圧制御弁31から操作装置26の操作内容(操作信号)に応じたパイロット圧を直接的にコントロールバルブ17に供給させる。これにより、コントローラ30は、オペレータの操作に基づくショベル100の動作を実現することができる。
In addition, when the operating
シャトル弁32は、2つの入口ポートと1つの出口ポートを有し、2つの入口ポートに入力されたパイロット圧のうちの高い方のパイロット圧を有する作動油を出口ポートに出力させる。シャトル弁32は、油圧制御弁31と同様に、操作装置26の操作対象の被駆動要素(油圧アクチュエータHA)ごと且つ被駆動要素(油圧アクチュエータHA)の駆動方向ごとに設けられる。例えば、下部走行体1、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、及びバケット6等を駆動するための複動式の油圧アクチュエータHAごとに、2つのシャトル弁32が設けられる。シャトル弁32の2つの入口ポートのうちの一方が操作装置26(具体的には、操作装置26に含まれる上述のレバー装置やペダル装置)の二次側のパイロットライン27Aに接続され、他方が油圧制御弁31の二次側のパイロットライン27Bに接続される。シャトル弁32の出口ポートは、パイロットライン27を通じて、コントロールバルブ17の対応する制御弁のパイロットポートに接続される。対応する制御弁とは、シャトル弁32の一方の入口ポートに接続される上述のレバー装置或いはペダル装置の操作対象である油圧アクチュエータHAを駆動する制御弁である。そのため、これらのシャトル弁32は、それぞれ、操作装置26の二次側のパイロットライン27Aのパイロット圧と油圧制御弁31の二次側のパイロットライン27Bのパイロット圧のうちの高い方を、対応する制御弁のパイロットポートに作用させることができる。つまり、コントローラ30は、操作装置26の二次側のパイロット圧よりも高いパイロット圧を油圧制御弁31から出力させることで、オペレータの操作装置26に対する操作に依らず、対応する制御弁を制御することができる。よって、コントローラ30は、オペレータの操作装置26に対する操作状態に依らず、被駆動要素(下部走行体1、上部旋回体3、アタッチメントAT)の動作を制御し、自動運転機能や遠隔操作機能を実現することができる。
The
油圧制御弁33は、操作装置26とシャトル弁32とを接続するパイロットライン27Aに設けられる。油圧制御弁33は、例えば、その流路面積を変更可能なように構成される。油圧制御弁33は、コントローラ30から入力される制御信号に応じて動作する。これにより、コントローラ30は、オペレータにより操作装置26が操作されている場合に、操作装置26から出力されるパイロット圧を強制的に減圧させることができる。そのため、コントローラ30は、操作装置26が操作されている場合であっても、操作装置26の操作に対応する油圧アクチュエータの動作を強制的に抑制させたり停止させたりすることができる。また、コントローラ30は、例えば、操作装置26が操作されている場合であっても、操作装置26から出力されるパイロット圧を減圧させ、油圧制御弁31から出力されるパイロット圧よりも低くすることができる。そのため、コントローラ30は、油圧制御弁31及び油圧制御弁33を制御することで、例えば、操作装置26の操作内容とは無関係に、所望のパイロット圧をコントロールバルブ17内の制御弁のパイロットポートに確実に作用させることができる。よって、コントローラ30は、例えば、油圧制御弁31に加えて、油圧制御弁33を制御することで、ショベル100の自動運転機能や遠隔操作機能をより適切に実現することができる。
The
≪ユーザインタフェース系≫
図4に示すように、ショベル100のユーザインタフェース系は、操作装置26と、出力装置50と、入力装置52とを含む。
<User Interface>
As shown in FIG. 4 , the user interface system of the
出力装置50は、ショベル100のユーザ(例えば、キャビン10のオペレータや外部の遠隔操作のオペレータ)やショベル100の周辺の人(例えば、作業者や作業車両の運転者)等に向けて各種情報を出力する。
The
例えば、出力装置50は、視覚的な方法で各種情報を出力する照明機器や表示装置50A(図6参照)等を含む。照明機器は、例えば、警告灯(インジケータランプ)等である。表示装置50Aは、例えば、液晶ディスプレイや有機EL(Electroluminescence)ディスプレイ等である。例えば、図2に示すように、照明機器や表示装置50Aは、キャビン10の内部に設けられ、キャビン10の内部のオペレータ等に視覚的な方法で各種情報を出力してよい。また、照明機器や表示装置50Aは、上部旋回体3の側面等に設けられ、ショベル100の周囲の作業者等に視覚的な方法で各種情報を出力してもよい。
For example, the
また、出力装置50は、聴覚的な方法で各種情報を出力する音出力装置を含んでもよい。音出力装置には、例えば、ブザーやスピーカ等が含まれる。音出力装置は、例えば、キャビン10の内部及び外部の少なくとも一方に設けられ、キャビン10の内部のオペレータやショベル100の周囲の人に聴覚的な方法で各種情報を出力してよい。ショベル100の周囲の人には、例えば、ショベル100の周囲で作業を行う作業者やショベル100の周囲で遠隔操作を行うオペレータ等が含まれる。
The
また、出力装置50は、操縦席の振動等の触覚的な方法で各種情報を出力する装置を含んでもよい。
The
入力装置52は、ショベル100のユーザからの各種入力を受け付け、受け付けられる入力に対応する信号は、コントローラ30に取り込まれる。例えば、図2に示すように、入力装置52は、キャビン10の内部に設けられ、キャビン10の内部のオペレータ等からの入力を受け付ける。また、入力装置52は、上部旋回体3の側面等に設けられ、ショベル100の周辺の作業者等からの入力を受け付けてもよい。
The
例えば、入力装置52は、ユーザからの機械的な操作による入力を受け付ける操作入力装置を含む。操作入力装置には、表示装置に実装されるタッチパネル、表示装置の周囲に設置されるタッチパッド、ボタンスイッチ、レバー、トグル、操作装置26(レバー装置)に設けられるノブスイッチ等が含まれてよい。
For example, the
また、入力装置52は、ユーザの音声入力を受け付ける音声入力装置を含んでもよい。音声入力装置には、例えば、マイクロフォンが含まれる。
The
また、入力装置52は、ユーザのジェスチャ入力を受け付けるジェスチャ入力装置を含んでもよい。ジェスチャ入力装置には、例えば、ユーザが行うジェスチャの様子を撮像する撮像装置が含まれる。
The
また、入力装置52は、ユーザの生体入力を受け付ける生体入力装置を含んでもよい。生体入力には、例えば、ユーザの指紋、虹彩等の生体情報の入力が含まれる。
The
≪通信系≫
図4に示すように、本実施形態に係るショベル100の通信系は、通信装置60を含む。
<Communications>
As shown in FIG. 4 , the communication system of the
通信装置60は、外部の通信回線に接続し、ショベル100と別に設けられる装置と通信を行う。ショベル100と別に設けられる装置には、ショベル100の外部にある装置の他、ショベル100のユーザによってキャビン10に持ち込まれる可搬型の端末装置(携帯端末)が含まれてもよい。通信装置60は、例えば、4G(4th Generation)や5G(5th Generation)等の規格に準拠する移動体通信モジュールを含んでよい。また、通信装置60は、例えば、衛星通信モジュールを含んでもよい。また、通信装置60は、例えば、WiFi通信モジュールやブルートゥース(登録商標)通信モジュール等を含んでもよい。また、通信装置60は、接続対象の通信回線に合わせて、複数の通信装置を含んでもよい。
The
例えば、通信装置60は、作業現場に構築される局所的な通信回線を通じて、作業現場内の情報処理装置200や遠隔操作支援装置300等の外部装置と通信を行う。局所的な通信回線は、例えば、作業現場に構築される局所的な5G(いわゆるローカル5G)による移動体通信回線やWiFi6によるローカルネットワーク(LAN:Local Area Network)である。
For example, the
また、通信装置60は、作業現場を含む広域の通信回線、即ち、広域ネットワーク(WAN:Wide Area Network)を通じて、作業現場の外部にある情報処理装置200や遠隔操作支援装置300等と通信を行ってもよい。広域ネットワークは、例えば、広域の移動体通信網や衛星通信網やインターネット網等を含む。
The
≪制御系≫
図4に示すように、ショベル100の制御系は、コントローラ30を含む。また、本実施形態に係るショベル100の制御系は、操作圧センサ29と、負荷状態センサ70と、センサS1~S5とを含む。
<Control System>
4, the control system of the
コントローラ30は、ショベル100に関する各種制御を行う。
The
コントローラ30の機能は、任意のハードウェア、或いは、任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、図4に示すように、コントローラ30は、バスBS1で接続される、補助記憶装置30A、メモリ装置30B、CPU(Central Processing Unit)30C、及びインタフェース装置30Dを含む。
The functions of the
補助記憶装置30Aは、不揮発性の記憶手段であり、インストールされるプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。補助記憶装置30Aは、例えば、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)やフラッシュメモリ等である。
The
メモリ装置30Bは、例えば、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置30AのプログラムをCPU30Cが読み込み可能なようにロードする。メモリ装置30Bは、例えば、SRAM(Static Random Access Memory)である。
For example, when an instruction to start a program is received, the
CPU30Cは、例えば、メモリ装置30Bにロードされるプログラムを実行し、プログラムの命令に従って、コントローラ30の各種機能を実現する。
The
インタフェース装置30Dは、例えば、ショベル100の内部の通信回線に接続するための通信インタフェースとして機能する。インタフェース装置30Dは、接続する通信回線の種類に合わせて、複数の異なる種類の通信インタフェースを含んでもよい。
The interface device 30D functions, for example, as a communication interface for connecting to a communication line inside the
また、インタフェース装置30Dは、記録媒体からのデータの読み取りや記録媒体へのデータの書き込みのための外部インタフェースとして機能してもよい。記録媒体は、例えば、キャビン10の内部に設置されるコネクタに着脱可能なケーブルで接続される専用ツールである。また、記録媒体は、例えば、SDメモリカードやUSB(Universal Serial Bus)メモリ等の汎用の記録媒体であってもよい。これにより、コントローラ30の各種機能を実現するプログラムは、例えば、可搬型の記録媒体によって提供され、コントローラ30の補助記憶装置30Aにインストールされうる。また、プログラムは、通信装置60を通じて、ショベル100の外部のコンピュータ(例えば、情報処理装置200)からダウンロードされ、補助記憶装置30Aにインストールされてもよい。
The interface device 30D may also function as an external interface for reading data from a recording medium and writing data to the recording medium. The recording medium is, for example, a dedicated tool connected to a connector installed inside the
尚、コントローラ30の機能の一部は、他のコントローラ(制御装置)により実現されてもよい。即ち、コントローラ30の機能は、複数のコントローラにより分散して実現される態様であってもよい。
Note that some of the functions of the
操作圧センサ29は、油圧パイロット式の操作装置26の二次側(パイロットライン27A)のパイロット圧、即ち、操作装置26におけるそれぞれの被駆動要素(油圧アクチュエータ)の操作状態に対応するパイロット圧を検出する。操作圧センサ29による操作装置26におけるそれぞれの被駆動要素(油圧アクチュエータHA)に関する操作状態に対応するパイロット圧の検出信号は、コントローラ30に取り込まれる。
The operating
尚、操作装置26が電気式である場合、操作圧センサ29は省略される。コントローラ30は、操作装置26から取り込まれる操作信号に基づき、操作装置26を通じたそれぞれの被駆動要素の操作状態を把握することができるからである。
If the operating
負荷状態センサ70は、アタッチメントATに作用する負荷状態を検出する。負荷状態センサ70の検出信号は、コントローラ30に取り込まれる。
The
アタッチメントATに作用する負荷状態は、例えば、作業対象の土砂からエンドアタッチメント(バケット6)を通じてショベル100(アタッチメントAT)に作用する反力による負荷状態を含む。また、アタッチメントATに作用する負荷状態は、バケット6が作業対象と離隔された空中にある状態において、バケット6に収容されている土砂の重量による負荷状態を含む。
The load condition acting on the attachment AT includes, for example, a load condition due to a reaction force acting on the shovel 100 (attachment AT) from the soil and sand that is the work target through the end attachment (bucket 6). The load condition acting on the attachment AT also includes a load condition due to the weight of the soil and sand contained in the
負荷状態センサ70は、例えば、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9の少なくとも1つに設けられるシリンダ圧センサである。アタッチメントATに作用する負荷によって、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9のシリンダ圧が変化するからである。
The
シリンダ圧センサは、ブームシリンダ7やアームシリンダ8やバケットシリンダ9のロッド側の油室の作動油の圧力(以下、「ロッド圧」)及びボトム側の油室の作動油の圧力(以下、「ボトム圧」)を検出する。
The cylinder pressure sensor detects the pressure of the hydraulic oil in the oil chamber on the rod side of the boom cylinder 7,
また、負荷状態センサ70は、アタッチメントに取り付けられるひずみゲージであってもよい。アタッチメントATに作用する負荷によって、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9にひずみが生じるからである。
The
