Project

プロジェクト事例

建設機械等の自動化(自動操縦)を実現するAIを開発しています

【プロジェクト概要】

アラヤの自律エージェントチームでは、AI/強化学習・模倣学習技術を応用し、建設機械(以下、「建機」)等の操縦を自動化することで、作業の大幅な効率化を目指します。

【プロジェクトの社会的背景】

少子化による労働人口の減少に伴い、建設作業の効率性向上が求められています。また、建機を扱う熟練技術者の高齢化が進み、技術伝承のニーズも高まっています。

このような課題に対してアラヤでは、AI技術のひとつである強化学習・模倣学習技術を応用し、自律的かつ効率的な作業を行う建機(自律建機)の実現を目指します。

【「自律建機」を実現する技術】

自律建機を実現するためのアプローチ方法には2つあります。

1つ目は「強化学習」を用いた手法です。自律建機が、自ら環境(シミュレーション環境、または実際の現場)で、いろいろな操縦を試行錯誤することで学習をします。学習するための時間は多くかかりますが、人間以上の操作を獲得する可能性があります。

2つ目は「模倣学習」を用いた手法です。自律建機は、人間(熟練技術者)の手本データを元に、同等の操作を学習します。比較的短時間で、人間と同程度の動きを実現可能になると考えられています。
強化学習と模倣学習

上記の学習の過程では非常に多くの試行錯誤が必要になるため、最初から実機で試すのはコストや時間といった面から現実的でありません。その課題を解決するため、アラヤではデジタルツインを活用し、まずシミュレータ上で試行錯誤を繰り返すことで実現可能性や設計妥当性について評価・検討を行います。その後、学習させたモデルが実際の建機や現場で適切に動くように調整をしていきます。
シミュレーション環境と実環境

【強化学習・模倣学習による建機自律化のメリット】

アラヤが開発する自律建機には、以下のようなメリットがあると考えています。

自動建機のメリット

【現状の成果例1:油圧ショベルによる土の掘削】

産業用シミュレータ「Vortex Studio」を活用(CM Labs Simulations社/電通国際情報サービス社提供)し、油圧ショベルが土を一定量以上掘削できるよう学習させました。

初めは土を全くすくうことができませんでしたが、バケットの角度や動かすタイミングなどを少しずつ学習し、一定量以上の土をすくえるようになりました。

【現状の成果例2:クレーンによる吊り荷の揺れ止め】

熟練のクレーン操縦者は、吊り荷が揺れてしまった場合に、操作により揺れを止めることができます。ここでは同様に、クレーンが揺れを止められるよう学習させました。

初期状態として、ランダムに揺れを発生させます。クレーンは、揺れを増長する方向にアームを動かしてしまったり、吊り荷を床にぶつけてしまったり、失敗を繰り返しながら学習し、最終的に一定時間内に揺れを止めることができるようになりました。

【その他の建機等の活用例】

油圧ショベル・クレーンによるより難易度の高いタスクのほか、以下のような建機等での活用が考えられます。

・ブルドーザーによる盛土や整地

・ガントリー(港湾)クレーンによるコンテナの積み下ろし

・フォークリフトによる荷物の積み下ろし・運搬

【今後に向けて】

現在はシミュレーション環境において、一部の建機・タスクの開発を進めていますが、今後はより現場ニーズの高い建機・タスクの開発や、実環境での実験を通した開発が重要になります。アラヤのAI/強化学習・模倣学習技術を生かして一緒に開発を進めてくださる建設業界等のパートナー企業さまを募集しております。