油圧ショベルのアラームマネジメントに基づくデータベース駆動型モデリングの適用

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-5

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Application of Database-Driven Modeling based on Alarm Management for Hydraulic Excavator

著者名: 岡田 共史（広島大学）,山本 透（広島大学）,土井 隆行（コベルコ建機）,小岩井 一茂（コベルコ建機）,山下 耕治（コベルコ建機）

著者名(英語): Tomofumi Okada (Hiroshima University),Yamamoto Toru (Hiroshima University),Takayuki Doi (KOBELCO Construction Machinery Co., Ltd.),Kazushige Koiwai (KOBELCO Construction Machinery Co., Ltd.),Koji Yamashita (KOBELCO Construction Machinery Co., Ltd.)

キーワード: データベース駆動型アプローチ|アラームマネジメント|モデリング|モデル予測制御|油圧ショベルデジタルツイン|database-driven approach|alarm management|modeling|model predictive control|hydraulic excavatordigital twin

要約(日本語): 自動運転ショベルの掘削作業は建設現場の多様な環境条件、特に土壌特性の影響を受けてしまう。そのため、自動運転ショベルが様々な建設現場で所望の動作を行うのは難しいといった課題がある。一方、著者らは、現場環境にオンライン適応可能な自動運転ショベルの実現を目指し、データとモデルを活用した制御系の研究を行ってきた。しかし、従来提案した制御系におけるモデリング手法では、モデリングが制御周期毎に実行されるため、計算コストとシステムの合理性において課題があった。本稿では、アラームマネジメントに基づきモデル更新タイミングを決定する、データベース駆動型モデリングを油圧ショベルに適用する手法を提案する。提案手法により必要なタイミングでモデルが更新されることで、良好な制御性能を保持したまま計算コストを抑えることができる。提案手法の有効性を、ラジコンショベルを用いた実験で検証する。