センサS1は、ブーム4に取り付けられ、ブーム4の上部旋回体3との連結部に相当する基端の回転軸回りの姿勢角度(以下、「ブーム角度」)を検出する。センサS1は、例えば、ロータリポテンショメータ、ロータリエンコーダ、加速度センサ、角加速度センサ、6軸センサ、IMU(Inertial Measurement Unit:慣性計測装置)等を含む。以下、センサS2~S4についても同様であってよい。また、センサS1は、ブームシリンダ7の伸縮位置を検出するシリンダセンサを含んでもよい。以下、センサS2,S3についても同様であってもよい。センサS1によるブーム角度の検出信号は、コントローラ30に取り込まれる。これにより、コントローラ30は、ブーム4の姿勢状態を把握することができる。
Sensor S1 is attached to the
センサS2は、アーム5に取り付けられ、アーム5のブーム4との連結部に相当する基端の回転軸回りの姿勢角度(以下、「アーム角度」)を検出する。センサS2によるアーム角度の検出信号は、コントローラ30に取り込まれる。これにより、コントローラ30は、アーム5の姿勢状態を把握することができる。
Sensor S2 is attached to
センサS3は、バケット6に取り付けられ、バケット6のアーム5との連結部に相当する基端の回転軸回りの姿勢角度(以下、「アーム角度」)を検出する。センサS3によるアーム角度の検出信号は、コントローラ30に取り込まれる。これにより、コントローラ30は、バケット6の姿勢状態を把握することができる。
Sensor S3 is attached to
センサS4は、所定の基準面(例えば、水平面)に対する機体(例えば、上部旋回体3)の傾斜状態を検出する。センサS4は、例えば、上部旋回体3に取り付けられ、ショベル100(即ち、上部旋回体3)の前後方向及び左右方向の2軸回りの傾斜角度(以下、「前後傾斜角」及び「左右傾斜角」)を検出する。センサS4により検出される傾斜角度(前後傾斜角及び左右傾斜角)に対応する検出信号は、コントローラ30に取り込まれる。これにより、コントローラ30は、機体(上部旋回体3)の傾斜状態を把握することができる。
The sensor S4 detects the inclination state of the machine body (e.g., the upper rotating body 3) relative to a predetermined reference plane (e.g., a horizontal plane). The sensor S4 is attached, for example, to the upper
センサS5は、上部旋回体3に取り付けられ、上部旋回体3の旋回状態に関する検出情報を出力する。センサS5は、例えば、上部旋回体3の旋回角速度や旋回角度を検出する。センサS5は、例えば、ジャイロセンサ、レゾルバ、ロータリエンコーダ等を含む。センサS5により検出される旋回状態に関する検出情報は、コントローラ30に取り込まれる。これにより、コントローラ30は、上部旋回体3の旋回角度等の旋回状態を把握することができる。
The sensor S5 is attached to the upper
尚、センサS4に3軸回りの角速度を検出可能なジャイロセンサ、6軸センサ、IMU等が含まれる場合、センサS4の検出信号に基づき上部旋回体3の旋回状態(例えば、旋回角速度)が検出されてもよい。この場合、センサS5は、省略されてもよい。
If sensor S4 includes a gyro sensor, a six-axis sensor, an IMU, or the like capable of detecting angular velocity around three axes, the rotation state (e.g., rotation angular velocity) of the upper
<情報処理装置のハードウェア構成>
図5は、情報処理装置200のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
<Hardware configuration of information processing device>
FIG. 5 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of the
情報処理装置200の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現される。例えば、図5に示すように、情報処理装置200は、外部インタフェース201、補助記憶装置202、メモリ装置203、CPU204、高速演算装置205、通信インタフェース206、入力装置207、表示装置208、及び音出力装置209を含む。外部インタフェース201、補助記憶装置202、メモリ装置203、CPU204、高速演算装置205、通信インタフェース206、入力装置207、表示装置208、及び音出力装置209は、バスBS2によって接続される。
The functions of the
外部インタフェース201は、記録媒体201Aからデータの読み取りや記録媒体201Aへのデータの書き込みのためのインタフェースとして機能する。記録媒体201Aには、例えば、フレキシブルディスク、CD(Compact Disc)、DVD(Digital Versatile Disc)、BD(Blu-ray(登録商標) Disc)、SDメモリカード、USBメモリ等が含まれる。これにより、情報処理装置200は、記録媒体201Aを通じて、処理で利用する各種データを読み込み、補助記憶装置202に格納したり、各種機能を実現するプログラムをインストールしたりすることができる。
The
尚、情報処理装置200は、通信インタフェース206を通じて、外部装置から処理で利用する各種データやプログラムを取得してもよい。
In addition, the
補助記憶装置202は、インストールされた各種プログラムを格納すると共に、各種処理に必要なファイルやデータ等を格納する。補助記憶装置202は、例えば、HDD(Hard Disc Drive)やSSD(Solid State Disc)やフラッシュメモリ等を含む。
The
メモリ装置203は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置202からプログラムを読み出して格納する。メモリ装置203は、例えば、DRAM(Dynamic Random Access Memory)やSRAMを含む。
When an instruction to start a program is received, the
CPU204は、補助記憶装置202からメモリ装置203にロードされた各種プログラムを実行し、プログラムに従って情報処理装置200に関する各種機能を実現する。
The
高速演算装置205は、CPU204と連動し、相対的に高い速度で演算処理を行う。高速演算装置205は、例えば、GPU(Graphics Processing Unit)やASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field-Programmable Gate Array)等を含む。
The high-
尚、高速演算装置205は、必要な演算処理の速度に応じて、省略されてもよい。
The high-
通信インタフェース206は、外部機器と通信可能に接続するためのインタフェースとして用いられる。これにより、情報処理装置200は、通信インタフェース206を通じて、例えば、ショベル100等の外部機器と通信することができる。また、通信インタフェース206は、接続される機器との間の通信方式等によって、複数の種類の通信インタフェースを有してもよい。
The
入力装置207は、ユーザから各種入力を受け付ける。
The
入力装置207は、例えば、ユーザからの機械的な操作入力を受け付ける形態の入力装置(以下、「操作入力装置」)を含む。操作入力装置は、例えば、ボタン、トグル、レバー、キーボード、マウス、表示装置208に実装されるタッチパネル、表示装置208とは別に設けられるタッチパッド等を含む。
The
また、入力装置207は、ユーザからの音声入力を受付可能な音声入力装置を含んでもよい。音声入力装置は、例えば、ユーザの音声を集音可能なマイクロフォンを含む。
The
また、入力装置207は、ユーザからのジェスチャ入力を受付可能なジェスチャ入力装置を含んでもよい。ジェスチャ入力装置は、例えば、ユーザのジェスチャの様子を撮像可能なカメラを含む。
The
また、入力装置207は、ユーザからの生体入力を受付可能な生体入力装置を含んでもよい。生体入力装置は、例えば、ユーザの指紋や虹彩に関する情報を内包する画像データを取得可能なカメラを含む。
The
表示装置208は、情報処理装置200のユーザに向けて、情報画面や操作画面を表示する。表示装置208は、例えば、液晶ディスプレイや有機ELディスプレイ等である。
The
音出力装置209は、情報処理装置200のユーザに向けて、音によって各種情報を伝える。音出力装置209は、例えば、ブザー、アラーム、スピーカ等である。
The
[作業部位の目標軌道の生成に関する機能構成]
次に、図1~図5に加えて、図6を参照して、作業支援システムSYSにおけるショベル100の作業部位の目標軌道の生成に関する機能構成について説明する。
[Functional configuration for generating a target trajectory of a working part]
Next, with reference to FIG. 6 in addition to FIGS. 1 to 5, a functional configuration related to generation of a target trajectory of a working part of the
ショベル100の作業部位は、ショベル100が所定の動作を行う際に、地面等の作業対象と当接し、実際の作業を行うアタッチメントAT(エンドアタッチメント)の部位を意味する。例えば、ショベル100が所定の動作としての掘削動作を行う場合、ショベル100の作業部位は、バケット6の爪先である。また、例えば、ショベル100が所定の動作としての転圧動作を行う場合、ショベル100の作業部位は、バケット6の背面である。
The working part of the
図6は、作業支援システムSYSにおけるショベル100の作業部位の目標軌道の生成に関する機能構成の一例を示す機能ブロック図である。
Figure 6 is a functional block diagram showing an example of the functional configuration related to generating a target trajectory for the working part of the
以下、「軌道」をショベル100の作業部位が既に移動した経路(即ち、軌跡)、及び将来的に移動する可能性のある経路の双方を含む意図で用いる場合がある。
In the following, the term "trajectory" may be used to include both the path along which the working part of the
ショベル100は、支援装置150を含む。支援装置150は、ショベル100の作業に関する支援を行う。
The
図6に示すように、支援装置150は、操作装置26と、コントローラ30と、出力装置50と、入力装置52とを含む。また、ショベル100の遠隔操作や遠隔監視が行われる場合、支援装置150は、通信装置60を含んでもよい。
As shown in FIG. 6, the
コントローラ30は、機能部として、動作ログ提供部301と、作業支援部302とを含む。
The
尚、作業支援システムSYSに含まれるショベル100が複数台である場合、コントローラ30が動作ログ提供部301及び作業支援部302のうちの前者のみを含むショベル100と、後者のみを含むショベル100とが存在してもよい。この場合、前者のショベル100は、後者のショベル100の作業支援機能のために用いられる、ショベル100の動作ログを取得し情報処理装置200に提供する機能のみを有する。
When the work support system SYS includes a plurality of
情報処理装置200は、機能部として、動作ログ取得部2001と、動作ログ記憶部2002と、教師データ生成部2003と、機械学習部2004と、学習済みモデル記憶部2005と、配信部2006とを含む。
The
動作ログ提供部301は、ショベル100の作業部位の目標軌道を生成する機能を実現するための元データである、ショベル100の動作ログを取得し、情報処理装置200に提供する。具体的には、ショベル100の運転歴が長く、相対的に経験のあるオペレータ(以下、便宜的に「熟練者」)がショベル100を操作したときの動作ログを取得し、情報処理装置200に提供する。これにより、情報処理装置200は、動作ログに基づき、ベースの学習モデルにショベル100の所定の動作に関する模倣学習を行わせ、熟練者の操作に対応するショベル100の作業部位の目標軌道を出力可能な学習済みモデルLMを生成することができる。
The operation
ショベル100の動作ログは、ショベル100の動作に関するデータである。
The operation log of the
ショベル100の動作に関するデータは、例えば、ショベル100の動作を表すデータを含む。ショベル100の動作を表すデータは、例えば、オペレータの操作内容を表すデータである。オペレータの操作内容を表すデータは、例えば、油圧パイロット式の操作装置26に対応する操作圧センサ29の出力データや電気式の操作装置26に対応する操作装置26の出力データ(操作信号のデータ)である。また、ショベル100の動作を表すデータは、オペレータの操作に応じて実際に実行された、ショベル100の動作状態を表すデータであってもよい。ショベル100の動作状態を表すデータは、例えば、センサS1~S5の出力データ、或いは、センサS1~S5の出力データから取得される、ショベル100の姿勢状態を表すデータである。
The data relating to the operation of the
また、ショベル100の動作に関するデータは、ショベル100の動作に影響する条件を表すデータを含む。
In addition, the data regarding the operation of the
ショベル100の動作に影響する条件を表すデータは、例えば、ショベル100の作業対象の土砂の特性に関するデータを含む。土砂の特性には、例えば、土砂の粒度や土砂の含水率や土砂の硬度等が含まれる。土砂の粒度は、例えば、土砂の粒子の直径である。
The data representing the conditions that affect the operation of the
作業対象の土砂の特性に関するデータは、例えば、作業対象からエンドアタッチメント(バケット6)に作用する負荷状態に関するデータである。作業対象の土砂の特性によって、作業対象の土砂からエンドアタッチメントに作用する負荷が変化するからである。作業対象からエンドアタッチメントに作用する負荷状態に関するデータは、例えば、負荷状態センサ70の出力データである。また、作業対象の土砂の特性に関するデータは、ショベル100に搭載される土砂の粒度や土砂の含水率や土砂の硬度等を測定可能なセンサの出力データであってもよい。センサは、例えば、多波長分光カメラである。
The data on the characteristics of the soil being worked on is, for example, data on the load state acting on the end attachment (bucket 6) from the soil being worked on. This is because the load acting on the end attachment from the soil being worked on varies depending on the characteristics of the soil being worked on. The data on the load state acting on the end attachment from the soil being worked on is, for example, output data from the
