JP6996012B1 - 3D shape estimation system - Google Patents
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Abstract
【課題】作業室内に形成された土山の三次元形状を推定することができる三次元形状推定システムを提供する。
【解決手段】ニューマチックケーソン工法において用いられる作業室内に存在する土山Mの三次元形状を推定する三次元形状推定システムにおいて、ショベル100と当該ショベル100の周囲に位置する対象物との間の相対位置を計測する計測手段217と、上記計測手段217によって計測された上記ショベルと上記対象物との相対位置に基づく位置情報から、上記土山Mの頂点位置,安息角,境界点位置を認識する土山認識手段218とを備えることを特徴とする。
【選択図】図9
PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a three-dimensional shape estimation system capable of estimating a three-dimensional shape of a soil pile formed in a work room.
SOLUTION: In a three-dimensional shape estimation system for estimating a three-dimensional shape of an earthen mountain M existing in a work chamber used in a pneumatic cason method, a relative between an excavator 100 and an object located around the excavator 100. Tsuchiyama recognizes the apex position, angle of repose, and boundary point position of the earthen mountain M from the position information based on the relative position between the excavator and the object measured by the measuring means 217 for measuring the position and the excavator and the object. It is characterized by comprising a recognition means 218.
[Selection diagram] FIG. 9
Description
本発明は、三次元形状推定システムに関する。 The present invention relates to a three-dimensional shape estimation system.
従来より、掘削現場や自然環境の土木現場で積み込み対象物である土砂の形状を測定し、測定結果に基づきパワーショベル等の作業パターンを決定し、決定された作業パターンに沿って土砂を積み込むというプロセスが無人で行われている。例えば、特許文献1には、2つのカメラによる視差を利用したステレオ法により、掘削対象物までの距離を測定する自動掘削機が開示されている。
Conventionally, the shape of the earth and sand that is the object to be loaded is measured at the excavation site and the civil engineering site in the natural environment, the work pattern of the power shovel etc. is decided based on the measurement result, and the earth and sand is loaded according to the decided work pattern. The process is unattended. For example,
更に、近年では、作業機械による作業の自動化を実現する場合、掘削対象物に関するパラメータを取得することも行われている。例えば特許文献2には、地山に関するパラメータとして、ホイールローダから地山までの距離を算出し、バケットで地山が掘削されるように、作業機を制御する技術が開示されている。地山に関するパラメータには、ホイールローダから地山までの距離、地山を構成する岩土の粒度、地山の高さ、地山の形状等が含まれる。
Further, in recent years, in order to realize automation of work by a work machine, parameters related to an excavated object have also been acquired. For example,
ところで、作業室床部の地面を掘削し、掘削された土砂を地上に搬出しながらケーソンを地中に沈下させていくニューマチックケーソン工法では、遠隔にいる作業者が作業室内の掘削機を遠隔操作することにより地盤の掘削が進められる。しかしながら、作業室内には現場環境を十分に把握することができるだけのカメラの数を確保し難いため、搬出すべき土砂の形状の測定が難しくなる。 By the way, in the pneumatic caisson method in which the ground of the floor of the work room is excavated and the excavated earth and sand are carried out to the ground and the caisson is submerged in the ground, a remote worker remotely excavates the excavator in the work room. The excavation of the ground is advanced by operating it. However, since it is difficult to secure enough cameras in the work room to fully grasp the site environment, it is difficult to measure the shape of the earth and sand to be carried out.
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、作業室内に形成された土山の三次元形状を推定することができる三次元形状推定システムを提供することにある。 Therefore, the present invention has been devised in view of the above-mentioned problems, and the purpose of the present invention is to provide a three-dimensional shape estimation system capable of estimating the three-dimensional shape of the earthen hill formed in the work room. To provide.
本発明を適用した三次元形状推定システムは、ニューマチックケーソン工法において用いられる作業室内に存在する土山の三次元形状を推定する三次元形状推定システムにおいて、ショベルと当該ショベルの周囲に位置する対象物との間の相対位置を計測する計測手段と、上記計測手段によって計測された上記ショベルと上記対象物との相対位置に基づく位置情報から、上記土山の頂点位置、安息角を認識する土山認識手段と上記土山を撮像した深度画像データを取得する取得手段とを備え、上記計測手段は、上記取得手段により取得された深度画像データに基づいて上記ショベルと上記対象物との相対位置を計測し、上記深度画像データから、三次元ポリゴンデータに変換する変換手段を更に備え、上記計測手段は、上記変換手段により変換された上記三次元ポリゴンデータに含まれるポリゴンの隣接面とのなす角度に基づいて上記土山の頂点位置、安息角を計測することを特徴とする。 The three-dimensional shape estimation system to which the present invention is applied is a three-dimensional shape estimation system that estimates the three-dimensional shape of a soil pile existing in a work room used in the pneumatic cason method, and is an excavator and an object located around the excavator. The earthen hill recognition means for recognizing the apex position and the rest angle of the earthen hill from the measuring means for measuring the relative position between the two and the position information based on the relative position between the excavator and the object measured by the measuring means. The measuring means measures the relative position between the shovel and the object based on the depth image data acquired by the acquiring means. Further provided with a conversion means for converting the depth image data into three-dimensional polygon data, the measuring means is based on the angle formed by the adjacent surface of the polygon included in the three-dimensional polygon data converted by the conversion means. It is characterized by measuring the top position and rest angle of the above-mentioned earthen mountain.
上述した構成からなる本発明によれば、作業室内の土山の頂点位置と安息角とに基づいて、作業室内に形成された土山の三次元形状を推定することができる。 According to the present invention having the above-mentioned configuration, the three-dimensional shape of the earthen hill formed in the working room can be estimated based on the apex position and the angle of repose of the earthen hill in the working room.
