ランダムフォレストを用いた油圧ショベルの掘削作業における操作スキルの定量化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT16081

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2016/12/23

タイトル(英語): Human skill Quantification for Digging Operation of Excavator by Random Forest

著者名: 今地 大武(広島大学),小岩井 一茂(広島大学),山本 透(広島大学),上田 浩司(コベルコ建機),山﨑 洋一郎(コベルコ建機)

著者名(英語): Hiromu Imaji(Hiroshima University),Kazushige Koiwai(Hiroshima University),Toru Yamamoto(Hiroshima University),Koji Ueda(KOBELCO Construction Machinery Co., Ltd.),Yoichiro Yamazaki(KOBELCO Construction Machinery Co., Ltd.)

キーワード: スキル|機械学習|ランダムフォレスト|油圧ショベル|human skill|machine learning|random forest|hydraulic excavator

要約(日本語): 建設業の分野では，作業効率の向上が重要な課題の一つとなっている．建設業における作業効率は，建機の操縦者のスキルに依存するため，作業の効率化には操縦者のスキルの定量的評価が必須である．本研究では，機械学習であるランダムフォレストに熟練の操縦者の操作を学習させ，その学習結果を用いて様々な熟練度の操縦者の操作を判定した．結果，操縦者のスキルと，操作が「休止」状態と判定される確率の間に一定の相関があることを発見した．

要約(英語): In the construction field, the improvement of the construction equipment operation skill is one of important problems.The paper tried to evaluate the operation skill of excavator quantitatively using random forest. As a result, the important fact was discovered in quantitatively evaluating operation skill.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,387 Kバイト