また、ショベル100の動作に影響する条件を表すデータは、掘削動作時にバケット6に収容されている土砂の重量を表すデータである。バケット6に収容される土砂の重量を表すデータは、例えば、バケット6が作業対象と離隔された空中にある状態における負荷状態センサ70の出力データである。
The data representing the conditions that affect the operation of the
また、ショベル100の動作に影響する条件を表すデータは、ショベル100の作業領域を表すデータを含んでもよい。ショベル100の作業領域を表すデータは、例えば、ショベル100の入力装置52を通じて受け付けられる所定の入力に応じて設定されるショベル100の作業領域の設定データである。
The data representing the conditions that affect the operation of the
また、ショベル100の動作に影響する環境条件を表すデータは、ショベル100の目標掘削量を表すデータを含んでもよい。ショベル100の目標掘削量を表すデータは、例えば、ショベル100の入力装置52を通じて受け付けられる所定の入力に応じて設定されるショベル100の目標掘削量の設定データである。また、ショベル100の目標掘削量を表すデータは、負荷状態センサ70により取得される、ショベル100のバケット6が作業対象と離隔された空中にある状態において、バケット6に収容されている土砂の重量による負荷状態を表すデータであってもよい。熟練者の操作の場合、掘削動作で最終的にバケット6に収容される土砂の量は、目標掘削量との差異が非常に小さいと考えられるからである。
The data representing the environmental conditions that affect the operation of the
動作ログ提供部301は、動作ログ記録部301Aと、動作ログ記憶部301Bと、動作ログ送信部301Cとを含む。
The operation
動作ログ記録部301Aは、ショベル100の所定の動作に関する動作ログを取得し、動作ログ記憶部301Bに記録する。所定の動作は、例えば、掘削動作や転圧動作等である。例えば、動作ログ記録部301Aは、ショベル100の所定の動作ごとに、ショベル100の動作に関するデータを時系列で動作ログ記憶部301Bに記録する。
The operation
動作ログ記憶部301Bには、ショベル100の動作ログが蓄積される形で記憶される。例えば、動作ログ記憶部301Bには、ショベル100の所定の動作ごとのショベル100の動作に関するデータが時系列データとして記憶される。
The operation
尚、後述の動作ログ送信部301Cにより情報処理装置200に送信済みの動作ログ記憶部301Bの動作ログは、事後的に消去されてもよい。
In addition, the operation log of the operation
動作ログ送信部301Cは、動作ログ記憶部301Bに記憶される、ショベル100の動作ログを、通信装置60を通じて情報処理装置200に送信する。
The operation
例えば、動作ログ送信部301Cは、情報処理装置200からのショベル100の動作ログの送信を要求する信号(以下、「送信要求信号」)に応じて、動作ログ記憶部301Bに記憶される、未送信のショベル100の動作ログを情報処理装置200に送信する。また、動作ログ送信部301Cは、所定のタイミングで、動作ログ記憶部301Bに記憶される、未送信のショベル100の動作ログを自動的に情報処理装置200に送信してもよい。所定のタイミングは、例えば、ショベル100の稼働停止(例えば、キースイッチのオフ)時や稼働開始(例えば、キースイッチのオン)時等である。
For example, the operation
動作ログ取得部2001は、ショベル100から受信される、ショベル100の動作ログを取得する。
The operation
動作ログ取得部2001は、情報処理装置200のユーザの操作に応じて、或いは、所定のタイミングで自動的に、ショベル100に送信要求信号を送信することにより、ショベル100の動作ログを取得する。また、動作ログ取得部2001は、ショベル100から所定のタイミングで自動的に送信される、ショベル100の動作ログを取得してもよい。
The operation
動作ログ記憶部2002には、動作ログ取得部2001により取得された、ショベル100の動作ログが蓄積される形で記憶される。
The operation
教師データ生成部2003は、動作ログ記憶部2002のショベル100の動作ログに基づき、機械学習用の教師データを生成し、多数の教師データの集合体である教師データセットを出力する。具体的には、教師データ生成部2003は、後述の学習済みモデルLMを生成するための教師データを生成する。教師データは、入力データと正解データとの組み合わせにより構成される。教師データ生成部2003は、バッチ処理によって、自動的に教師データを生成してもよいし、情報処理装置200のユーザからの入力に応じて、教師データを生成してもよい。
The teacher
機械学習部2004は、教師データ生成部2003により生成される教師データのセットに基づき、ベースの学習モデルに機械学習(模倣学習)を行わせ、学習済みモデルLMを生成する。ベースの学習モデルは、例えば、DNN(Deep Neural Network)等のニューラルネットワークを含み、バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)のアルゴリズム等が適用されることで、機械学習され、学習済みモデルLMが生成される。
The
機械学習部2004は、作業対象の土砂の特性に関するデータを入力として、ショベル100の作業部位の目標軌道を出力する学習済みモデルLMを生成する。また、機械学習部2004は、学習済みモデルLMの追加学習やベースの学習モデルの再学習等によって、学習済みモデルLMを更新してもよい。
The
例えば、機械学習部2004は、所定の時点から直近までのショベル100の作業部位の軌道(軌跡)に関するデータ、及び作業対象の土砂の特性に関するデータを入力として、ショベル100の作業部位の目標軌道を出力する学習済みモデルLMを生成する。所定の時点は、例えば、目標軌道の生成の対象となる所定の動作の開始の時点である。所定の動作は、例えば、ショベル100の掘削動作や転圧動作等である。以下、目標軌道の生成対象のショベル100の所定の動作が掘削動作である場合を中心に説明する。
For example, the
機械学習部2004は、以下の式(1)の関数gで表される学習済みモデルLMを生成してよい。
The
学習済みモデルLMに相当する関数gは、軌道データθt-T:t、反力データft-T:t、土砂特性パラメータεt-T:t、目標掘削量l、及び作業領域パラメータaを入力として、目標軌道データθt+1:t+H、及び土砂特性パラメータεt+1:t+Hを出力する。時刻t(tは、正の整数)は、所定の動作実行中の現在の時刻を表す。時刻t-T(Tは、tより小さい正の整数)は、所定の動作の開始以降の所定の時点に相当する過去の時刻であり、時刻tよりも処理周期のT回分前の時刻を表す。また、時刻t+1は、現在の時刻tの直後の処理周期に相当する将来の時刻を表す。また、時刻t+H(Hは、2以上の整数)は、時刻t+1以降の将来の時刻であり、現在の時刻tよりも処理周期のH回分後の時刻を表す。 The function g corresponding to the trained model LM receives the trajectory data θ t-T:t , the reaction force data f t-T:t , the soil characteristic parameter ε t-T:t , the target excavation amount l, and the working area parameter a as inputs, and outputs the target trajectory data θ t+1:t+H , and the soil characteristic parameter ε t+1:t+H . Time t (t is a positive integer) represents the current time during execution of a predetermined operation. Time t-T (T is a positive integer smaller than t) represents a past time corresponding to a predetermined point in time after the start of a predetermined operation, and represents a time T processing cycles before time t. Time t+1 represents a future time corresponding to the processing cycle immediately after the current time t. Time t+H (H is an integer equal to or greater than 2) represents a future time after time t+1, and represents a time H processing cycles after the current time t.
軌道データθt-T:tは、所定の時点に相当する過去の時刻t-Tから現在の時刻tまでのショベル100の作業部位の軌道に対応するアタッチメントATの関節角度の時系列データである。アタッチメントATの関節角度は、ブーム角度、アーム角度、及びバケット角度である。ブーム角度、アーム角度、及びバケット角度が決まることによって、エンドアタッチメント(バケット6)の作業部位の位置が決まり、その位置の時系列によって、ショベル100の作業部位の軌道(軌跡)が決まる。ある時刻におけるショベル100の軌跡データ(アタッチメントATの角度)θは、センサS1~S5の出力に基づき算出されてよい。
The trajectory data θ t-T:t is time series data of the joint angles of the attachment AT corresponding to the trajectory of the working part of the
反力データft-T:tは、過去の時刻t-Tから現在の時刻tまでの作業対象(地面)からアタッチメントAT(エンドアタッチメント)に作用する反力の時系列データである。ある時刻におけるショベル100の反力データfは、負荷状態センサ70の出力に基づき算出されてよい。
The reaction force data f t-T:t is time-series data of the reaction force acting on the attachment AT (end attachment) from the work target (ground surface) from the past time t-T to the current time t. The reaction force data f of the
土砂特性パラメータεt-T:tは、過去の時刻t-Tから現在の時刻tまでの、ショベル100の作業部位が接触していた箇所の作業対象の土砂の特性を表すパラメータ(土砂特性パラメータ)εの時系列データである。土砂特性パラメータεは、例えば、土砂の粒度を表すパラメータや土砂の含水率を表すパラメータ等を含む。土砂特性パラメータεt-T:tは、現在の時刻tよりも前の処理周期おける式(1)の学習済みモデルLMの出力(土砂特性パラメータεt+1:t+Hから得られる。
The sediment characteristic parameter ε t-T:t is time-series data of a parameter (sediment characteristic parameter) ε representing the characteristics of the sediment in the work target at the location where the working part of the
目標掘削量lは、1回の掘削動作によって、バケット6に収容する土砂の量の目標値である。ショベル100の目標掘削量lは、例えば、入力装置52を通じて受け付けられるユーザからの所定の入力に応じて設定される。また、ショベル100の目標掘削量lは、通信装置60を通じて外部装置から受信される指令に応じて設定されてもよい。
The target excavation amount l is a target value for the amount of soil to be stored in the
作業領域パラメータaは、作業対象となる領域を規定するパラメータである。作業領域パラメータaは、例えば、ショベル100の前方の作業領域の前後方向の長さを表すパラメータである。ショベル100の作業領域パラメータaは、例えば、入力装置52を通じて受け付けられるユーザからの所定の入力に応じて設定される。また、ショベル100の作業領域パラメータaは、通信装置60を通じて外部装置から受信される指令に応じて設定されてもよい。
The working area parameter a is a parameter that defines the area to be worked on. The working area parameter a is, for example, a parameter that represents the length in the front-to-rear direction of the working area in front of the
目標軌道データθt+1:t+Hは、現在の時刻tの直後の処理周期に対応する将来の時刻t+1から時刻t+Hまでのショベル100の作業部位の目標軌道に対応するアタッチメントATの関節角度の時系列データである。
The target trajectory data θ t+1:t+H is time series data of the joint angles of the attachment AT corresponding to the target trajectory of the working part of the
土砂特性パラメータεt+1:t+Hは、現在の時刻tの直後の処理周期に対応する将来の時刻t+1から時刻t+Hまでの、ショベル100の作業部位が接触していると予測される箇所の作業対象の土砂特性パラメータεである。
The soil characteristic parameter ε t+1:t+H is the soil characteristic parameter ε of the work object at the location where the working part of the
この場合、教師データ生成部2003は、ショベル100の掘削動作ごとの動作ログに基づき、軌道データθt-T:t、反力データft-T:t、土砂特性パラメータεt-T:t、目標掘削量l、及び作業領域パラメータaに対応する入力データを生成する。同様に、ショベル100の所定の動作ごとの動作ログに基づき、目標軌道データθt+1:t+H、及び土砂特性パラメータεt+1:t+Hに対応する正解データを生成する。具体的には、教師データ生成部2003は、ショベル100の同じ掘削動作の動作ログに基づき、入力データ及び正解データを生成する。
In this case, the teacher
より具体的には、教師データ生成部2003は、ショベル100の掘削動作の動作ログごとに、対象の掘削動作の動作ログの時系列データの任意の時刻を現在の時刻tに設定する。そして、教師データ生成部2003は、その時刻を基準として、対象の掘削動作の動作ログの時系列データ、即ち、ショベル100の動作に関する時系列のデータに基づき、入力データ及び正解データを生成する。
More specifically, for each operation log of an excavation operation of the
