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J-GLOBAL ID：201802292135848248   整理番号：18A1670158

機械学習を用いた油圧ショベルの掘削操作における特徴分析法の一提案

A Proposal on Feature Analysis for Digging Operation of Excavator by Machine Learning

著者 (5件)： 小岩井一茂 (広島大) ,  今地大武 (広島大) ,  山本透 (広島大) ,  上田浩司 (コベルコ建機) ,  山崎洋一郎 (コベルコ建機)
資料名： システム制御情報学会論文誌  (Transactions of the Institute of Systems, Control and Information Engineers)
巻： 31  号： 9  ページ： 328-335  発行年： 2018年09月 
JST資料番号： L0070A  ISSN： 1342-5668  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 建設現場では,建設機械の自動化・ICT技術の導入により,生産性の向上と作業効率の向上が求められた。しかし,現在の建設現場では,作業効率と生産性が建設機械のオペレータのスキルに依存しているという事実があった。従って,熟練したオペレータにより,現場で作業効率が高くなる。本稿では,ランダムフォレストを利用した掘削機の掘削作業の特徴分析を提案した。ランダムフォレストを,熟練した作業状態に基づいて学習した。作業の違いを,初心者,標準的そして専門的な作業状態と比較したランダムフォレストの判断結果により,確認した。さらに,作業の違いを,ランダムフォレストの判定結果から作成した状態フローモデルで,検討した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  *油圧ショベル ,  *掘削 ,  *分析 ,  掘削機 ,  計算機アルゴリズム ,  建設機械 ,  工事現場 ,  作業能率 ,  自動化
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  掘削作業 ,  建設現場 ,  作業効率 ,  *特徴分析

分類 (3件)： 職能管理  (KA04030T) ,  掘削機械  (QE03030E) ,  建設施工一般  (RA07010Z)

引用文献 (15件)：

• [1] 柿崎: i-Construction 建設現場の生産性向上について; 月刊建設, Vol. 60, No. 1 pp. 6-9 (2016)
• [2] 近藤: ICT施工への取り組みについて; 建設機械, Vol. 53, No. 3, pp. 33-38 (2017)
• [3] 藤野, 茂木, 大槻: 建設現場におけるIT・RT 普及-次世代の施工技術に向けて; 土木技術資料, Vol. 52, No. 1, pp.16-19 (2010)
• [4] 原田: ICT ブルドーザとICT油圧ショベルの開発; 計測と制御, Vol. 55, No. 6, pp. 523-526 (2016)
• [5] 森川: 油圧ショベル・マシンガイダンスシステムについて: ICT 施工が現場を変える.はじめるならホルナビ;建設機械, Vol. 53, No. 3, pp. 62-65 (2017)

タイトルに関連する用語 (5件)： 機械学習 ,  油圧ショベル ,  掘削 ,  特徴分析 ,  提案