三次元形状推定システム
以下、本発明を適用した三次元形状推定システムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
Three-dimensional shape estimation system Hereinafter, the three-dimensional shape estimation system to which the present invention is applied will be described in detail with reference to the drawings.
図1は、本発明に係る作業機の一例である掘削機が用いられるニューマチックケーソン工法の主要設備の一例を示す図である。ニューマチックケーソン工法は、掘削設備E1、艤装設備E2、排土設備E3、送気設備E4及び予備・安全設備E5を用いて、鉄筋コンクリート製のケーソン1を地中に沈下させていくことにより、地下構造物を構築する。
FIG. 1 is a diagram showing an example of a main facility of a pneumatic caisson method in which an excavator, which is an example of a working machine according to the present invention, is used. In the pneumatic caisson method, the reinforced
掘削設備E1は、例えば、掘削機100(以下、ケーソンショベル100という)と、土砂自動積込装置11と、地上遠隔操作室13とを備える。ケーソンショベル100は、ケーソン1の底部に設けられた作業室2内に設置される。土砂自動積込装置11は、ケーソンショベル100により掘削された土砂を円筒状のアースバケット31に積み込む。地上遠隔操作室13は、ケーソンショベル100の作動を地上から遠隔操作する遠隔操作装置12を備える。
The excavation equipment E1 includes, for example, an excavator 100 (hereinafter referred to as a caisson excavator 100), an automatic earth and
艤装設備E2は、例えば、マンシャフト21と、マンロック22(エアロック)と、マテリアルシャフト23と、マテリアルロック24(エアロック)とを備える。マンシャフト21は、作業者が作業室2へ出入りするために地上と作業室2とを繋ぐ円筒状の通路であり、例えば、螺旋階段25が設けられている。マンロック22は、マンシャフト21に設けられ地上の大気圧と作業室2内の圧力差を調節する二重扉構造の気密扉である。マテリアルシャフト23は、土砂自動積込装置11により土砂が積み込まれたアースバケット31を地上に運び出すために地上と作業室2とを繋ぐ円筒状の通路である。マテリアルロック24は、材料等を搬出入するためのマテリアルシャフト23に設けられた地上の大気圧と作業室2内の圧力差を調節する二重扉構造の気密扉である。マンロック22およびマテリアルロック24は、作業室2内の気圧が変化することを抑えて作業者やアースバケット31を作業室2へ出入りさせることが可能になるように構成されている。作業室2内の土砂自動積込装置11付近の掘削地面G上には、ケーソンショベル100により掘削された土砂が順次積み重ねられて土山Mが形成される。
The fitting equipment E2 includes, for example, a
排土設備E3は、例えば、アースバケット31と、キャリア装置32と、土砂ホッパー33とを備える。アースバケット31は、ケーソンショベル100により掘削された土砂が積み込まれる有底円筒状の容器である。キャリア装置32は、アースバケット31を、マテリアルシャフト23を介して地上まで引き上げて運び出す装置である。土砂ホッパー33は、アースバケット31およびキャリア装置32により地上に運び出された土砂を一時的に貯めておく設備である。
The soil removal equipment E3 includes, for example, an
送気設備E4は、例えば、空気圧縮機42と、空気清浄装置43と、送気圧力調整装置44と、自動減圧装置45とを備える。空気圧縮機42は、送気管41およびケーソン1に形成された送気路3を介して作業室2内に圧縮空気を送る装置である。空気清浄装置43は、空気圧縮機42により送り込む圧縮空気を浄化する装置である。送気圧力調整装置44は、作業室2内の気圧が地下水圧と略等しくなるように空気圧縮機42から作業室2内へ送る圧縮空気の量(圧力)を調整する装置である。自動減圧装置45は、マンロック22内の気圧を減圧する装置である。
The air supply equipment E4 includes, for example, an
予備・安全設備E5は、例えば、非常用空気圧縮機51と、ホスピタルロック53とを備える。非常用空気圧縮機51は、空気圧縮機42の故障又は点検などの時に空気圧縮機42に代わって作業室2内に圧縮空気を送ることが可能な装置である。ホスピタルロック53は、作業室2内で作業を行った作業者が入り、当該作業者の身体を徐々に大気圧に慣らしていくための減圧室である。
The spare / safety equipment E5 includes, for example, an
次に、本発明に係るケーソンショベル100について図2~図3を用いて説明する。ケーソンショベル100は、図2に示すように、例えば、走行体110と、ブーム130と、バケットアタッチメント150とを備える。走行体110は、作業室2の天井部に設けられた左右一対の走行レール4に取り付けられ、左右の走行レール4に懸下された状態で走行レール4に沿って走行移動する。ブーム130は、走行体110の旋回フレーム121に上下方向に揺動可能に枢結される。バケットアタッチメント150は、ブーム130の先端部に取り付けられる。
Next, the
走行体110は、走行フレーム111と、旋回フレーム121と、走行ローラ113とを備える。旋回フレーム121は、走行フレーム111の下面側に旋回自在に設けられる。走行ローラ113は、走行フレーム111の上面側前後に、設けられている前後左右の4個のローラである。走行体110は、前後左右の走行ローラ113を回転駆動させて左右の走行レール4に沿って走行移動するように構成されている。
The
ブーム130は、例えば、基端ブーム131と、先端ブーム132と、伸縮シリンダ133と、起伏シリンダ134とを備える。基端ブーム131は、旋回フレーム121に起伏自在(上下方向に揺動自在)に取り付けられる。先端ブーム132は、基端ブーム131に入れ子式に組み合わされ、構成される。伸縮シリンダ133は、基端ブーム131内に設けられている。起伏シリンダ134は、基端ブーム131の左右に2個設けられている。ブーム130は、伸縮シリンダ133を伸縮させると、基端ブーム131に対して先端ブーム132が長手方向に移動し、これによりブーム130が伸縮するように構成されている。2個の起伏シリンダ134の基端部は基端ブーム131の左右側部にそれぞれ回動自在に取り付けられている。