例えば、教師データ生成部2003は、時刻tに対応する基準の時刻以前のショベル100の動作を表すデータに基づき、軌道データθt-T:tに対応する入力データを生成する。
For example, the teacher
また、教師データ生成部2003は、時刻tに対応する基準の時刻以前のアタッチメントATに作用する負荷状態に関するデータに基づき、反力データft-T:tに対応する入力データを生成する。
In addition, the teacher
また、教師データ生成部2003は、時刻tに対応する基準の時刻から過去に遡る所定期間のアタッチメントATに作用する負荷状態に関するデータに基づき、土砂特性パラメータεt-T:tに対応する入力データを生成する。例えば、教師データ生成部2003は、ショベル100のバケット6の爪先に作用する反力と、バケット6の爪先が接触する作業対象の土砂の特性との関係を表す測定式等を用いて、土砂特性パラメータεt-T:tに対応する入力データを生成する。測定式は、例えば、ショベル100と同じ仕様のショベルを用いた実験やシミュレーション等によって予め取得される。以下、土砂特性パラメータεt+1:t+Hについても同様であってよい。
Further, the teacher
また、教師データ生成部2003は、対象の掘削動作におけるショベル100の目標掘削量を表すデータに基づき、目標掘削量lに対応する入力データを生成する。
The teacher
また、教師データ生成部2003は、対象の掘削動作におけるショベル100の作業領域を表すデータに基づき、作業領域パラメータaに対応する入力データを生成する。
The teacher
また、教師データ生成部2003は、時刻tに対応する基準の時刻よりも後のショベル100の動作を表すデータに基づき、目標軌道データθt+1:t+Hに対応する正解データを生成する。
Furthermore, the teacher
また、教師データ生成部2003は、時刻t+Hに対応する時刻から過去に遡る所定期間での作業対象からショベル100に作用する負荷状態に関するデータに基づき、土砂特性パラメータεt+1:t+Hに対応する正解データを生成する。
In addition, the teacher
学習済みモデル記憶部2005には、機械学習部2004により生成される学習済みモデルLMを記憶される。また、機械学習部2004により学習済みモデルLMが更新されると、学習済みモデル記憶部2005には、更新後の学習済みモデルLMが格納される。この際、学習済みモデル記憶部2005には、更新後の学習済みモデルLMのみが残されてもよいし、更新後の学習済みモデルLMと併せて、更新前の学習済みモデルLMが併存してもよい。後者の場合、更新後の学習済みモデルLMに問題がある場合、更新後の学習済みモデルLMの利用を停止し、更新前の学習済みモデルLMの利用を復活させることができる。また、予め準備される検証用のテストデータを用いて、更新用として新たに生成された学習済みモデルLMと、現在の学習済みモデルLMとの推定精度の検証が行われてもよい。例えば、検証用のテストデータは、教師データセットの一部から作成される。また、検証用のテストデータは、教師データに利用されたショベル100の動作ログとは別の動作ログに基づき生成されてもよい。この場合、新たに生成された学習済みモデルLMの推定精度の方が現在の学習済みモデルLMよりも高いとの検証結果が得られた場合に限定して学習済みモデルLMの更新が行われてもよい。
The learned
配信部2006は、学習済みモデルLMのデータをショベル100に配信する。
The
例えば、配信部2006は、機械学習部2004により学習済みモデルLMが生成或いは更新されると、直近で生成或いは更新された学習済みモデルLMをショベル100に配信する。また、配信部2006は、ショベル100から受信される、学習済みモデルLMの配信を要求する信号に応じて、学習済みモデル記憶部2005の最新の学習済みモデルLMをショベル100に配信してもよい。
For example, when the
作業支援部302は、ショベル100の作業を支援する。
The
作業支援部302は、学習済みモデル記憶部302Aと、目標軌道生成部302Bと、動作制御部302Cと、作業進捗状況記録部302Dと、表示処理部302Eとを含む。
The
学習済みモデル記憶部302Aには、情報処理装置200から配信され通信装置60を通じて受信される、学習済みモデルLMが記憶される。
The trained model storage unit 302A stores the trained model LM that is distributed from the
目標軌道生成部302Bは、ショベル100の所定の動作中において、所定の処理周期ごとに、学習済みモデルLMを用いて、ショベル100の作業部位の目標軌道を表すデータを生成する。これにより、作業支援部302は、ショベル100の所定の動作中において、処理周期ごとの作業対象の土砂の特性に合わせて、逐次、ショベル100の作業部位の目標軌道を更新することができる。
The target
また、作業支援部302は、作業領域の画像を用いることなく、ショベル100の作業部位の目標軌道を生成することができる。そのため、例えば、ショベル100に周辺の様子を撮像する撮像装置が搭載されていない場合であっても、作業支援部302は、作業領域の状態(土砂特性)に合わせて、ショベル100の作業部位の目標軌道を生成することができる。また、例えば、ショベル100に搭載されている撮像装置の信頼性が低い場合やオクルージョンによってショベル100の周辺の作業領域の形状を画像から適切に把握できない場合でも、ショベル100の作業部位の目標軌道を適切に生成することができる。
The
例えば、目標軌道生成部302Bは、アタッチメントAT(作業部位)に作用する負荷状態が所定の閾値τthに対して相対的に小さい場合、学習済みモデルLMを用いて、ショベル100の作業部位の目標軌道を表すデータを生成する。所定の閾値τthに対して相対的に小さいとは、所定の閾値τth以下であることであってもよいし、所定の閾値τthより小さいことであってもよい。一方、目標軌道生成部302Bは、アタッチメントAT(作業部位)に作用する負荷状態が所定の閾値τthに対して相対的に大きい場合、所定の軌道をショベル100の作業部位の目標軌道として生成する。所定の閾値τthに対して相対的に大きいとは、所定の閾値τthに対して相対的に小さい状態でないことを意味する。所定の軌道は、アタッチメントAT(作業部位)に作用する反力が低下するように予め規定されている。所定の軌道は、例えば、ショベル100の作業部位が作業対象から離れる向き(上向き)に移動させる軌道である。これにより、例えば、ショベル100の掘削動作中に、バケット6の爪先が相対的に硬い地盤、岩、埋設物に当たってしまった場合に、そのまま、硬い地盤、岩、埋設物等を掘削しないように、ショベル100のバケット6の軌道を修正することができる。以下、アタッチメントATに作用する負荷状態が所定の閾値τthに対して相対的に大きい状態を「過負荷状態」と称する場合がある。
For example, when the load state acting on the attachment AT (working part) is relatively small with respect to a predetermined threshold value τ th , the target
また、目標軌道生成部302Bは、土砂特性パラメータεt+1:t+Hが学習済みモデルLMの学習済みの土砂特性パラメータεの範囲内にある場合、学習済みモデルLMを用いて、ショベル100の作業部位の目標軌道を表すデータを生成してもよい。一方、目標軌道生成部302Bは、土砂特性パラメータεt+1:t+Hが学習済みモデルLMの学習済みの土砂特性パラメータεの範囲内にない場合、所定の起動をショベル100の作業部位の目標軌道として生成する。土砂特性パラメータεt+1:t+Hが学習済みモデルLMの学習済みの土砂特性パラメータεの範囲にあることは、時刻t+1から時刻t+Hまでの土砂特性パラメータεの全てが学習済みモデルLMの学習済みの土砂特性パラメータεの範囲内にあることである。また、土砂特性パラメータεt+1:t+Hが学習済みモデルLMの学習済みの土砂特性パラメータεの範囲にあることは、時刻t+1から時刻t+Hまでの土砂特性パラメータεの中で学習済みモデルLMの学習済みの土砂特性パラメータεの範囲内にある比率が所定基準以上或いは所定基準を超えていることであってもよい。これにより、目標軌道生成部302Bは、学習済みモデルLMにより作業対象の土砂の特性に合わせた目標軌道を生成できない可能性が高い状況で、目標軌道として所定の起動を生成することができる。そのため、作業対象の土砂の特性に対して不適切な目標軌道が生成されてしまうような事態を抑制することができる。以下、学習済みモデルLMの学習済みの土砂特性パラメータεの範囲内にない土砂特性パラメータεt+1:t+Hに対応する土砂の特性を「未学習の土砂の特性」と称する場合がある。
Furthermore, when the sediment characteristic parameter ε t+1:t+H is within the range of the learned sediment characteristic parameter ε of the learned model LM, the target
動作制御部302Cは、目標軌道生成部302Bにより生成される目標軌道に沿ってショベル100の作業部位が移動するように、油圧制御弁31に制御指令を出力し、ショベル100の動作を制御する。具体的には、動作制御部302Cは、センサS1~S5の出力からショベル100の作業部位の位置を把握しながら、油圧制御弁31を制御することで、目標軌道に沿ってショベル100の作業部位が移動するようにショベル100を動作させることができる。
The
例えば、動作制御部302Cは、オペレータの操作に依らず、目標軌道生成部302Bにより生成される目標軌道に沿ってショベル100の作業部位が移動するように、ショベル100の動作を制御する。即ち、動作制御部302Cは、完全自動運転機能によって、目標軌道生成部302Bにより生成される目標軌道に沿ってショベル100の作業部位が移動するように、ショベル100の動作を制御する。
For example, the
また、動作制御部302Cは、オペレータの操作をアシストするように、目標軌道生成部302Bにより生成される目標軌道に沿ってショベル100の作業部位が移動するように、ショベル100の動作を制御してもよい。即ち、動作制御部302Cは、半自動運転機能によって、目標軌道生成部302Bにより生成される目標軌道に沿ってショベル100の作業部位が移動するように、ショベル100の動作を制御してもよい。この際、上述の如く、オペレータの操作は、操作装置26を通じたオペレータの操作であってもよいし、遠隔操作支援装置300等を利用するオペレータの遠隔操作であってもよい。
The
作業進捗状況記録部302Dは、入力装置52を通じて入力される作業領域について、動作制御部302Cの制御に基づくショベル100の動作に応じて、作業の進捗状況を補助記憶装置30Aやメモリ装置30B等の所定の記憶領域に記録する。
The work progress recording unit 302D records the work progress status in a predetermined memory area such as the
例えば、作業進捗状況記録部302Dは、ショベル100の所定の動作が実施されると、その所定の動作時のショベル100の作業部位の軌道(軌跡)に基づき、作業対象の形状の変化を記録し、作業対象の形状を更新する。この際、作業進捗状況記録部302Dは、所定の動作により作業が実施された範囲を推定し、作業領域内の作業が実施された箇所を記録する形で、作業対象の形状を作業の実施済或いは未実施の区別により簡易的に更新してよい。また、作業進捗状況記録部302Dは、ショベル100の作業部位の軌道(軌跡)に基づき、作業対象の形状を詳細に更新してもよい。この場合、作業進捗状況記録部302Dは、例えば、既知の粒子シミュレーション等を用いて、ショベル100の作業部位の軌道に基づく作業対象の形状の変化を推定し、作業対象の形状を更新する。この際、粒子シミュレーションでは、ショベル100の所定の動作中に学習済みモデルLMにより生成された土砂特性パラメータεのデータが利用されてもよい。
For example, when a predetermined operation of the
また、作業進捗状況記録部302Dは、作業領域において、ショベル100の所定の動作の実施中に、アタッチメントATの過負荷状態が発生した箇所を記録してもよい。
The work progress recording unit 302D may also record the location in the work area where an overload condition of the attachment AT occurred while the
また、作業進捗状況記録部302Dは、作業領域において、ショベル100の所定の動作の実施中に、未学習の土砂の特性に対応する土砂特性パラメータεt+1:t+Hが出力された箇所を記録してもよい。
In addition, the work progress recording unit 302D may record the location in the work area where the sediment characteristic parameter ε t+1:t+H corresponding to the unlearned sediment characteristics is output while the
表示処理部302Eは、ショベル100の目標軌道の生成に関する画面を表示装置50Aに表示させる。
The
例えば、ショベル100の目標軌道の生成に関する画面は、作業進捗状況記録部302Dにより更新される作業対象の形状を表す画面を含む。
For example, the screen related to generating the target trajectory of the
また、ショベル100の目標軌道の生成に関する画面は、入力装置52を通じて、ショベル100の作業部位の目標軌道を自動で生成しその目標軌道に沿って作業部位を自動で或いは半自動で移動させる機能の有効或いは無効を設定するための画面を含んでもよい。
The screen for generating the target trajectory of the
また、ショベル100の目標軌道の生成に関する画面は、入力装置52を通じて、ユーザが目標掘削量や作業領域を設定するための設定画面を含んでもよい。
The screen for generating the target trajectory of the
また、ショベル100が遠隔操作される場合、表示処理部302Eは、ショベル100の作業部位の目標軌道の生成に関する画面に関するデータを、通信装置60を通じて遠隔操作支援装置300に送信してもよい。これにより、表示処理部302Eは、ショベル100の作業部位の目標軌道の生成に関する画面を遠隔操作支援装置300(表示装置)に表示させることができる。
In addition, when the
[ショベルの作業部位の軌道の具体例]
次に、図7~図10を参照して、目標軌道生成部302Bにより生成される目標軌道に基づき動作制御部302Cにより実現されるショベル100の作業部位の軌道の具体例について説明する。
[Specific example of the trajectory of the working part of a shovel]
Next, with reference to Figs. 7 to 10, a specific example of a trajectory of the working part of the
<第1例>
図7は、ショベル100の作業部位の軌道の第1例(軌道701)を示す図である。
<First Example>
FIG. 7 is a diagram showing a first example of a trajectory (trajectory 701) of a working portion of the
図7は、図7A,7Bを含む。 Figure 7 includes Figures 7A and 7B.
