JP7310164B2 - クレーン及び経路生成システム - Google Patents
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Description
少なくとも旋回自在のブームと、
前記ブームから垂下するワイヤロープと、
前記ワイヤロープの巻き入れ及び巻き出しによって昇降するフックと、を備え、
前記フックに荷物を吊り下げた状態で当該荷物を搬送するクレーンにおいて、
作業現場に複数の節点を配置して点群情報を作成した後にいくつかの前記節点を結んで搬送経路を生成するコントローラを具備し、
前記コントローラは、多階層のニューラルネットワークを用いた人工知能機能を有しており、前記ニューラルネットワークの入力層に前記作業現場における地物情報を入力すると、前記ニューラルネットワークの出力層から前記作業現場に適した分布となるように前記節点を配置した点群情報を出力し、
前記ニューラルネットワークは、ニューロンとニューロンがシナプスで結合された脳神経回路を模しており、前記作業現場における地物情報とそれぞれの作業現場について作成された点群情報又は当該点群情報の各節点ごとの評価値又は当該点群情報に基づいて生成された搬送経路の組み合わせを学習用データとして前記シナプスに相当するエッジの重み付けを調整した、ものである。
クレーンに搭載可能又は通信可能であり、
作業現場に複数の節点を配置して点群情報を作成した後にいくつかの前記節点を結んで搬送経路を生成する経路生成システムであって、
前記経路生成システムは、多階層のニューラルネットワークを用いた人工知能機能を有しており、前記ニューラルネットワークの入力層に前記作業現場における地物情報を入力すると、前記ニューラルネットワークの出力層から前記作業現場に適した分布となるように前記節点を配置した点群情報を出力し、
前記ニューラルネットワークは、ニューロンとニューロンがシナプスで結合された脳神経回路を模しており、前記作業現場における地物情報とそれぞれの作業現場について作成された点群情報又は当該点群情報の各節点ごとの評価値又は当該点群情報に基づいて生成された搬送経路の組み合わせを学習用データとして前記シナプスに相当するエッジの重み付けを調整した、ものである。
少なくとも旋回自在のブームと、
前記ブームから垂下するワイヤロープと、
前記ワイヤロープの巻き入れ及び巻き出しによって昇降するフックと、を備え、
前記フックに荷物を吊り下げた状態で当該荷物を搬送するクレーンにおいて、
作業現場に複数の節点を配置して点群情報を作成した後にいくつかの前記節点を結んで搬送経路を生成するコントローラを具備し、 前記コントローラは、多階層のニューラルネットワークを用いた人工知能機能を有しており、前記ニューラルネットワークの入力層に前記作業現場における点群情報を入力すると、前記ニューラルネットワークの出力層から不要な前記節点を削除した点群情報を出力する、ものである。
前記ニューラルネットワークは、ニューロンとニューロンがシナプスで結合された脳神経回路を模しており、前記作業現場における地物情報とそれぞれの作業現場について作成された点群情報又は当該点群情報の各節点ごとの評価値又は当該点群情報に基づいて生成された搬送経路の組み合わせを学習用データとして前記シナプスに相当するエッジの重み付けを調整した、ものである。
クレーンに搭載可能又は通信可能であり、
作業現場に複数の節点を配置して点群情報を作成した後にいくつかの前記節点を結んで搬送経路を生成する経路生成システムであって、
前記経路生成システムは、多階層のニューラルネットワークを用いた人工知能機能を有しており、前記ニューラルネットワークの入力層に前記作業現場における点群情報を入力すると、前記ニューラルネットワークの出力層から不要な前記節点を削除した点群情報を出力する、ものである。
と、点群情報Ipに基づいて生成された搬送経路Rと、を組み合わせたものであってもよい(図16の(B)参照)。換言すると、あらゆる作業現場における建築物Bの位置や形状をまとめたデータと、その建築物Bの位置や形状に応じて生成された搬送経路Rをまとめたデータと、を組み合わせたものであってもよい。なお、このような学習用データDsを用いる場合は、生成された搬送経路Rに基づいて改めて点群情報Ipを作成する機能が必要となる。但し、その手法について限定するものではない。
2 走行体
3 旋回体
7 ブーム
8 ワイヤロープ
9 フック
20 コントローラ
40 サーバーコンピュータ
50 ニューラルネットワーク
51 入力層
52 出力層
53 隠れ層
54 ノード
55 エッジ
60 ニューラルネットワーク
61 入力層
62 出力層
63 隠れ層
64 ノード
65 エッジ
L 荷物
P 節点
R 搬送経路
V 評価値
Ds 学習用データ
Ib 地物情報
Ip 点群情報
Claims (5)
- 少なくとも旋回自在のブームと、
前記ブームから垂下するワイヤロープと、
前記ワイヤロープの巻き入れ及び巻き出しによって昇降するフックと、を備え、
