CN112654753B - 指标值确定装置及指标值确定方法 - Google Patents
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Abstract
状态数据取得部取得多个时刻的表示作业机械的状态的状态数据。作业确定部基于所取得的状态数据,针对多个时刻分别确定作业机械的作业的分区。期间确定部确定所确定的作业的分区中的规定分区的期间的起点及终点。指标值确定部求出起点到终点的作业机械的状态的指标值。
Description
技术领域
本发明涉及指标值确定装置及指标值确定方法。
本申请针对2018年7月31日在日本提出申请的特愿2018-144089号主张优先权,此处援引其内容。
背景技术
已知一种收集与作业机械的动作相关的动作信息并推断作业机械的作业的技术。专利文献1中公开了如下技术:根据取决于作业机械的运行状态的多个运转变量的时间变化,推断作业机械的作业内容。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开2014-214566号公报
发明内容
发明所要解决的技术问题
另外,为了进行操作人员的技能判定及评价、以及作业的分析,要求各种视角下的评价材料。
本发明的目的在于提供一种能够求出表示某状况下的作业机械的状态的指标值的指标值确定装置及指标值确定方法。
用于解决技术问题的手段
根据本发明的第一方式,指标值确定装置具备:状态数据取得部,其取得多个时刻的表示作业机械的状态的状态数据;作业确定部,其基于所取得的所述状态数据,针对所述多个时刻分别确定所述作业机械的作业的分区;期间确定部,其确定所确定的所述作业的分区中的规定分区的期间的起点及终点;指标值确定部,其求出从所述起点到所述终点的所述作业机械的状态的指标值。
发明效果
根据上述方式中的至少一个方式,指标值确定装置能够生成可用于操作人员的评价或者作业的分析的评价材料。
附图说明
图1是表示一实施方式的作业分析***的构成的概略图。
图2是表示第一实施方式的液压挖掘机的构成的立体图。
图3是表示第一实施方式的标记装置的构成的概略框图。
图4是表示第一实施方式的作业分析装置的构成的概略框图。
图5是表示示出每次挖掘装载的平均回转角及平均燃料消耗率的图表的例子的图。
图6是表示示出挖掘装载的每一装载次数下的回转角及燃料消耗率的图表的例子的图。
图7是表示第一实施方式的作业分析装置的学习处理的流程图。
图8是表示基于第一实施方式的作业分析装置的作业分析方法的流程图。
图9是表示示出单位作业的似然度的时间序列以及要素作业的似然度的时间序列的热图的例子的图。
具体实施方式
<整体构成>
图1是表示一实施方式的作业分析***的构成的概略图。
作业分析***1具备作业机械100、标记装置200和作业分析装置300。作业分析装置300是指标值确定装置的一个例子。
作业机械100是作业分析装置300的作业分析对象。作为作业机械100的例子,可列举液压挖掘机、轮式装载机等。注意,在第一实施方式中,作为作业机械100的例子,将列举液压挖掘机进行说明。在作业机械100中设置有多个传感器以及拍摄装置,各传感器的测量值的信息以及动态图像被发送到作业分析装置300。
标记装置200生成对存储于作业分析装置300的动态图像附加了表示此时的作业机械100的作业分区的标签的标签数据。
作业分析装置300根据基于从作业机械100接收的信息和从标记装置200接收的标签数据学习到的模型,输出显示作业机械100的作业分区所涉及的参数的画面。使用者通过识别作业分析装置300所输出的参数,能够进行操作人员的评价或者作业的分析。
<液压挖掘机>
图2是表示第一实施方式的液压挖掘机的构成的立体图。
作业机械100具备行驶体110、支承于行驶体110的回转体120和支承于回转体120且通过液压进行工作的工作装置130。回转体120以回转中心为中心回转自如地支承于行驶体110。
行驶体110具备左右设置的环状轨道111和用于驱动各环状轨道111的两个行驶马达112。
工作装置130具备动臂131、斗杆132、铲斗133、动臂缸134、斗杆缸135和铲斗缸136。
动臂131的基端部经由动臂销P1安装于回转体120。
斗杆132将动臂131与铲斗133连结。斗杆132的基端部经由斗杆销P2安装于动臂131的前端部。
铲斗133具备用于挖掘砂土等的铲尖和用于收容挖掘到的砂土的收容部。铲斗133的基端部经由铲斗销P3安装于斗杆132的前端部。注意,铲斗133例如可以是如斜斗那样以地面平整为目的铲斗,也可以是不具备收容部的铲斗。另外,工作装置130也可以取代铲斗133而具备用于通过敲击来施加粉碎力的破碎机、把持对象物的抓斗等其他配件。
动臂缸134是用于使动臂131工作的液压缸。动臂缸134的基端部安装于回转体120。动臂缸134的前端部安装于动臂131。