図7Aは、ショベル100の掘削動作時の作業部位(バケット6の爪先)の軌道701を示す図である。図7Bは、ショベル100の作業部位の軌道701に対応するアタッチメントAT(バケット6)に作用する負荷(反力)を時系列で示す図である。
Figure 7A is a diagram showing the
図7A,7Bに示すように、ショベル100は、時刻t11にて、バケット6の爪先が地面Gに貫入し、バケット6が地面Gの掘削を行い、時刻t12にて、バケット6の爪先が地面Gを離れ、バケット6が土砂を救い上げている。
As shown in Figures 7A and 7B, at time t11, the toe of the
本例では、図7Aに示すように、ショベル100の作業対象の地面Gは、比較的平坦な形状を有する。また、本例では、ショベル100の作業対象の地面Gは、その土砂が比較的柔らかい特性を作業領域の全体に亘って有している。そのため、作業支援部302は、略平坦な地面、及び略均一の土砂の特性に合わせて、掘削動作全体に亘って滑らかな目標軌道を生成し、その目標軌道に沿ってバケット6の爪先が移動するように、ショベル100に掘削動作を行わせている。その結果、ショベル100は、略平坦な地面、及び略均一の土砂の特性に合わせて、作業領域の全体に亘って、バケット6の爪先を滑らかな軌道701で移動させ、掘削動作を行うことができる。
In this example, as shown in FIG. 7A, the ground G on which the
具体的には、バケット6の爪先の軌道701は、ショベル100の掘削動作の前半において、バケット6に作用する負荷が比較的緩やかに大きくなるように、地面Gに対するバケット6の爪先の深さ(以下、「掘削深さ」)を増加させる。そして、バケット6の爪先の軌道701は、ショベル100の掘削動作の後半において、バケット6に作用する負荷が比較的緩やかに小さくなるように、地面Gに対するバケット6の掘削深さを減少させる。
Specifically, the
尚、図7A,7Bに示すように、掘削動作の完了時のバケット6を地面Gよりも上に掬いあげた後のバケット6に作用する負荷は、掘削動作の開始時のバケット6を地面Gに貫入させる前のバケット6に作用する負荷よりも小さくなる。ショベル100の掘削動作の完了時において、バケット6の内部には、掘削動作により収容された土砂があり、その土砂の重量による負荷が作用するからである。
As shown in Figures 7A and 7B, the load acting on the
また、本例では、図7Bに示すように、ショベル100の掘削動作中におけるバケット6に作業する負荷の絶対値は、比較的小さくなっている。上述の如く、地面Gの土砂が比較的柔らかいからである。そのため、図7Aに示すように、作業支援部302は、バケット6の掘削深さが比較的大きくなるように、バケット6の爪先の目標軌道を生成し、その目標軌道に沿ってバケット6の爪先が移動するように、ショベル100に掘削動作を行わせている。その結果、ショベル100は、比較的柔らかい地面Gの土砂の特性に合わせて、掘削深さが比較的大きい軌道701に沿ってバケット6の爪先を移動させて掘削動作を行うことができる。
In this example, as shown in FIG. 7B, the absolute value of the load acting on the
このように、本例では、作業支援部302は、作業領域全体に亘る略平坦な形状及び略均一の土砂の特性に合わせて、比較的滑らかなバケット6の爪先の目標軌道を生成することができる。そのため、ショベル100は、掘削動作の全体に亘って、その比較的滑らかな目標軌道に対応する軌道701でバケット6の爪先を移動させ、掘削動作を行うことができる。
In this way, in this example, the
また、本例では、作業支援部302は、作業領域の地面Gの比較的柔らかい土砂の特性に合わせて、掘削深さが比較的大きいバケット6の爪先の目標軌道を生成することができる。そのため、ショベル100は、作業領域の地面Gの比較的柔らかい土砂の特性に合わせて、掘削深さが比較的大きい軌道701でバケット6の爪先を移動させ、掘削動作を行うことができる。
In addition, in this example, the
<第2例>
図8は、ショベル100の作業部位の軌道の第2例(軌道801)を示す図である。
<Second Example>
FIG. 8 is a diagram showing a second example of the trajectory of the working portion of the shovel 100 (trajectory 801).
図8は、図8A,8Bを含む。 Figure 8 includes Figures 8A and 8B.
図8Aは、ショベル100の掘削動作時の作業部位(バケット6の爪先)の軌道801を示す図である。図8Bは、ショベル100の作業部位の軌道801に対応するアタッチメントAT(バケット6)に作用する負荷(反力)を時系列で示す図である。
Figure 8A is a diagram showing the
図8A,8Bに示すように、ショベル100は、時刻t21にて、バケット6の爪先が地面Gに貫入し、バケット6が地面Gの掘削を行い、時刻t22にて、バケット6の爪先が地面Gを離れ、バケット6が土砂を救い上げている。
As shown in Figures 8A and 8B, at time t21, the toe of the
図8Aに示すように、本例では、上述の第1例と同様、ショベル100の作業対象の地面Gは、比較的平坦な形状を有する。また、本例では、上述の第1例と異なり、ショベル100の作業対象の地面Gは、その土砂が比較的硬い特性を作業領域の全体に亘って有している。そのため、作業支援部302は、略平坦な地面、及び略均一の土砂の特性に合わせて、掘削動作全体に亘って滑らかな目標軌道を生成し、その目標軌道に沿ってバケット6の爪先が移動するように、ショベル100に掘削動作を行わせている。その結果、ショベル100は、略平坦な地面、及び略均一の土砂の特性に合わせて、掘削動作の全体に亘って、バケット6の爪先を滑らかな軌道801で移動させ、掘削動作を行うことができる。
As shown in FIG. 8A, in this example, as in the first example described above, the ground G on which the
また、本例では、図8Bに示すように、ショベル100の掘削動作中におけるバケット6に作業する負荷の絶対値は、比較的大きくなっている。地面Gの土砂が比較的硬いからである。そのため、作業支援部302は、バケット6の掘削深さが比較的小さくなるように、バケット6の爪先の目標軌道を生成し、その目標軌道に沿ってバケット6の爪先が移動するように、ショベル100に掘削動作を行わせている。その結果、ショベル100は、比較的硬い地面Gの土砂の特性に合わせて、掘削深さが比較的小さい軌道801でバケット6の爪先を移動させて掘削動作を行うことができる。
In this example, as shown in FIG. 8B, the absolute value of the load acting on the
このように、本例では、上述の第1例と同様、作業支援部302は、作業領域全体に亘る略平坦な形状及び略均一の土砂の特性に合わせて、比較的滑らかなバケット6の爪先の目標軌道を生成することができる。そのため、ショベル100は、掘削動作の全体に亘って、その比較的滑らかな目標軌道に対応する軌道801でバケット6の爪先を移動させ、掘削動作を行うことができる。
In this way, in this example, similar to the first example described above, the
また、本例では、作業支援部302は、作業領域の地面Gの硬い土砂の特性に合わせて、掘削深さが比較的小さいバケット6の爪先の目標軌道を生成することができる。そのため、ショベル100は、作業領域の地面Gの比較的硬い土砂の特性に合わせて、掘削深さが比較的大きい軌道801でバケット6の爪先を移動させ、掘削動作を行うことができる。
In addition, in this example, the
<第3例>
図9は、ショベル100の作業部位の軌道の第3例(軌道901)を示す図である。
<Third Example>
FIG. 9 is a diagram showing a third example of the trajectory of the working portion of the shovel 100 (trajectory 901).
図9は、図9A,9Bを含む。 Figure 9 includes Figures 9A and 9B.
図9Aは、ショベル100の掘削動作時の作業部位(バケット6の爪先)の軌道901を示す図である。図9Bは、ショベル100の作業部位の軌道901に対応するアタッチメントAT(バケット6)に作用する負荷(反力)を時系列で示す図である。
Figure 9A is a diagram showing the
図9A,9Bに示すように、ショベル100は、時刻t31にて、バケット6の爪先が地面Gに貫入し、バケット6が地面Gの掘削を行い、時刻t32にて、バケット6の爪先が地面Gを離れ、バケット6が土砂を救い上げている。
As shown in Figures 9A and 9B, at time t31, the toe of the
本例では、上述の第1例と同様、ショベル100の作業対象の地面Gは、その土砂が比較的柔らかい特性を作業領域の全体に亘って有している。また、図9Aに示すように、本例では、上述の第1例、第2例と異なり、ショベル100の作業対象の地面Gは、平坦でなく、作業領域の前後方向の中央部には、比較的大きな凸部G1が存在している。そのため、作業支援部302は、バケット6が前後方向で凸部G1に到達するタイミングまでの間、滑らかな目標軌道を生成する。その結果、ショベル100は、バケット6が前後方向で凸部G1に到達するタイミングまでの間、その目標軌道に対応する比較的滑らかな軌道901でバケット6の爪先が移動させ、ショベル100に掘削動作を行う。
In this example, as in the first example described above, the ground G on which the
図9Bに示すように、バケット6が前後方向で凸部G1に到達すると、凸部G1の影響で、バケット6に作用する負荷(反力)が突然増加している。そのため、作業支援部302は、バケット6に作用する負荷の増加に合わせて、その負荷を低下させるように、バケット6の爪先の目標軌道を更新し、その目標軌道に沿ってバケット6の爪先が移動するように、ショベル100に掘削動作を行わせる。その結果、ショベル100は、前後方向において、凸部G1に到達した後に、バケット6に作用する負荷が低下するように、バケット6の爪先の軌道901を掘削深さが小さくなるように修正することができる。
As shown in FIG. 9B, when the
このように、本例では、作業支援部302は、作業領域の地面Gの凸部G1に起因するバケット6に作用する負荷の増加に合わせて、バケット6に作用する負荷が低下するようにバケット6の目標軌道を修正することができる。そのため、例えば、作業領域の地面Gの凸部G1の存在によってショベル100の掘削動作が停滞し、作業効率が低下するような事態を抑制することができる。
In this way, in this example, the
尚、作業支援部302は、前後方向で作業領域の土砂の特性が柔らかい特性から硬い特性に変化する場合に、土砂の特性の変化に合わせて本例と同様の目標軌道を生成してもよい。
In addition, when the characteristics of the soil in the work area change from soft to hard in the forward/backward direction, the
<第4例>
図10は、ショベル100の作業部位の軌道の第4例(軌道1001,1002)を示す図である。
<Fourth Example>
FIG. 10 is a diagram showing a fourth example of the trajectory of the working portion of the shovel 100 (
図10は、図10A,10Bを含む。 Figure 10 includes Figures 10A and 10B.