前記フックに荷物を吊り下げた状態で当該荷物を搬送するクレーンにおいて、
作業現場に複数の節点を配置して点群情報を作成した後にいくつかの前記節点を結んで搬送経路を生成するコントローラを具備し、
前記コントローラは、多階層のニューラルネットワークを用いた人工知能機能を有しており、前記ニューラルネットワークの入力層に前記作業現場における地物情報を入力すると、前記ニューラルネットワークの出力層から前記作業現場に適した分布となるように前記節点を配置した点群情報を出力し、
前記ニューラルネットワークは、ニューロンとニューロンがシナプスで結合された脳神経回路を模しており、前記作業現場における地物情報とそれぞれの作業現場について作成された点群情報又は当該点群情報の各節点ごとの評価値又は当該点群情報に基づいて生成された搬送経路の組み合わせを学習用データとして前記シナプスに相当するエッジの重み付けを調整した、ことを特徴とするクレーン。 - クレーンに搭載可能又は通信可能であり、
作業現場に複数の節点を配置して点群情報を作成した後にいくつかの前記節点を結んで搬送経路を生成する経路生成システムであって、
前記経路生成システムは、多階層のニューラルネットワークを用いた人工知能機能を有しており、前記ニューラルネットワークの入力層に前記作業現場における地物情報を入力すると、前記ニューラルネットワークの出力層から前記作業現場に適した分布となるように前記節点を配置した点群情報を出力し、
前記ニューラルネットワークは、ニューロンとニューロンがシナプスで結合された脳神経回路を模しており、前記作業現場における地物情報とそれぞれの作業現場について作成された点群情報又は当該点群情報の各節点ごとの評価値又は当該点群情報に基づいて生成された搬送経路の組み合わせを学習用データとして前記シナプスに相当するエッジの重み付けを調整した、ことを特徴とする経路生成システム。 - 少なくとも旋回自在のブームと、
前記ブームから垂下するワイヤロープと、
前記ワイヤロープの巻き入れ及び巻き出しによって昇降するフックと、を備え、
前記フックに荷物を吊り下げた状態で当該荷物を搬送するクレーンにおいて、
作業現場に複数の節点を配置して点群情報を作成した後にいくつかの前記節点を結んで搬送経路を生成するコントローラを具備し、
前記コントローラは、多階層のニューラルネットワークを用いた人工知能機能を有しており、前記ニューラルネットワークの入力層に前記作業現場における点群情報を入力すると、前記ニューラルネットワークの出力層から不要な前記節点を削除した点群情報を出力する、ことを特徴とするクレーン。 - 前記ニューラルネットワークは、ニューロンとニューロンがシナプスで結合された脳神経回路を模しており、前記作業現場における地物情報とそれぞれの作業現場について作成された点群情報又は当該点群情報の各節点ごとの評価値又は当該点群情報に基づいて生成された搬送経路の組み合わせを学習用データとして前記シナプスに相当するエッジの重み付けを調整した、ことを特徴とする請求項3に記載のクレーン。
- クレーンに搭載可能又は通信可能であり、
作業現場に複数の節点を配置して点群情報を作成した後にいくつかの前記節点を結んで搬送経路を生成する経路生成システムであって、
前記経路生成システムは、多階層のニューラルネットワークを用いた人工知能機能を有しており、前記ニューラルネットワークの入力層に前記作業現場における点群情報を入力すると、前記ニューラルネットワークの出力層から不要な前記節点を削除した点群情報を出力する、ことを特徴とする経路生成システム。
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JP2019024948A JP7310164B2 (ja) | 2019-02-14 | 2019-02-14 | クレーン及び経路生成システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP2019024948A JP7310164B2 (ja) | 2019-02-14 | 2019-02-14 | クレーン及び経路生成システム |
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Family Applications (1)
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JP2019024948A Active JP7310164B2 (ja) | 2019-02-14 | 2019-02-14 | クレーン及び経路生成システム |
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2019
- 2019-02-14 JP JP2019024948A patent/JP7310164B2/ja active Active
Patent Citations (4)
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