石塚健太さんがAsian Conference on Remote Sensing 2024にてStudent Awardを受賞

現在の建設分野では、効率化や安全性向上のためにICT建機の導入が推進されています。しかしながら、ICT建機の価格は従来型建機の2.5倍程度である点や、狭隘な都市空間における無人施工が容易でないことなどの課題もあるため、従来型建機に外付け型装置を搭載する方法論や、建機と作業者の協調作業支援方法を検討しています。既往研究において、水平方向をスキャニングするよう建機搭載した3D-LiDAR（水平LiDAR）を用いて、作業者の位置把握による施工現場の安全性の可視化を試みています。しかしながら、3D-LiDARの鉛直方向の視野角が小さいために、建機の挙動把握や作業者の位置把握が容易ではない課題がありました。そのため、鉛直方向をスキャニングするよう建機搭載した3D-LiDAR（鉛直LiDAR）との組み合わせで視野角の改善を図っています。本研究では水平LiDARと鉛直LiDARを組み合わせた物体認識および物体追跡で得た結果を利用した施工現場の危険度評価方法を提案しました。また、建機による掘削作業を計測できるよう、建機の斜め下方向をスキャニングするよう建機搭載した3D-LiDAR（斜めLiDAR）の追加効果も検証しました。

提案手法は、各LiDARで取得した点群の統合、バックホウのバケットおよび作業者の物体認識、作業者の追跡処理、および、危険度推定処理によって構成されます。バックホウと作業者の協調作業による掘削や埋め戻し、建機旋回などの作業を再現した模擬施工空間における実験では、バックホウの操縦席前方に水平LiDAR、鉛直LiDAR、斜めLiDARを搭載し、約60000シーン（約100分）の時系列点群（53億点）を取得しました。まず、3つのLiDARで得た点群の統合処理によって、視野角を十分に拡大できることを確認しました。危険度評価方法に関しては、作業者が同じ挙動を一定時間続けるという条件のもとでの短期予測処理となりますが、建機と作業者の協調作業における危険度を推定できることを確認しました。作業者の危険度予測への深層学習の適用や、大規模点群を利用する物体認識?追跡処理の高速化が今後の課題に挙げられます。