The
バケットアタッチメント150は、ベース部材151と、バケット152と、バケットシリンダ153とを備える。ベース部材151は、先端ブーム132に取り付けられる。バケット152は、ベース部材151の先端部に上下揺動自在に取り付けられる。バケットシリンダ153は、ベース部材151に対してバケット152を上下揺動させるように構成される。
The
コントロールユニット165は、図3に示すように、メインコントローラ165aと、走行体用コントローラ165bと、ブーム・バケット用コントローラ165cとを備える。メインコントローラ165aは、遠隔操作装置12からの操作信号を受けて、その操作信号に応じた駆動制御信号を出力する。走行体用コントローラ165bは、メインコントローラ165aから出力された駆動制御信号に応じて、走行体110を駆動させるように構成されている。メインコントローラ165aおよび走行体用コントローラ165bは、走行体110の旋回フレーム121に配設されている。ブーム・バケット用コントローラ165cは、メインコントローラ165aから出力された駆動制御信号に応じて、ブーム130およびバケットアタッチメント150を駆動させるように構成されている。ブーム・バケット用コントローラ165cは、ブーム130の基端ブーム131の側部に配設されている。
As shown in FIG. 3, the
ケーソンショベル100は、図3に示すように、例えば、走行体位置センサ201と、旋回角度センサ202と、ブーム起伏角度センサ203と、ブーム伸長量センサ204と、バケット揺動角度センサ205と、外界センサ206とを備える。走行体位置センサ201は、走行体110が走行レール4の何処の位置に位置しているかを検出する。旋回角度センサ202、走行フレーム111に対する旋回フレーム121の旋回角度を検出する。ブーム起伏角度センサ203は、旋回フレーム121に対するブーム130の起伏角度を検出する。ブーム伸長量センサ204は、ブーム130の伸長量を検出する。バケット揺動角度センサ205は、ブーム130(バケットアタッチメント150のベース部材151)に対するバケット152の揺動角度を検出する。外界センサ206は、走行体110に設けられて作業室2内の掘削地面Gまでの距離、掘削地面Gの形状などの情報を取得する。
As shown in FIG. 3, the
走行体位置センサ201は、例えば、走行体110の走行フレーム111に配設されたレーザセンサによって構成される。走行体位置センサ201は、レーザ光を走行レール4の端部(もしくは作業室2の壁部)に向けて照射して走行レール4の端部(もしくは作業室2の壁部)において反射して戻ってくるまでの時間を測定する。走行体位置センサ201は、この時間に基づいて走行レール4の端部(もしくは作業室2の壁部)から走行体110までの距離を検出する。旋回角度センサ202は、例えば、走行体110の旋回フレーム121に配設された光学式のロータリーエンコーダによって構成される。旋回角度センサ202は、走行フレーム111に対する旋回フレーム121の旋回量を電気信号に変換する。旋回角度センサ202は、その信号を演算処理して旋回フレーム121の旋回角度(旋回方向および位置)を検出する。なお、走行体位置センサ201および旋回角度センサ202は一例を説明したもので、走行体の二次元的な位置を検出する他のセンサ、旋回フレーム121の旋回角度を検出する他のセンサをそれぞれ用いてもよい。
The traveling
ブーム起伏角度センサ203は、例えば、起伏シリンダ134のシリンダボトムの側部に配設されたレーザセンサによって構成される。ブーム起伏角度センサ203は、レーザ光を旋回フレーム121に向けて照射して旋回フレーム121において反射して戻ってくるまでの時間を測定する。ブーム起伏角度センサ203は、この時間に基づいて起伏シリンダ134の伸長量を検出し、その起伏シリンダ134の伸長量に基づいて旋回フレーム121に対するブーム130の起伏角度(起伏位置)を検出する。ブーム起伏角度センサ203も一例を説明したものであり、光学式ロータリーエンコーダ、ポテンショメータなどによりブーム130の起伏角を直接検出する他のセンサを用いてもよい。
The boom
ブーム伸長量センサ204は、例えば、ブーム130の基端ブーム131に配設されたレーザセンサによって構成される。ブーム伸長量センサ204は、レーザ光を先端ブーム132の先端部に取り付けられたバケットアタッチメント150のベース部材151に向けて照射してベース部材151において反射して戻ってくるまでの時間を測定する。ブーム伸長量センサ204は、この時間に基づいてブーム130の伸長量(基端ブーム131に対する先端ブーム132の伸長量)を検出する。ブーム伸長量センサ204も一例を説明したものであり、ブーム伸縮とともに伸縮するケーブルの伸長量を直接測定する他のセンサを用いてもよい
The boom
バケット揺動角度センサ205は、例えば、バケットシリンダ153の油路に配設された流量センサによって構成される。バケット揺動角度センサ205は、バケットシリンダ153に供給される作動油の流量を検出し、その流量の積分値を算出する。バケット揺動角度センサ205は、この流量積分値に基づいてバケットシリンダ153のピストンロッドの伸長量を求め、そのバケットシリンダ153の伸長量に基づいて、バケットアタッチメント150のベース部材151(ブーム130)に対するバケット152の揺動角度(揺動位置)を検出する。バケット揺動角度センサ205も一例を説明したものであり、光学式ロータリーエンコーダ、ポテンショメータなどによりバケット152の揺動角度を直接検出他のセンサや、レーザセンサによりバケットシリンダ153の伸長量を求める他のセンサを用いてもよい。
The bucket
外界センサ206は、例えば、走行体110の旋回フレーム121に配設されたRGB‐Dセンサによって構成される。外界センサ206は、掘削地面GのRGB画像(カラー画像)および距離画像を取得し、それらの画像に基づいて掘削地面Gまでの距離情報および掘削地面Gの形状情報を取得する。外界センサ206は、RGB‐Dセンサの他の例として、ステレオカメラや超音波距離計、レーザセンサなどを用いてもよい。
The
走行体位置センサ201、旋回角度センサ202、ブーム起伏角度センサ203、ブーム伸長量センサ204、バケット揺動角度センサ205及び外界センサ206により検出されたそれぞれの情報は、コントロールユニット165のメインコントローラ165aに送信される。メインコントローラ165aは、走行体位置測定部211と、バケット位置測定部212と、地盤形状測定部213と、画像分割部214と、取得部215と、変換部216と、計測部217と、土山認識部218と、差分検出部219とを備える。また、本実施の形態に係る三次元形状推定システム200は、外界センサ206、画像分割部214と、取得部215と、変換部216と、計測部217と、土山認識部218と、差分検出部219を含んで構成されている。
Information detected by the traveling