斗杆缸135是用于驱动斗杆132的液压缸。斗杆缸135的基端部安装于动臂131。斗杆缸135的前端部安装于斗杆132。
铲斗缸136是用于驱动铲斗133的液压缸。铲斗缸136的基端部安装于斗杆132。铲斗缸136的前端部安装于铲斗133。
回转体120具备供操作人员搭乘的驾驶室121。驾驶室121配备于回转体120的前方且工作装置130的左侧。
回转体120具备发动机122、液压泵123、控制阀124、回转马达125、操作装置126、拍摄装置127、数据收集装置128。注意,在其他实施方式中,作业机械100可以通过经由网络的远程操作进行动作,还可以通过自动驾驶进行动作。在该情况下,作业机械100也可以不具备驾驶室121及操作装置126。
发动机122是驱动液压泵123的原动机。
液压泵123由发动机122驱动,经由控制阀124向各促动器(动臂缸134、斗杆缸135、铲斗缸136、行驶马达112及回转马达125)供给工作油。
控制阀124控制从液压泵123供给的工作油的流量。
回转马达125通过经由控制阀124从液压泵123供给来的工作油进行驱动,使回转体120回转。
操作装置126是设于驾驶室121的内部的两个杆。操作装置126接受对动臂131的上升操作及下降操作、对斗杆132的推动操作及拉动操作、对铲斗133的挖掘操作及倾卸操作、对回转体120的右回转操作及左回转操作、以及对行驶体110的前进操作及后退操作的指令。具体而言,右侧操作杆的向前的操作与对动臂131的下降操作的指令对应。右侧操作杆的向后的操作与对动臂131的上升操作的指令对应。右侧操作杆的向右的操作与对铲斗133的倾卸操作的指令对应。右侧操作杆的向左的操作与对铲斗133的挖掘操作的指令对应。左侧操作杆的向前的操作与对斗杆132的拉动操作的指令对应。左侧操作杆的向后的操作与对斗杆132的推动操作的指令对应。左侧操作杆的向右的操作与对回转体120的右回转操作的指令对应。左侧操作杆的向左的操作与对回转体120的左回转操作的指令对应。
根据操作装置126的倾斜度对控制阀124的连向各促动器的流路的开度进行控制。操作装置126例如具有根据倾斜度而使先导工作油的流量变化的阀,先导工作油使控制阀124的滑柱工作,由此对控制阀124的开度进行控制。
拍摄装置127设于驾驶室121的上部。拍摄装置127拍摄动态图像,该动态图像是驾驶室121的前方的图像,映出工作装置130。拍摄装置127拍摄到的动态图像与时间戳一同存储于数据收集装置128。
数据收集装置128从作业机械100所具备的多个传感器收集检测值,并将其与时间戳建立关联地存储起来。另外,数据收集装置128将从多个传感器收集到的检测值的时间序列以及由拍摄装置127拍摄到的动态图像向作业分析装置300发送。传感器的检测值以及动态图像是表示作业机械100的状态的状态数据的一个例子。数据收集装置128是具备未图示的处理器、主存储器、存储器、接口的计算机。数据收集装置128的存储器存储数据收集程序。数据收集装置128的处理器从存储器读取数据收集程序并将其在主存储器展开,按照数据收集程序执行检测值及动态图像的收集处理、以及发送处理。注意,数据收集装置128可以设于作业机械100的内部,也可以设于外部。
作业机械100具备多个传感器。各传感器向数据收集装置128输出测量值。具体而言,作业机械100具备转速传感器141、转矩传感器142、燃料传感器143、先导压传感器144、动臂缸盖压传感器145、动臂缸底压传感器146、动臂行程传感器147、斗杆行程传感器148、铲斗行程传感器149。
转速传感器141设于发动机122,测量发动机122的转速。
转矩传感器142设于发动机122,测量发动机122的转矩。
燃料传感器143设于发动机122,测量发动机的消耗燃料量(瞬间燃料消耗率)。
先导压传感器144设于控制阀124,测量来自操作装置126的各先导工作油的压力(PPC压)。具体而言,先导压传感器144测量动臂131的上升操作的PPC压(动臂上升PPC压)、动臂131的下降操作的PPC压(动臂下降PPC压)、斗杆132的推动操作的PPC压(斗杆推动PPC压)、斗杆132的拉动操作的PPC压(斗杆拉动PPC压)、铲斗133的挖掘操作的PPC压(铲斗挖掘PPC压)、铲斗133的倾卸操作的PPC压(铲斗倾卸PPC压力)、回转体120的右回转操作的PPC压(右回转PPC压)、回转体120的左回转操作的PPC压(左回转PPC压)、左侧的环状轨道111的前进操作的PPC压(左前进PPC压)、左侧的环状轨道111的后退操作的PPC压(左后退PPC压)、右侧的环状轨道111的前进操作的PPC压(右前进PPC压)以及右侧的环状轨道111的后退操作的PPC压(右后退PPC压)。注意,在其他实施方式中,也可以设置对操作装置126所输出的操作信号进行检测的检测器来取代先导压传感器144。
动臂缸盖压传感器145测量动臂缸134的盖侧的油室的压力。
动臂缸底压传感器146测量动臂缸134的底侧的油室的压力。