図9Aは、ショベル100の掘削動作時の作業部位(バケット6の爪先)の軌道1001を示す図である。図9Bは、ショベル100の作業部位の軌道1001に対応するアタッチメントAT(バケット6)に作用する負荷(反力)を時系列で示す図である。
Figure 9A is a diagram showing the
図10A,10Bに示すように、時刻t41にて、バケット6の爪先が地面Gに貫入し、バケット6が地面Gの掘削を行っている。
As shown in Figures 10A and 10B, at time t41, the toe of the
本例では、上述の第1例、第3例と同様、ショベル100の作業対象の地面Gは、その土砂が比較的柔らかい特性を作業領域の全体に亘って有している。また、図10Aに示すように、本例では、上述の第1例~第3例と異なり、作業領域の前後方向の中央部の地中に岩G2が埋まっている。そのため、作業支援部302は、バケット6が岩G2に到達するタイミングまでの間、滑らかな目標軌道を生成し、その目標軌道に沿ってバケット6の爪先が移動するように、ショベル100に掘削動作を行わせている。その結果、ショベル100は、バケット6が岩G2に到達するタイミングまでの間、その目標軌道に対応する比較的滑らかな軌道1001でバケット6の爪先が移動させ、ショベル100に掘削動作を行う。
In this example, as in the first and third examples described above, the ground G on which the
図10Bに示すように、バケット6が前後方向で凸部G1に到達すると、凸部G1の影響で、バケット6に作用する負荷(反力)が突然増加し、閾値τthを超えている。そのため、作業支援部302は、その負荷を低下させるための所定の軌道にバケット6の爪先の目標軌道を更新し、その目標軌道に沿ってバケット6の爪先が移動するように、ショベル100に掘削動作を行わせる。所定の軌道は、例えば、バケット6を真上に近い方向に持ち上げるための軌道である。これにより、ショベル100は、岩G2に接触した後に、軌道1001でバケット6を持ち上げて、バケット6に作用する負荷が過大な状態を解消することができる。また、所定の軌道は、バケット6に作用する負荷が所定の条件(図10Bの2点鎖線)に合わせて減少させるための軌道である。これにより、ショベル100は、岩G2に接触した後に、軌道1002で掘削深さを小さくしながら、所定の条件に沿ってバケット6に作用する負荷を低減させて、バケット6に作用する負荷が過大な状態を解消することができる。
As shown in FIG. 10B, when the
このように、本例では、作業支援部302は、作業領域の地中の岩G2とバケット6との接触に伴うバケット6に作用する負荷の過大な状態の発生に合わせて、バケット6に作用する負荷を低下させるための所定の軌道にバケット6の目標軌道を更新する。これにより、ショベル100は、所定の軌道に対応する軌道1001,1002でバケット6の爪先を移動させ、バケット6に作用する負荷が過大な状態を解消することができる。よって、例えば、バケット6に作用する過大な負荷によって、ショベル100が停止してしまったり、バケット6が損傷してしまったりするような事態を抑制することができる。
In this way, in this example, the
[作業の進捗状況の通知画面]
次に、図11、図12を参照して、ショベル100の作業対象(作業領域の地面)に対する作業の進捗状況をユーザに通知する画面の具体例について説明する。
[Work progress notification screen]
Next, a specific example of a screen for notifying the user of the progress of work on the work target (the ground surface of the work area) by the
図11は、作業の進捗状況を表す画面の一例(画面1100)を示す図である。具体的には、図11は、ショベル100の掘削作業の開始時の作業の進捗状況を表す画面である。図12は、作業の進捗状況を表す画面の他の例(画面1200)を示す画面である。具体的には、図12は、ショベル100の掘削作業の開始後、掘削動作が1回行われた状態での作業の進捗状況を表す画面である。
Figure 11 is a diagram showing an example of a screen (screen 1100) showing the progress of work. Specifically, Figure 11 is a screen showing the progress of work at the start of excavation work by the
尚、本例では、画面1100,1200は、ショベル100の表示装置50Aに表示されるが、ショベル100が遠隔操作される場合、遠隔操作支援装置300の表示装置に表示されてもよい。また、ショベル100が遠隔監視される場合、画面1100,1200は、遠隔監視支援装置の表示装置に表示されてもよい。
In this example, the
図11に示すように、画面1100には、ショベル画像1101と、作業領域画像1102と、地面画像1103とを含む。
As shown in FIG. 11,
ショベル画像1101は、ショベル100を模式的に表す画像である。ショベル画像1101は、側面視のショベル100に対応するショベル画像1101Aと、上面視のショベル100に対応するショベル画像1101Bとを含む。
The
作業領域画像1102は、ショベル100の作業領域を模式的に表す画像である。
The
作業領域画像1102は、側面視(側面断面)の作業領域に対応する作業領域画像1102Aと、上面視の作業領域に対応する作業領域画像1102Bとを含む。
The
ショベル画像1101A,1101Bは、それぞれ、作業領域画像1102A,1102Bに正対するように配置される。
The
地面画像1103は、ショベル100の掘削動作の開始前の作業対象の地面の形状を表す画像である。
The
地面画像1103は、側面視(側面断面)で地面の形状を表す地面画像1103Aと、上面視で地面の形状を表す地面画像1103Bとを含む。
The
図12に示すように、画面1200には、ショベル画像1101と、作業領域画像1102と、地面画像1203とを含む。
As shown in FIG. 12,
地面画像1203は、ショベル100の掘削動作の開始後、1回の掘削動作の完了後の作業対象の地面の形状を表す画像である。
The
地面画像1203は、側面視(側面断面)で地面の形状を表す地面画像1203Aと、上面視で地面の形状を表す地面画像1203Bとを含む。
The
地面画像1203Aは、直近の掘削動作による掘削済みの範囲を表す作業済み画像1203A1を含む。これにより、ユーザ(オペレータ)は、側面視の作業領域において、ショベル100の直近の掘削動作で掘削済みの範囲を確認することができる。
The
地面画像1203Bは、ショベル100により掘削済みの範囲を表す作業済み画像1203B1を含む。これにより、ユーザ(オペレータ)は、上面視の作業領域において、ショベル100の掘削動作の繰り返しによって掘削済みの範囲を確認することができる。
The
[ショベルの作業部位の軌道の生成に関する処理]
次に、図13を参照して、ショベル100の作業部位の軌道の生成に関する処理について説明する。
[Processing for generating trajectory of working part of shovel]
Next, a process for generating a trajectory of a working portion of the
図13は、ショベル100の作業部位の軌道の生成に関する処理の一例を概略的に示すフローチャートである。
Figure 13 is a flowchart that shows an example of a process for generating a trajectory for the working part of the
図13のフローチャートは、例えば、ショベル100の所定の動作の実行中に、所定の処理周期ごとに繰り返し実行される。
The flowchart in FIG. 13 is executed repeatedly at a predetermined processing cycle, for example, while the
図13に示すように、ステップS102にて、目標軌道生成部302Bは、既知の入力データを取得する。既知の入力データは、例えば、作業領域の設定データや目標掘削量の設定データ等である。
As shown in FIG. 13, in step S102, the target
コントローラ30は、ステップS102の処理が完了すると、ステップS104に進む。
When the processing of step S102 is completed, the
ステップS104にて、目標軌道生成部302Bは、センサS1~S5の出力データ等に基づき、ショベル100の作業部位の位置情報のデータを取得する。
In step S104, the target
コントローラ30は、ステップS104の処理が完了すると、ステップS106に進む。
When the processing of step S104 is completed, the
ステップS106にて、目標軌道生成部302Bは、負荷状態センサ70の最新の出力データを取得する。
In step S106, the target
コントローラ30は、ステップS106の処理が完了すると、ステップS108に進む。
When the processing of step S106 is completed, the
ステップS108にて、目標軌道生成部302Bは、負荷状態センサ70の出力データに基づき、アタッチメントATの負荷状態を算出する。
In step S108, the target
コントローラ30は、ステップS108の処理が完了すると、ステップS110に進む。
When the processing of step S108 is completed, the
ステップS110にて、目標軌道生成部302Bは、アタッチメントATの負荷が閾値τth以下であるか否かを判定する。目標軌道生成部302Bは、アタッチメントATの負荷が閾値τth以下である場合、ステップS112に進み、それ以外の場合、ステップS122に進む。
In step S110, the target
ステップS112にて、目標軌道生成部302Bは、学習済みモデルLMを用いて、ショベル100の作業部位の目標軌道、及びショベル100の作業部位が接触する作業領域の箇所の土砂の特性を推定する。例えば、目標軌道生成部302Bは、上述の式(1)に相当する学習済みモデルLMを用いて、目標軌道データθt+1:t+H及び土砂特性パラメータεt+1を出力する。
In step S112, the target
コントローラ30は、ステップS112の処理が完了すると、ステップS114に進む。
When the processing of step S112 is completed, the
ステップS114にて、目標軌道生成部302Bは、作業領域の土砂の特性の推定結果
が学習済みモデルLMの学習済みの土砂の特性(土砂特性パラメータ)の範囲内にあるか否かを判定する。目標軌道生成部302Bは、土砂の特性の推定結果が学習済みモデルLMの学習済みの土砂の特性の範囲内にある場合、ステップS116に進み、それ以外の場合、ステップS124に進む。
In step S114, the target
ステップS116にて、目標軌道生成部302Bは、推定結果の目標軌道が制約条件を満足しているか否かを判定する。制約条件は、例えば、アタッチメントATのブーム4、アーム5、及びバケット6の稼働範囲や稼働速度等の制約に関する条件である。目標軌道生成部302Bは、推定結果の目標軌道が制約条件を満足する場合、ステップS118に進み、それ以外の場合、ステップS120に進む。
In step S116, the target
ステップS118にて、目標軌道生成部302Bは、ステップS112で学習済みモデルLMを用いて推定(生成)した目標軌道を出力する。
In step S118, the target
コントローラ30は、ステップS118の処理が完了すると、本フローチャートを終了する。
When the processing of step S118 is completed, the
一方、ステップS120にて、目標軌道生成部302Bは、ステップS112で学習済みモデルLMを用いて推定(生成)した目標軌道を制約条件に合わせて最適化し出力する。
On the other hand, in step S120, the target
コントローラ30は、ステップS120の処理が完了すると、本フローチャートを終了する。
When the processing of step S120 is completed, the
また、ステップS122にて、目標軌道生成部302Bは、作業進捗状況記録部302Dに対してアタッチメントATの過負荷状態の通知を行う。これにより、作業進捗状況記録部302Dは、ステップS104で取得されるショベル100の作業部位の位置に基づき、アタッチメントATの過負荷状態が発生した場所を記録することができる。
In addition, in step S122, the target
コントローラ30は、ステップS122の処理が完了すると、ステップS126に進む。
When the processing of step S122 is completed, the
また、ステップS124にて、目標軌道生成部302Bは、作業進捗状況記録部302Dに対して未学習の土砂の特性の通知を行う。これにより、作業進捗状況記録部302Dは、ステップS104で取得されるショベル100の作業部位の位置に基づき、未学習の土砂の特性に対応する作業領域の場所を記録することができる。
In addition, in step S124, the target
コントローラ30は、ステップS120の処理が完了すると、ステップS126に進む。
When the processing of step S120 is completed, the
ステップS126にて、目標軌道生成部302Bは、所定の軌道をまた、目標軌道として出力する。
In step S126, the target
ステップS126の処理が完了すると、今回のフローチャートの処理を終了する。 When step S126 is completed, the process of this flowchart ends.
このように、本例では、目標軌道生成部302Bは、ショベル100の所定の動作中において、所定の処理周期ごとに、学習済みモデルLMを用いて、ショベル100の作業部位の目標軌道を出力することができる。そのため、作業支援部302は、アタッチメントAT(作業部位)が接触している作業領域の土砂の特性に合わせて、ショベル100の所定の動作中の目標軌道を更新させながら、ショベル100に掘削動作を行わせることができる。
In this way, in this example, the target
また、本例では、目標軌道生成部302Bは、アタッチメントATの過負荷状態の発生に応じて、所定の軌道を目標軌道として出力することができる。そのため、作業支援部302は、目標軌道としての所定の軌道に沿ってショベル100の作業部位を移動させるように、ショベル100に掘削動作を行わせることで、アタッチメントATに作用する負荷を低下させることができる。
In addition, in this example, the target
また、本例では、目標軌道生成部302Bは、未学習の土砂の特性が出現に応じて、所定の軌道を目標軌道として出力することができる。そのため、例えば、ショベル100の作業部位の目標軌道として、学習済みモデルLMにより未学習の土砂の特性に対する不適切な目標軌道が生成され、その結果、ショベル100の不適切な所定の動作が行われてしまうような事態を抑制することができる。
In addition, in this example, the target
[ショベルの作業対象の形状の更新に関する処理]
次に、図14を参照して、ショベル100の作業対象(作業領域の地面)の形状の更新に関する処理について説明する。
[Processing for updating the shape of the work target of the shovel]
Next, a process for updating the shape of the work target (the ground surface of the work area) of the
図14は、作業の進捗状況の更新に関する処理の一例を概略的に示すフローチャートである。 Figure 14 is a flowchart outlining an example of a process for updating work progress.