走行体位置測定部211は、走行体位置センサ201により検出された走行レール4の端部(もしくは作業室2の壁部)から走行体110までの距離情報と、当該走行レール4が作業室2内の何処の位置に設けられた走行レールであるかという情報(この情報は、走行体110が取り付けられた走行レール4の情報であり、走行体110が取り付けられたときに走行体位置測定部211に設定される)とを用いて、走行体110が作業室2内の何処に位置しているかを算出する。また、走行体位置センサ201による距離情報の検出を周囲複数箇所に対して検出することにより走行体110の天井内における二次元的な位置(走行体110の向きを含む位置)を検出しても良い。
The traveling body
バケット位置測定部212は、旋回角度センサ202により検出された走行フレーム111に対する旋回フレーム121の旋回角度(旋回方向および位置)と、ブーム起伏角度センサ203により検出された旋回フレーム121に対するブーム130の起伏角度(起伏位置)と、ブーム伸長量センサ204により検出されたブーム130の伸長量と、バケット揺動角度センサ205により検出されたブーム130に対するバケット152の揺動角度(揺動位置)とを用いて、走行体110の走行フレーム111に対するバケット152の位置を算出する。
The bucket
地盤形状測定部213は、走行体位置測定部211により求められた作業室2内における走行体110の位置と、および旋回角度センサ202により検出された走行フレーム111に対する旋回フレーム121の旋回角度(旋回方向および位置)とを用いて、旋回フレーム121に設けられた外界センサ206の位置と、外界センサ206により距離情報を取得する方向と、外界センサ206により距離情報を取得する掘削地面Gの位置とを算出する。
The ground
画像分割部214は、外界センサ206により取得された掘削地面GのRGB画像等を分割する。例えば、作業室2内における掘削地面G及び土山Mの画像をxy平面上で複数の格子状の画像領域に分割する。
The
取得部215は、外界センサ206により取得された、土山を撮像した深度画像データを取得する。深度画像データは、計測点から対象までの距離情報や角度情報,座標情報などの三次元的な関係を複数取得したとき,それらを規則的に記録したデータのことである。例えば、縦方向および横方向に並ぶ多数の画素により構成されており、詳細には多数の画素に対応するデータの集合である。深度画像データは、画素毎に奥行き情報を含んでもよい。
The
変換部216は、深度画像データから、DEM(Digital Elevation Model)データ、三次元ポリゴンデータ、点群データのいずれかに変換する。具体的には、変換部216は、取得部215により取得された深度画像データを、DEMデータ、三次元ポリゴンデータ、点群データ等の三次元データに変換する。DEMデータは、一定間隔のメッシュで画定される各区画の高さ情報を含む。三次元ポリゴンデータは、例えば三次元座標上に示される複数の点によって表される領域の位置情報と、その領域に関連付けられた情報とを有するデータである。点群データは、例えば土山をレーザによりスキャンすることで得られる3次元データである。
The
計測部217は、取得部215により取得された深度画像データに基づいてケーソンショベル100と対象物との相対位置を計測する。具体的には、計測部217は、変換部216により変換されたDEMデータ、三次元ポリゴンデータ、点群データのうち、点群データに含まれる三次元座標に基づく高さ情報の比較処理、三次元ポリゴンデータに含まれる隣接するメッシュにおける凸データの検出処理、DEMデータに含まれる凸部の検出処理の何れかに基づいて土山Mの三次元形状を、リアルタイムで計測する。
The measuring
土山認識部218は、計測部217によって計測されたケーソンショベル100と対象物の一例である土山Mとの相対位置に基づく位置情報から、土山Mの頂点位置,安息角,境界点位置を認識する。
The
差分検出部219は、外界センサ206により時間的に連続して撮像された土山Mの複数の画像データのうち、第1の画像データと第1の画像データの撮像後に撮像された第2の画像データとの差分データを検出する。土山Mは、ケーソンショベル100により掘削された土砂が積み重ねられることにより形状が変化する。差分検出部219は、形状が変化する前の土山Mと形状が変化した後の土山Mの画像データを比較して画像データの差分データを検出する。
The
次に、本実施形態における三次元形状推定システム200の動作の一例について説明する。土山Mの三次元形状は、RGB‐Dセンサによって得られた距離画像の情報から土山の位置と角度を算出することにより求められる。例えば、土山Mの三次元形状は、距離画像の1ピクセルに該当する三次元の点の集合である点群から直接、隣接点との高さ座標比較による頂点検索で土山の位置と角度を算出することにより求めることもできる。以下においては、土山Mの画像データを水平面で複数の画像領域に分割するとともに、分割された各画像領域を解析する工程を経ることで土山Mの三次元形状を推定する例を説明する。 Next, an example of the operation of the three-dimensional shape estimation system 200 in this embodiment will be described. The three-dimensional shape of the earthen mountain M is obtained by calculating the position and angle of the earthen mountain from the information of the distance image obtained by the RGB-D sensor. For example, for the three-dimensional shape of Tsuchiyama M, the position and angle of Tsuchiyama are calculated by searching the vertices by comparing the height coordinates with the adjacent points directly from the point cloud which is a set of three-dimensional points corresponding to one pixel of the distance image. It can also be obtained by doing. In the following, an example of estimating the three-dimensional shape of Tsuchiyama M by dividing the image data of Tsuchiyama M into a plurality of image regions on a horizontal plane and analyzing each divided image region will be described.
