開発の背景
トンネル掘削工事では、掘削が計画通りに進んでいるかの確認を切羽直下で目視により行いますが、切羽付近は崩落のリスクがあるため、作業員が危険区域に立ち入ることなく確認できるよう、スキャナ等を用いた計測の開発が進んでいる。
しかし、地上型スキャナはトンネル坑内の状況によって、切羽付近まで進入できないため計測精度が落ちる。また、ドローンにスキャナを搭載する場合は、飛行ルート上に人や重機が入れないため、目視での確認よりも時間を要することが課題だ。
本技術の概要と特長
このたび両社は、非GNSS環境下で動的障害物を回避しながら自律飛行するドローンを、カーネギーメロン大学機械工学科の嶋田憲司教授が主宰する、計算工学・ロボティクス研究室（CERLAB: Computational Engineering and Robotics Lab）の協力を得て開発した。
本ドローンは、トンネル坑内で作業中の人や重機を回避しながら掘削形状を計測し、計測結果と設計値を比較して、掘削不足箇所を重機オペレーターに指示するという。
今回、実際のトンネル坑内で実証試験を行い、人や重機が動いている環境で切羽直前まで近づき、迅速かつ十分な精度で計測を行えることを確認した。
本技術の特長
- （１） 独自に開発したアルゴリズムにより、動的障害物を回避した飛行ルートを自動生成
本ドローンには、撮影した対象物の距離と色を認識するセンサー付カメラが搭載されており、センサーで検知した物体を独自のアルゴリズムにより、動的障害物かどうかを判別する。また、カメラから取得した情報はドローンに搭載されたコンピュータ上で処理され、リアルタイムでトンネル坑内の3次元地図を生成するため、非ＧＮＳＳ環境下での自律飛行が可能だ。
これらの機能により、動的障害物を回避しつつ、目的地への最適飛行ルートを自動生成できる。 - （２） 掘削が不足している箇所を重機オペレーターに指示
通常、掘削不足箇所の確認は切羽直下で作業員が目視で行い、レーザーポインターを用いて重機オペレーターへ指示する。本ドローンは、撮影したカメラ画像をSfM解析して掘削形状を計測する。そして、計測結果をもとに設計値と実際の掘削形状を比較し、可視化することで重機オペレーターに掘削不足箇所を指示する。
これにより、切羽付近への作業員の立ち入りが不要となり、重機オペレーターは、画面上で掘削箇所と形状を確認しながら作業ができるため、安全性・生産性・施工精度が向上する。
今後の展望
大林組とトップライズは、2023年度中にカーネギーメロン大学からプログラミングや操作の技術移転を受ける予定であり、今後、さまざまな状況下での実証実験を重ねながら、トンネル工事の安全性と生産性の向上のため、自律飛行ドローンの実用化を目指すという。
さらに、今回開発した動的障害物を回避しながら自動的に飛行ルートを生成する機能は、トンネルの掘削形状を計測する目的以外でも、広く活用の場が見込めることから、他工種や建設業以外での活用も視野に入れて開発を進めるとしている。