本フローチャートは、例えば、ショベル100の所定の動作が完了するたびに実行される。
This flowchart is executed, for example, each time a specified operation of the
図14に示すように、ステップS202にて、作業進捗状況記録部302Dは、作業の進捗状況の最新データを取得する。 As shown in FIG. 14, in step S202, the work progress recording unit 302D obtains the latest data on the work progress.
コントローラ30は、ステップS202の処理が完了すると、ステップS204に進む。
When the processing of step S202 is completed, the
ステップS204にて、作業進捗状況記録部302Dは、直前のショベル100の所定の動作における作業部位の軌道(軌跡)のデータを取得する。例えば、目標軌道生成部302Bによって、上述のステップS104で取得される時系列のデータを取得する。
In step S204, the work progress recording unit 302D acquires data on the trajectory (path) of the work part in the immediately preceding predetermined operation of the
コントローラ30は、ステップS204の処理が完了すると、ステップS206に進む。
When the processing of step S204 is completed, the
ステップS206にて、作業進捗状況記録部302Dは、直前のショベル100の所定の動作の際に実施された、未学習の土砂の特性の通知、及びアタッチメントATの過負荷状態の通知のデータをメモリ装置30B等から取得する。例えば、作業進捗状況記録部302Dは、直前のショベル100の所定の動作時に、上述のステップS122,S124の処理により実施された未学習の土砂の特性の通知、及びアタッチメントATの過負荷状態の通知のデータをメモリ装置30B等から読み出す。
In step S206, the work progress recording unit 302D acquires data on the notification of unlearned soil characteristics and the notification of an overloaded state of the attachment AT, which were performed during the immediately preceding specified operation of the
コントローラ30は、ステップS206の処理が完了すると、ステップS208に進む。
When the processing of step S206 is completed, the
ステップS208にて、作業進捗状況記録部302Dは、ステップS202の処理で取得したデータを前提にして、ステップS204,S206の処理で取得したデータに基づき、作業の進捗状況のデータを更新する。 In step S208, the work progress recording unit 302D updates the work progress data based on the data acquired in the processing of steps S204 and S206, assuming the data acquired in the processing of step S202.
コントローラ30は、ステップS208の処理が完了すると、今回のフローチャートの処理を終了する。
When the processing of step S208 is completed, the
このように、作業進捗状況記録部302Dは、目標軌道生成部302Bにより生成される目標軌道に基づき動作制御部302Cにより実現される、ショベル100の所定の動作に合わせて、ショベル100の作業の進捗状況を更新することができる。
In this way, the work progress recording unit 302D can update the work progress of the
[他の実施形態]
次に、他の実施形態について説明する。
[Other embodiments]
Next, another embodiment will be described.
上述の実施形態は、適宜、変形や変更が加えられてもよい。 The above-described embodiments may be modified or altered as appropriate.
例えば、上述の実施形態において、ショベル100が遠隔操作される場合、表示処理部302Eの機能は、遠隔操作支援装置300に設けられてもよい。これにより、遠隔操作支援装置300の表示装置にショベル100の作業部位の軌道の生成に関する画面を表示させることができる。そのため、遠隔操作支援装置300のユーザ(オペレータ)は、遠隔操作支援装置300の表示装置に表示される画面を用いて、ショベル100の作業部位の軌道を表すデータを目標軌道生成部302Bに生成させることができる。
For example, in the above embodiment, when the
また、上述の実施形態やその変形・変更の例において、ショベル100が遠隔操作される場合、学習済みモデル記憶部302A、目標軌道生成部302B、動作制御部302C、作業進捗状況記録部302D、及び表示処理部302Eの機能の一部又は全部は、遠隔操作支援装置300に設けられてもよい。
In addition, in the above-described embodiment and examples of its variations and modifications, when the
また、上述の実施形態やその変形・変更の例において、目標軌道生成部302B、動作制御部302C、作業進捗状況記録部302D、及び表示処理部302Eの機能の一部又は全部は、情報処理装置200に移管されてもよい。これにより、ショベル100の作業部位の目標軌道の生成に関する処理やショベル100の動作の制御に関する、ショベル100や遠隔操作支援装置300の処理負荷を軽減することができる。
In addition, in the above-described embodiment and examples of variations and modifications thereof, some or all of the functions of the target
また、上述の実施形態やその変形・変更の例において、目標軌道生成部302Bは、土砂特性パラメータεt+1:t+Hを推定せず、ショベル100の目標軌道データθt+1:t+Hのみを出力(推定)してもよい。この場合、土砂の特性を表すデータのうち、土砂の特性を直接的に表す土砂特性パラメータεtが省略され、土砂の特性を間接的に表す反力データft-T:tのみが学習済みモデルLMに入力される。
Furthermore, in the above-described embodiment and examples of its variations and modifications, the target
また、上述の実施形態やその変形・変更の例において、土砂特性パラメータは、予め与えられていてもよい。例えば、土砂特性パラメータは、作業の開始前や所定の動作の開始前に入力装置52を通じて、ユーザから入力されたり、通信装置60を通じて外部から受信されたりしてもよい。
In the above-described embodiment and its variations and modifications, the sediment characteristic parameters may be given in advance. For example, the sediment characteristic parameters may be input by a user through the
また、上述の実施形態やその変形・変更の例において、目標軌道生成部302Bは、ショベル100の所定の動作の開始時或いは開始後の初期において、簡易的に、ショベル100の作業部位の目標軌道を1回のみ生成してもよい。この場合、目標軌道生成部302Bは、ショベル100の所定の動作の完了までの作業部位の目標軌道を生成する。そして、動作制御部302Cは、目標軌道生成部302Bにより生成される一の目標軌道に沿ってショベル100の作業部位が移動するように、ショベル100の所定の動作を完了まで実施させる。例えば、目標軌道生成部302Bは、ショベル100の掘削動作の開始後、バケット6の作業対象の土砂への貫入時の反力データに基づき、ショベル100のバケット6の爪先の目標軌道を生成する。また、目標軌道生成部302Bは、ショベル100の所定の動作開始時に、予め与えられる土砂特性パラメータεに基づき、ショベル100の作業部位の目標軌道を生成してもよい。また、土砂特性パラメータεが予め与えられる場合、目標軌道生成部302Bは、作業開始時に、初期の複数回分の動作、或いは、作業終了までの複数回分の動作についての作業部位の目標軌道を生成してもよい。
In addition, in the above-mentioned embodiment and examples of its modifications and changes, the target
また、上述の実施形態やその変形・変更の例において、目標軌道生成部302Bは、学習済みモデルLMに代えて、既知の任意の手法を適用することにより、作業対象の土砂の特性に合わせたショベル100の作業部位の目標軌道のデータを生成してもよい。例えば、目標軌道生成部302Bは、土砂の特性に関するデータに基づき、MPC(Model Predictive Control:モデル予測制御)によって、ショベル100の作業部位の目標軌道のデータを生成してもよい。また、目標軌道生成部302Bは、予め与えられる土砂の特性に関するデータに基づき、ショベル100の作業部位の予め規定される基準となる軌道を最適化することにより、ショベル100の作業部位の目標軌道のデータを生成してもよい。
In addition, in the above-described embodiment and examples of variations and modifications thereof, the target
[作用]
次に、上述の本実施形態に係る作業機械、作業支援システム、情報処理装置、及びプログラムの作用について説明する。
[Action]
Next, the operations of the work machine, work support system, information processing device, and program according to the above-described embodiment will be described.
本実施形態では、作業機械は、生成部を備える。作業機械は、例えば、上述のショベル100である。生成部は、例えば、上述の目標軌道生成部302Bである。具体的には、生成部は、作業機械の所定の動作時において、作業対象の土砂の特性に関するデータに基づき、作業機械の作業部位の軌道を表すデータを生成する。所定の動作は、例えば、上述のショベル100の掘削動作や転圧動作等である。作業対象は、例えば、ショベル100の作業現場の作業領域の地面である。
In this embodiment, the work machine includes a generation unit. The work machine is, for example, the
これにより、作業機械は、作業対象の土砂の特性に合わせて作業機械の作業部位の軌道を生成することができる。 This allows the work machine to generate a trajectory for the working part of the work machine that matches the characteristics of the soil being worked on.
また、本実施形態では、生成部は、作業機械の所定の動作時において、所定のオペレータの操作による作業機械の所定の動作時に収集されたデータによって教師あり学習がされた学習済みモデルを用いて、作業対象の土砂の特性に関するデータを入力として、作業部位の軌道を表すデータを出力してもよい。所定のオペレータは、例えば、上述の熟練者である。学習済みモデルは、例えば、上述の学習済みモデルLMである。 In addition, in this embodiment, the generation unit may use a trained model that has undergone supervised learning using data collected during a specified operation of the work machine by the operation of a specified operator, and output data representing the trajectory of the work area using data related to the characteristics of the soil to be worked on as input. The specified operator is, for example, the above-mentioned expert. The trained model is, for example, the above-mentioned trained model LM.
これにより、作業機械は、学習済みモデルを用いて、例えば、熟練者の操作に倣った作業部位の軌道を実現することができる。そのため、作業機械は、作業効率を向上させることができる。 This allows the work machine to use the learned model to realize, for example, a trajectory of the work part that imitates the operation of an expert. This allows the work machine to improve its work efficiency.
また、本実施形態では、生成部は、作業対象の土砂の特性に関するデータとしての作業対象から作業部位に作用する反力に関するデータを取得し、作業機械の所定の動作中において、時系列の反力に関するデータに基づき、作業部位の軌道を表すデータを順次更新してもよい。 In addition, in this embodiment, the generation unit may acquire data on reaction forces acting on the work area from the work target as data on the characteristics of the soil and sand on the work target, and during a specified operation of the work machine, sequentially update the data representing the trajectory of the work area based on the time-series data on reaction forces.
これにより、作業機械は、作業対象の土砂の特性に相関する、作業部位に作用する反力に合わせて、作業部位の軌道を適宜更新しながら、所定の動作を行うことができる。そのため、作業機械は、作業領域内での土砂の特性の変化を考慮して、より適切な作業部位の軌道を実現することができる。よって、作業機械は、作業効率をより向上させることができる。 This allows the work machine to perform a specified operation while appropriately updating the trajectory of the working part in accordance with the reaction force acting on the working part, which correlates with the characteristics of the soil being worked on. Therefore, the work machine can realize a more appropriate trajectory of the working part by taking into account changes in the characteristics of the soil within the working area. This allows the work machine to further improve its work efficiency.
また、本実施形態では、作業機械は、推定部を備えてもよい。具体的には、推定部は、作業対象の土砂の特性に関するデータとしての作業対象から作業部位に作用する反力に関するデータを取得し、時系列の反力に関するデータに基づき、作業対象の土砂の特性を推定する。そして、生成部は、作業機械の所定の動作時において、推定部の推定結果の土砂の特性に基づき、作業部位の軌道を表すデータ生成してもよい。 In this embodiment, the work machine may also be equipped with an estimation unit. Specifically, the estimation unit acquires data on the reaction force acting on the work part from the work object as data on the characteristics of the soil on the work object, and estimates the characteristics of the soil on the work object based on the time-series data on the reaction force. The generation unit may then generate data representing the trajectory of the work part based on the soil characteristics estimated by the estimation unit during a specified operation of the work machine.
これにより、作業機械は、作業部位に作用する反力から土砂の特性を推定することにより、作業領域の土砂の特性に合わせた作業部位の軌道を実現することができる。 This allows the work machine to estimate the characteristics of the soil from the reaction force acting on the working part, enabling it to realize a trajectory for the working part that matches the characteristics of the soil in the working area.
また、本実施形態では、生成部は、作業機械の所定の動作時において、反力が所定基準に対して相対的に小さい場合、時系列の反力に関するデータに基づき、作業部位の軌道を表すデータを生成してよい。一方、生成部は、作業機械の所定の動作時において、反力が所定基準に対して相対的に大きい場合、反力が低下するように予め規定された作業部位の軌道を表すデータを生成してもよい。所定基準は、例えば、上述の閾値τthである。 Furthermore, in this embodiment, the generation unit may generate data representing the trajectory of the working part based on time-series data relating to the reaction force when the reaction force is relatively small compared to a predetermined criterion during a predetermined operation of the work machine. On the other hand, the generation unit may generate data representing the trajectory of the working part that is predefined so that the reaction force decreases when the reaction force is relatively large compared to the predetermined criterion during a predetermined operation of the work machine. The predetermined criterion is, for example, the threshold value τ th described above.