図4は、本実施形態における三次元形状推定システム200の動作の一例を示すフローチャートである。なお、以下の説明では、一例として深度画像データをもとにDEMデータを作成し、DEMデータを解析して土山Mの形状を推定する場合について説明する。 FIG. 4 is a flowchart showing an example of the operation of the three-dimensional shape estimation system 200 in the present embodiment. In the following description, as an example, a case where DEM data is created based on the depth image data and the DEM data is analyzed to estimate the shape of the Tsuchiyama M will be described.
ステップS110において、取得部215は、深度画像データを取得する。即ち、取得部215は、土山Mを撮像した深度画像データを取得する。なお、取得部215による深度画像データ取得のタイミングは任意である。
In step S110, the
図5(a)~(d)に、深度画像データの基になる、外界センサ206により撮像される土山Mの斜視図を示す。図5(a)~(d)は、作業室2内の掘削地面G上における土山Mの体積増加の過程を示す。土山Mの体積は、ケーソンショベル100により掘削された土砂の積み重ねにより、図5(a)から図5(d)の順に、作業室2内の同じ場所において時間経過とともに増加する。土山Mは、体積の増加に伴い、xy方向に広がるとともに、z方向の高さが増大する。
5 (a) to 5 (d) show perspective views of Tsuchiyama M imaged by the
例えば、図5(a)に示すように、ケーソンショベル100が掘削地面Gの一部を掘削すると、掘削地面G上には土山M(1)が形成される。その後、図5(b)に示す土山M(2)、図5(c)に示す土山M(3)、図5(d)に示す土山M(4)の順に成長するとともに山型の形状を示すように体積が増加する。
For example, as shown in FIG. 5A, when the
ステップS120において、変換部216は、土山Mの画像データを、深度画像データから三次元データ(DEMデータ)に変換する。変換部216は、外界センサ206により撮像された土山Mの画像データに基づいて、深度画像データを水平面H(xy平面)において複数の画像領域に分割されたDEMデータに変換する。
In step S120, the
図6に、複数に分割された画像領域の一例を示す。外界センサ206による撮像の範囲に含まれる土山M及び掘削地面Gの画像データは、複数の領域に分割される。図6では、説明の都合上、土山Mの図示は省略しており、掘削地面Gに対応した領域のみを示している。画像データは、例えばx方向に沿ってm個、y方向に沿ってn個に分割され、水平面Hにおいてm行n列の格子状の領域から構成されている。なお、x方向、y方向に沿った分割の個数は任意である。
FIG. 6 shows an example of an image region divided into a plurality of parts. The image data of the earthen hill M and the excavated ground G included in the range of imaging by the
ステップS130において、計測部217は、ケーソンショベル100と対象物である土山Mとの相対位置を計測する。即ち、計測部217は、ステップS130において、m行n列に分割された複数の画像領域R(1、1),R(2、1)、・・・R(m、n)の各領域について取得されたx,y,zの各方向における値に相当する高さ情報に基づいて、ケーソンショベル100と対象物との相対位置を計測する。
In step S130, the measuring
図7に、各画像領域R(1、1),R(2、1)、・・・R(m、n)の高さの情報(高さ情報)を含むDEMデータを示す。ここでは、一例としてx方向y方向いずれも13区画の画像領域が含まれている例について説明する。DEMデータは、対象となる土山Mの点群データから形成される。なお、点群データとは、平面座標と高さ情報(x,y,zの各方向における値)からなる三次元の空間情報を有する点データの集合である。DEMデータは、一定間隔のメッシュで画定される各区画の高さ情報を含む。また、各メッシュの中心点のz座標の値を、そのメッシュの高さとする。なお、各メッシュのうちで一番z座標の値が大きな箇所を、そのメッシュの高さとしてもよい。 FIG. 7 shows DEM data including height information (height information) of each image area R (1, 1), R (2, 1), ... R (m, n). Here, as an example, an example in which an image region of 13 sections is included in each of the x-direction and the y-direction will be described. The DEM data is formed from the point cloud data of the target Tsuchiyama M. The point cloud data is a set of point data having three-dimensional spatial information consisting of plane coordinates and height information (values in each of x, y, and z directions). The DEM data contains height information for each compartment defined by a mesh at regular intervals. Further, the value of the z coordinate of the center point of each mesh is taken as the height of the mesh. The height of each mesh may be the place where the z-coordinate value is the largest.
図7に、メッシュで区画される各区画の高さ情報の例を示す。DEMデータは、x、y、z座標の値によって構成されるが、ここでは高さを示すz座標の値のみを示す。なお、本実施の形態では、掘削地面Gの高さ、即ちz座標の値は0であることとする。図7中のハッチングで示す領域が土山Mに相当し、特にドットで示す画像領域R(8、7)は頂点位置が存在する領域である。 FIG. 7 shows an example of height information of each section partitioned by a mesh. The DEM data is composed of x, y, and z coordinate values, but here, only the z coordinate value indicating the height is shown. In this embodiment, the height of the excavated ground G, that is, the value of the z coordinate is 0. The area indicated by hatching in FIG. 7 corresponds to Tsuchiyama M, and in particular, the image area R (8, 7) indicated by dots is an area in which a vertex position exists.
ステップS140において、土山認識部218は土山Mの三次元形状を推定する。即ち、土山認識部218は、ケーソンショベル100と土山Mとの相対位置に基づく位置情報から、土山Mの頂点Pの位置、4つの安息角θ1~θ4、境界Lの位置に基づいて、土山Mの傾斜角度、広がり等を推定する。
In step S140, the
土山Mの頂点Pの位置とは、土山Mのうち高さ(z座標の値)が一番大きな値を示す位置である。具体的には、図7のDEMデータにおける格子状の領域のうち、z座標の値が一番大きな値を示す領域の中心位置を土山Mの頂点Pの位置と規定する。図7のDEMデータのうち、z座標の値としては10が最大値であり、この10を示す格子状の領域は画像領域R(8、7)に相当する。そこで、z座標の値が10を示す画像領域R(8、7)の中心位置を土山Mの頂点Pの位置と規定する。土山Mは、頂点Pを中心として放射状に広がる形状を有している。 The position of the apex P of the earthen mountain M is the position where the height (value of the z coordinate) of the earthen mountain M shows the largest value. Specifically, among the grid-like regions in the DEM data of FIG. 7, the center position of the region showing the largest value in the z coordinate is defined as the position of the apex P of the earthen mountain M. In the DEM data of FIG. 7, 10 is the maximum value as the value of the z coordinate, and the grid-like region showing this 10 corresponds to the image region R (8, 7). Therefore, the central position of the image region R (8, 7) showing the z-coordinate value of 10 is defined as the position of the apex P of the earthen mountain M. Tsuchiyama M has a shape that spreads radially around the apex P.
なお、頂点Pの位置は、格子状に分割された領域の中心位置以外の位置であってもよい。また、DEMデータにおける格子状の領域のうち、z座標の値が最大値を示す領域が複数存在した場合、最大値を示す領域が2箇所であればその2箇所の領域の中心位置同士を結ぶ線分の中点を土山Mの頂点Pの位置と規定すればよく、最大値を示す領域が3箇所以上であればその3箇所以上の領域の中心位置同士を結ぶ多角形の重心位置を土山Mの頂点Pの位置と規定すればよいが、これに限定されるものではない。 The position of the apex P may be a position other than the center position of the region divided in a grid pattern. Further, when there are a plurality of regions showing the maximum value of the z coordinate in the grid-like region in the DEM data, if there are two regions showing the maximum value, the center positions of the two regions are connected to each other. The midpoint of the line segment may be defined as the position of the apex P of the earthen mountain M, and if there are three or more areas showing the maximum value, the center of gravity of the polygon connecting the center positions of the three or more areas is the earthen mountain. It may be defined as the position of the vertex P of M, but is not limited to this.
境界Lとは、土山Mと掘削地面Gとの境界を示すための便宜的に規定された仮想線である。具体的には、境界Lは、頂点Pから離間する過程でz座標の値が最小のメッシュ状の領域が連続した場合、連続する領域のうち頂点Pからより離間する側の領域(以下「基準領域」と称する)の中心位置同士を結ぶことにより得られた、xy平面における土山Mの概略的な形状を示す図形である。 The boundary L is a virtual line defined for convenience to indicate the boundary between the earthen mountain M and the excavated ground G. Specifically, when the mesh-like region having the smallest z-coordinate value is continuous in the process of separating from the vertex P, the boundary L is the region on the side of the continuous region that is more separated from the vertex P (hereinafter, "reference"). It is a figure showing the approximate shape of the earthen hill M in the xy plane obtained by connecting the center positions of the regions).
図7のDEMデータのうち、z座標の値としては掘削地面Gに相当する場所の0が最小である。例えば、図8に示すように、x方向に沿ってz座標の値が0を示す基準領域に向けて頂点Pの位置から離間する場合、z座標の値は画像領域R(8、7)の高さ10から画像領域R(9、7)の高さ7、画像領域R(10、7)の高さ4、画像領域R(11、7)の高さ2を経て画像領域R(12、7)及び画像領域R(13、7)の高さ0へと減少する。基準領域は、画像領域R(13、7)であるため、この画像領域R(13、7)の中心位置を境界Lの基準として採用する。同様に、頂点Pから放射状に延びる各方向において基準画像領域Rの中心位置を境界Lの基準として採用し、これらの中心位置同士を結ぶことで境界Lが得られる。
Of the DEM data in FIG. 7, 0 at the location corresponding to the excavated ground G is the minimum as the value of the z coordinate. For example, as shown in FIG. 8, when the value of the z coordinate is separated from the position of the apex P toward the reference region indicating 0 along the x direction, the value of the z coordinate is in the image region R (8, 7). From
なお、頂点Pから離間する過程で最初にz座標の値が0となる領域を基準領域としてもよい。また、z座標の値が0である領域が3箇所以上連続した場合には、頂点Pから一番離間した領域を基準領域とすればよいが、これらに限定されるものではない。 The region where the value of the z coordinate first becomes 0 in the process of separating from the vertex P may be used as the reference region. Further, when three or more regions where the z-coordinate value is 0 are continuous, the region farthest from the vertex P may be used as the reference region, but the region is not limited thereto.