これにより、作業機械は、作業部位に作用する反力が所定基準を超える過負荷状態において、作業部位に作用する反力が低下するように、作業部位の軌道を修正することができる。そのため、例えば、作業部位に作用する反力の過負荷状態によって、作業機械が停止してしまったり、作業部位に損傷が生じてしまったりするような事態を抑制することができる。 As a result, when the work machine is in an overload state where the reaction force acting on the working part exceeds a predetermined standard, the trajectory of the working part can be corrected so that the reaction force acting on the working part is reduced. Therefore, for example, it is possible to prevent a situation in which the work machine stops or the working part is damaged due to an overload state of the reaction force acting on the working part.
また、本実施形態では、作業機械は、制御部を備えてもよい。制御部は、例えば、上述の動作制御部302Cである。具体的には、制御部は、生成部により生成されるデータに対応する軌道に沿って作業部位が移動するように、作業機械の動作を制御する。
In this embodiment, the work machine may also include a control unit. The control unit is, for example, the
これにより、作業機械は、オペレータの操作に依らず、或いは、オペレータの操作を補助して、土砂の特性に合わせて生成した軌道に沿って作業部位を移動させることができる。 This allows the work machine to move the working area along a trajectory generated according to the characteristics of the soil and sand, either independently of the operator's operation or by assisting the operator's operation.
また、本実施形態では、作業機械は、表示部を備えてもよい。表示部は、例えば、上述の表示装置50Aである。具体的には、表示部は、作業機械の作業対象の領域の作業の進捗状況を表示する。そして、表示部は、制御部による作業機械の動作に応じて、作業対象の領域の作業の進捗状況を更新してもよい。
In this embodiment, the work machine may also include a display unit. The display unit is, for example, the
これにより、作業機械は、キャビン内のユーザ(オペレータ)や周辺の作業者等に対して、自身の所定の動作に合わせて、作業対象の領域の作業の進捗状況を知らせることができる。 This allows the work machine to inform the user (operator) in the cabin and surrounding workers of the progress of work in the target work area in accordance with the work machine's specified actions.
また、本実施形態では、表示部は、作業機械の作業対象の領域の中で、作業対象から作業部位に作用する反力が所定基準に対して相対的に大きくなった場所、及び反力に関するデータに基づき推定される作業対象の土砂の特性が所定範囲から逸脱した場所の少なくとも一方を特定して表示してもよい。所定範囲は、例えば、学習済みモデルLMにより学習済みの土砂特性パラメータεの範囲である。 In addition, in this embodiment, the display unit may identify and display at least one of the locations within the area of the work target of the work machine where the reaction force acting from the work target on the work part becomes relatively large with respect to a predetermined standard, and the locations where the characteristics of the soil in the work target estimated based on the data related to the reaction force deviate from a predetermined range. The predetermined range is, for example, the range of the soil characteristic parameter ε that has been learned by the learned model LM.
これにより、作業機械は、キャビン内のユーザ(オペレータ)や周辺の作業者等に対して、作業対象の領域の中で、作業部位に作用する反力が所定基準を超える過負荷状態が発生した場所を知らせることができる。また、作業機械は、キャビン内のユーザ(オペレータ)や周辺の作業者等に対して、作業対象の領域の中で、作業対象の土砂の特性が想定される範囲から逸脱している場所を知らせることができる。 This allows the work machine to inform the user (operator) in the cabin and surrounding workers of locations within the work area where an overload condition has occurred, where the reaction force acting on the work part exceeds a specified standard. The work machine can also inform the user (operator) in the cabin and surrounding workers of locations within the work area where the characteristics of the soil and sand being worked on deviate from the expected range.
また、本実施形態では、情報処理装置は、所定のオペレータの操作による作業機械の所定の動作時に収集されたデータに基づき学習モデルを教師あり学習させる。そして、情報処理装置は、その教師あり学習の結果として、作業機械の作業対象の土砂の特性に関するデータを入力として、作業機械の所定の動作時の作業部位の軌道を表すデータを出力する学習済みモデルを生成してもよい。情報処理装置は、例えば、上述の情報処理装置200である。所定のオペレータは、例えば、上述の熟練者である。学習済みモデルは、例えば、学習済みモデルLMである。
In addition, in this embodiment, the information processing device performs supervised learning of a learning model based on data collected during a specified operation of the work machine operated by a specified operator. Then, as a result of the supervised learning, the information processing device may generate a learned model that takes as input data related to the characteristics of the soil and sand that is the target of the work machine's work, and outputs data representing the trajectory of the work part during the specified operation of the work machine. The information processing device is, for example, the above-mentioned
これにより、情報処理装置は、作業領域の土砂の特性に合わせて作業機械の目標軌道を生成可能な学習済みモデルを生成することができる。 This allows the information processing device to generate a trained model that can generate a target trajectory for the work machine that matches the characteristics of the soil and sand in the work area.
また、本実施形態では、作業支援システムは、第1の送信部と、生成部と、第2の送信部と、を備えてもよい。作業支援システムは、例えば、上述の作業支援システムSYSである。第1の送信部は、例えば、上述の通信装置60である。生成部は、例えば、上述の情報処理装置200に移管される、目標軌道生成部302Bに相当する機能部である。第2の送信部は、例えば、上述の通信インタフェース206である。具体的には、第1の送信部は、作業機械に設けられ、作業機械の作業対象の土砂の特性に関するデータを情報処理装置に送信する。情報処理装置は、例えば、上述の情報処理装置200である。また、生成部は、情報処理装置に設けられ、作業機械の所定の動作時において、土砂の特性に関するデータに基づき、作業部位の軌道を表すデータを生成する。そして、第2の送信部は、情報処理装置に設けられ、生成部により生成されるデータ、又は生成部により生成されるデータに対応する軌道に沿って作業部位が移動するように作業機械を制御する指令を作業機械に送信する。
In addition, in this embodiment, the work support system may include a first transmission unit, a generation unit, and a second transmission unit. The work support system is, for example, the work support system SYS described above. The first transmission unit is, for example, the
これにより、作業支援システムは、情報処理装置において、作業機械の作業領域の土砂の特性に合わせて、作業機械の軌道を生成することができる。また、作業支援システムは、作業機械での処理負荷を抑制することができる。 This allows the work assistance system to generate a trajectory for the work machine in accordance with the characteristics of the soil and sand in the work area of the work machine using an information processing device. The work assistance system can also reduce the processing load on the work machine.
また、本実施形態では、プログラムは、情報処理装置に生成ステップを実施させる。情報処理装置は、例えば、上述のコントローラ30や情報処理装置200である。生成ステップは、例えば、上述のステップS102~S122である。具体的には、生成ステップは、作業機械の所定の動作時において、作業機械の作業対象の土砂の特性に関するデータに基づき、作業機械の作業部位の軌道を表すデータを生成する。
In addition, in this embodiment, the program causes the information processing device to execute a generation step. The information processing device is, for example, the
これにより、情報処理装置は、このプログラムが適用されることによって、作業機械の作業対象の土砂の特性に合わせて作業機械の作業部位の軌道を生成することができる。 As a result, by applying this program, the information processing device can generate a trajectory for the working part of the work machine in accordance with the characteristics of the soil and sand that the work machine is working on.
以上、実施形態について詳述したが、本開示はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 Although the embodiments have been described in detail above, the present disclosure is not limited to such specific embodiments, and various modifications and variations are possible within the scope of the gist of the invention as described in the claims.
1 下部走行体
3 上部旋回体
4 ブーム
5 アーム
6 バケット
30 コントローラ
31 油圧制御弁
32 シャトル弁
33 油圧制御弁
50 出力装置
50A 表示装置
52 入力装置
60 通信装置
70 負荷状態センサ
100 ショベル
150 支援装置
200 情報処理装置
300 遠隔操作支援装置
301 動作ログ提供部
301A 動作ログ記録部
301B 動作ログ記憶部
301C 動作ログ送信部
302 作業支援部
302A 学習済みモデル記憶部
302B 目標軌道生成部
302C 動作制御部
302D 作業進捗状況記録部
302E 表示処理部
2001 動作ログ取得部
2002 動作ログ記憶部
2003 教師データ生成部
2004 機械学習部
2005 学習済みモデル記憶部
2006 配信部
AT アタッチメント
HA 油圧アクチュエータ
LM 学習済みモデル
S1~S5 センサ
SYS 作業支援システム
1 Lower traveling
Claims (11)
作業機械。 a generation unit that generates data representing a trajectory of a working portion of the work machine based on data relating to characteristics of soil and sand as a work target during a predetermined operation of the work machine;
Working machinery.
請求項1に記載の作業機械。 The generation unit uses a trained model that has been subjected to supervised learning using data collected during the specified operation of the work machine by the operation of a specified operator, and inputs data related to the characteristics of the soil to be worked on, and outputs data representing the trajectory of the work area.
2. The work machine of claim 1.
請求項1又は2に記載の作業機械。 The generation unit acquires data on a reaction force acting on the work part from the work object as data on characteristics of the soil of the work object, and sequentially updates data representing a trajectory of the work part based on the time-series data on the reaction force during the specified operation of the work machine.
A work machine according to claim 1 or 2.
前記生成部は、作業機械の前記所定の動作時において、前記推定部の推定結果の土砂の特性に基づき、前記作業部位の軌道を表すデータを生成する、
請求項3に記載の作業機械。 An estimation unit that acquires data on the reaction force acting on the work part from the work object as data on the characteristics of the soil of the work object, and estimates the characteristics of the soil of the work object based on the time-series data on the reaction force,
the generation unit generates data representing a trajectory of the work portion based on the characteristics of soil and sand estimated by the estimation unit during the specified operation of the work machine.
4. A work machine according to claim 3.
請求項3記載の作業機械。 the generation unit generates data representing a trajectory of the working part based on time-series data relating to the reaction force when the reaction force is relatively small with respect to a predetermined standard during the specified operation of the work machine, and generates data representing a trajectory of the working part that is predefined so that the reaction force is reduced when the reaction force is relatively large with respect to the predetermined standard.
4. The work machine according to claim 3.
請求項1又は2に記載の作業機械。 a control unit that controls an operation of a work machine so that the working part moves along a trajectory corresponding to the data generated by the generation unit;
A work machine according to claim 1 or 2.
前記表示部は、前記制御部による作業機械の動作に応じて、前記領域の作業の進捗状況を更新する、
請求項6に記載の作業機械。 a display unit that displays a progress status of the work in the work target area,
The display unit updates the progress of the work in the area in response to the operation of the work machine by the control unit.
7. A work machine according to claim 6.
請求項7に記載の作業機械。 The display unit identifies and displays at least one of a location in the area where a reaction force acting from the work object to the work part becomes relatively large with respect to a predetermined standard, and a location where a characteristic of the soil of the work object estimated based on data related to the reaction force deviates from a predetermined range.
8. A work machine according to claim 7.
情報処理装置。 A learning model is subjected to supervised learning based on data collected during a predetermined operation of the work machine operated by a predetermined operator, and a learned model is generated that receives data on the characteristics of the soil and sand that is the target of the work machine as an input and outputs data representing the trajectory of a working part of the work machine during the predetermined operation.
Information processing device.
前記情報処理装置に設けられ、前記作業機械の所定の動作時において、前記土砂の特性に関するデータに基づき、前記作業機械の作業部位の軌道を表すデータを生成する生成部と、
前記情報処理装置に設けられ、前記生成部により生成されるデータ、又は前記生成部により生成されるデータに対応する軌道に沿って前記作業部位が移動するように前記作業機械を制御する指令を前記作業機械に送信する第2の送信部と、を備える、
作業支援システム。 a first transmission unit provided in the work machine and configured to transmit data relating to characteristics of the soil and sand that is the object of work by the work machine to an information processing device;
a generation unit provided in the information processing device and configured to generate data representing a trajectory of a working portion of the work machine based on data relating to characteristics of the soil and sand during a predetermined operation of the work machine;
a second transmission unit provided in the information processing device and configured to transmit to the work machine a command for controlling the work machine so that the working part moves along the data generated by the generation unit or a trajectory corresponding to the data generated by the generation unit,
Work support system.
作業機械の所定の動作時において、前記作業機械の作業対象の土砂の特性に関するデータに基づき、前記作業機械の作業部位の軌道を表すデータを生成する生成ステップを実行させる、
プログラム。 In the information processing device,
executing a generating step of generating data representing a trajectory of a working portion of the work machine based on data relating to characteristics of soil and sand that is a target of work by the work machine during a predetermined operation of the work machine;
program.
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