また、土山の位置と角度を算出する際には、RGB‐Dセンサ(LiDAR:Light Detection and Ranging)によって得られた距離画像の情報から、エッジ検出で土山の位置と角度を算出してもよい。また、距離画像の1ピクセルに該当する三次元の点の集合である点群から直接、隣接点との高さ座標比較による頂点検索で土山の位置と角度を算出することもできる。その他、距離画像の点群からポリゴンに近似して、隣接面とのなす角を比較して頂点検索して土山の位置と角度を算出することもできる。要するに、RGB‐Dセンサによって得られた距離画像の情報から土山の位置と角度を算出することができればどのような手法であっても構わない。 Further, when calculating the position and angle of the earthen hill, the position and angle of the earthen hill may be calculated by edge detection from the information of the distance image obtained by the RGB-D sensor (LiDAR: Light Detection and Ranging). .. It is also possible to calculate the position and angle of the earthen hill by searching the vertices by comparing the height coordinates with the adjacent points directly from the point cloud which is a set of three-dimensional points corresponding to one pixel of the distance image. In addition, the position and angle of the earthen hill can be calculated by approximating the point cloud of the distance image to a polygon, comparing the angles formed with the adjacent surfaces, and searching for vertices. In short, any method may be used as long as the position and angle of the earthen hill can be calculated from the information of the distance image obtained by the RGB-D sensor.
図8には、頂点Pと一点鎖線で示す境界L、更に頂点Pと境界Lとを結ぶ4本の線分Sが示されている。4本の線分Sは、頂点Pの位置を中心として放射状に略均等角度となるように設けられている。具体的には、4本の線分Sは、時計回りにほぼ90度間隔で配置されている。線分S1は、頂点Pと基準領域である画像領域R(8、13)における境界Lとを結ぶ線分である。線分S2は、頂点Pと基準領域である画像領域R(13、7)における境界Lとを結ぶ線分である。線分S3は、頂点Pと基準領域である画像領域R(8、1)における境界Lとを結ぶ線分である。線分S4は、頂点Pと基準領域である画像領域R(2、7)における境界Lとを結ぶ線分である。このように、4本の線分Sが頂点Pを中心として放射状に略均等角度となるように設けられているため、土山Mの形状を精度良く推定することができる。なお、各線分Sは、頂点Pが位置するメッシュ状の領域における任意の点と、メッシュ状の各画像領域R(8、13)、画像領域R(13、7)、画像領域R(8、1)、画像領域R(2、7)における任意の点を結んでもよい。 FIG. 8 shows the boundary L indicated by the vertex P and the alternate long and short dash line, and four line segments S connecting the vertex P and the boundary L. The four line segments S are provided so as to have substantially uniform angles radially around the position of the apex P. Specifically, the four line segments S are arranged clockwise at intervals of approximately 90 degrees. The line segment S1 is a line segment connecting the apex P and the boundary L in the image region R (8, 13) which is a reference region. The line segment S2 is a line segment connecting the vertex P and the boundary L in the image region R (13, 7) which is the reference region. The line segment S3 is a line segment connecting the vertex P and the boundary L in the image region R (8, 1) which is the reference region. The line segment S4 is a line segment connecting the vertex P and the boundary L in the image region R (2, 7) which is the reference region. In this way, since the four line segments S are provided so as to have substantially uniform angles radially around the apex P, the shape of the earthen hill M can be estimated accurately. In addition, each line segment S is an arbitrary point in the mesh-like region where the vertex P is located, and each mesh-like image region R (8, 13), image region R (13, 7), image region R (8, 1), any point in the image area R (2, 7) may be connected.
なお、頂点Pと境界Lとを結ぶ線分Sの本数は、4以外の数(2、3、5、6…n)であってもよい。線分Sの本数が多いほどより多くの安息角についてのデータが得られるため、土山Mの形状の推定の精度を向上させることができる。 The number of line segments S connecting the apex P and the boundary L may be a number other than 4 (2, 3, 5, 6 ... n). As the number of line segments S increases, more data on the angle of repose can be obtained, so that the accuracy of estimating the shape of the earthen mountain M can be improved.
図9に、土山Mの4つの安息角θを示す。安息角θは、頂点Pの位置と境界Lの位置により算出することができる。安息角θ1は、頂点Pと基準領域である画像領域R(8、13)における境界Lとを結ぶ線分S1と水平面Hとのなす角である。安息角θ2は、頂点Pと基準領域である画像領域R(13、7)における境界Lとを結ぶ線分S2と水平面Hとのなす角である。安息角θ3は、頂点Pと基準領域である画像領域R(8、1)における境界Lとを結ぶ線分S3と水平面Hとのなす角である。安息角θ4は、頂点Pと基準領域である画像領域R(2、7)における境界Lとを結ぶ線分S4と水平面Hとのなす角である。 FIG. 9 shows the four angles of repose θ of Tsuchiyama M. The angle of repose θ can be calculated from the position of the apex P and the position of the boundary L. The angle of repose θ1 is an angle formed by the line segment S1 connecting the apex P and the boundary L in the image region R (8, 13) which is the reference region and the horizontal plane H. The angle of repose θ2 is an angle formed by the line segment S2 connecting the apex P and the boundary L in the image region R (13, 7) which is the reference region and the horizontal plane H. The angle of repose θ3 is an angle formed by the line segment S3 connecting the apex P and the boundary L in the image region R (8, 1) which is the reference region and the horizontal plane H. The angle of repose θ4 is an angle formed by the line segment S4 connecting the apex P and the boundary L in the image region R (2, 7) which is the reference region and the horizontal plane H.
なお、土山認識部218は、時間的に連続して撮像された土山Mの複数の画像データのうち、連続する画像データの差分データを検出する差分検出部219により検出された差分データに基づいて土山Mの三次元形状を推定してもよい。例えば、図5(c)、(d)に示す土山Mの画像データを、それぞれ時間的に連続して撮像された第1の画像データと第2の画像データとした場合、差分検出部219は第1の画像データと第2の画像データの差分を検出する。この差分を利用して、現時点では形成されていない、土山Mの三次元形状を推定することができる。
The
上述した構成からなる本発明によれば、作業室2内の土山Mの頂点Pの位置と安息角θとに基づいて、作業室2内に形成された土山Mの三次元形状を推定することができる。また、複数の線分Sは、水平面H上で土山Mの頂点Pを中心として放射状に略均等角度となるように設けられている。このため、土山Mの三次元形状を精度良く推定することができる。また、土山Mの三次元形状は、外界センサ206によりリアルタイムで撮像された画像データに基づいて推定される。このため、最新の土山Mの三次元形状を推定することができる。時間的に連続して撮像された土山Mの複数の画像データのうち、連続する画像データの差分データを検出する差分検出部219により検出された差分データに基づいて土山Mの三次元形状が推定される。これにより、現時点では形成されていな土山Mの三次元形状を推定することができる。
According to the present invention having the above-described configuration, the three-dimensional shape of the earthen mountain M formed in the
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。 Although some embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented as examples and are not intended to limit the scope of the invention. These novel embodiments can be implemented in various other embodiments, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the gist of the invention. These embodiments and variations thereof are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the scope of the invention described in the claims and the equivalent scope thereof.
1 ケーソン
2 作業室
3 送気路
4 走行レール
11 土砂自動積込装置
12 遠隔操作装置
13 地上遠隔操作室
100 掘削機(ケーソンショベル)
110 走行体
130 ブーム
150 バケットアタッチメント
200 三次元形状推定システム
206 外界センサ
214 画像分割部
215 取得部
216 変換部
217 計測部
218 土山認識部
219 差分検出部
G 掘削地面
H 水平面
L 境界
M 土山
P 頂点
R 画像領域
S 線分
θ 安息角
1
110
Claims (4)
ショベルと当該ショベルの周囲に位置する対象物との間の相対位置を計測する計測手段と、
上記計測手段によって計測された上記ショベルと上記対象物との相対位置に基づく位置情報から、上記土山の頂点位置、安息角を認識する土山認識手段と
上記土山を撮像した深度画像データを取得する取得手段とを備え、
上記計測手段は、上記取得手段により取得された深度画像データに基づいて上記ショベルと上記対象物との相対位置を計測し、
上記深度画像データから、三次元ポリゴンデータに変換する変換手段を更に備え、
上記計測手段は、上記変換手段により変換された上記三次元ポリゴンデータに含まれるポリゴンの隣接面とのなす角度に基づいて上記土山の頂点位置、安息角を計測すること
を特徴とする三次元形状推定システム。 In the 3D shape estimation system that estimates the 3D shape of the earthen hill existing in the work room used in the pneumatic caisson method.
A measuring means for measuring the relative position between the excavator and an object located around the excavator, and
Acquisition of the earthen mountain recognition means for recognizing the apex position and the angle of repose of the earthen mountain and the depth image data of the earthen mountain from the position information based on the relative position between the excavator and the object measured by the measuring means. Equipped with means,
The measuring means measures the relative position between the shovel and the object based on the depth image data acquired by the acquiring means, and measures the relative position between the shovel and the object.
Further equipped with a conversion means for converting the above depth image data into three-dimensional polygon data,
The three-dimensional shape is characterized in that the measuring means measures the apex position and the angle of repose of the earthen hill based on the angle formed by the adjacent surface of the polygon included in the three-dimensional polygon data converted by the conversion means. Estimating system.
を特徴とする請求項1記載の三次元形状推定システム。 The tertiary according to claim 1, wherein the earthen hill recognition means recognizes the angle of repose of the earthen hill by scanning peripheral position information so as to be radially uniform angles around the apex position of the earthen hill. Original shape estimation system.
上記土山認識手段は、上記計測手段によりリアルタイムで計測された上記位置情報に基づいて上記土山の三次元形状を推定すること
を特徴とする請求項1又は請求項2記載の三次元形状推定システム。 The measuring means measures the object whose shape changes in the work room in real time.
The three-dimensional shape estimation system according to claim 1 or 2, wherein the earthen hill recognition means estimates the three-dimensional shape of the earthen hill based on the position information measured in real time by the measuring means.
上記土山認識手段は、上記差分検出手段により検出された上記差分データに基づいて上記土山の三次元形状を推定すること
を特徴とする請求項1~3のうち何れか1項記載の三次元形状推定システム。 Of the above position information measured continuously in time by the above measurement means, the difference between the first measurement data and the second measurement data measured after the measurement of the first measurement data is detected. Further equipped with detection means,
The three-dimensional shape according to any one of claims 1 to 3, wherein the earthen hill recognition means estimates the three-dimensional shape of the earthen hill based on the difference data detected by the difference detecting means. Estimating system.
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根岸直人, 外6名: "地下高気圧狭隘空間における堀削重機の自動運転システムに関する研究−1/10実機による再現実験及び最適", ロボティクスメカトロニクス講演会2016講演会論文集, JPN6021011969, 2016, pages 2 - 09, ISSN: 0004609742 * |
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