动臂行程传感器147测量动臂缸134的行程量。
斗杆行程传感器148测量斗杆缸135的行程量。
铲斗行程传感器149测量铲斗缸136的行程量。注意,在其他实施方式中,取代各行程传感器,也可以设置直接测出工作装置130的角度的角度计,还可以分别在动臂131、斗杆132及铲斗133上配备倾斜计或者IMU。另外,在其他实施方式中,也可以根据由拍摄装置127拍摄到的映出工作装置130的图像来计算工作装置130的角度。
数据收集装置128也可以基于各传感器的测量值来确定作业机械100的其他状态数据。例如,数据收集装置128也可以基于动臂缸底压传感器146的测量值来计算工作装置130的实际载重。再例如,数据收集装置128也可以基于动臂行程传感器147、斗杆行程传感器148及铲斗行程传感器149来计算工作装置130的扬程。
<标记装置的构成>
图3是表示第一实施方式的标记装置的构成的概略框图。
标记装置200是具备处理器21、主存储器22、存储器23、接口24的计算机。作为标记装置200的例子,可列举PC、智能手机及平板终端等。标记装置200可以设置在任何地方。即,标记装置200可以搭载于作业机械100,也可以搭载于作业分析装置300,还可以与作业机械100及作业分析装置300分开设置。存储器23存储标记程序。处理器21从存储器23读取标记程序并将其在主存储器33展开,按照标记程序执行处理。
作为存储器23的例子,可列举半导体存储器、盘式介质以及磁带介质等。存储器23可以是与标记装置200的共用通信线直接连接的内部介质,也可以是经由接口24连接于标记装置200的外部介质。存储器23是非暂时性的有形存储介质。
处理器21通过执行标记程序而具备动态图像取得部211、动态图像显示部212、标签输入部213、标签数据生成部214、标签数据发送部215。
标记程序也可以用于实现使标记装置200发挥的功能中的一部分功能。例如,标记程序也可以通过与已存储于存储器23的其他程序进行组合、或者与安装于其他装置的其他程序进行组合来发挥功能。注意,在其他实施方式中,标记装置200也可以在上述构成的基础上、或者取代上述构成而具备PLD(Programmable Logic Device:可编程逻辑器件)等定制LSI(Large Scale Integrated Circuit:大规模集成电路)。作为PLD的例子,可列举PAL(Programmable Array Logic:可编程阵列逻辑)、GAL(Generic Array Logic:通用阵列逻辑)、CPLD(Complex Programmable Logic Device:复杂可编程逻辑器件)、FPGA(FieldProgrammable Gate Array:现场可编程阵列)。在该情况下,可以通过该集成电路实现由处理器实现的功能中的一部分功能或全部功能。
动态图像取得部211从作业分析装置300接收动态图像。动态图像的各帧图像与表示拍摄时刻的时间戳建立关联。
动态图像显示部212使动态图像取得部211所取得的动态图像显示于显示器。
标签输入部213在动态图像的再现过程中从使用者处接受标签值的输入,该标签值表示在再现时刻由作业机械100执行的作业的分区。
标签数据生成部214生成标签数据,该标签数据是将输入到标签输入部213的标签值与表示输入的再现时刻的时间戳建立了关联的数据。标签数据例如是以作业的分区为行并以时刻为列、且具有表示在该时刻是否进行了该分区的作业的值作为其要素的矩阵。即,标签数据可以是如下矩阵:对于第i列第j行的要素的值wij,当在时刻ti进行了分区aj的作业时将其设为1,当在时刻ti未进行分区aj的作业时将其设为0。
标签数据发送部215将标签数据向作业分析装置300发送。
<作业的分区的例子>
对向标签输入部213输入的作业的分区的例子进行说明。
标签输入部213从使用者处接受单位作业的标签值和要素作业的标签值的输入。所谓单位作业,指的是完成一个作业目的的作业。所谓要素作业,指的是构成单位作业的要素,并且是表示按目的区分的一系列的动作或者作业的作业。
作为要素作业的分区的例子,可列举“挖掘”、“载物回转”、“排土”、“空载回转”、“等待排土”、“车箱按压”、“夯实”、“推平”、“刮扫”。
挖掘是利用铲斗133挖起并切取砂土或者岩石的作业。
载物回转是保持铲斗133装有切取的砂土或者岩石的状态而使回转体120回转的作业。
排土是将切取的砂土或者岩石从铲斗133向运输车辆或者规定的场所卸下的作业。
空载回转是在铲斗133中没有砂土及岩石的状态下使回转体120回转的作业。
等待排土是保持铲斗133装有切取的砂土或者岩石的状态而等待用于装载的运输车辆的作业。
车箱按压是用铲斗133将装入运输车辆的车箱中的砂土从上方按压成平坦的作业。
夯实是对于凌乱的地基,用铲斗133压入砂土,使地基成形和强化的作业。
推平是用铲斗133的底面扫平砂土的作业。
刮扫是用铲斗133的侧面扫平砂土的作业。注意,刮扫是对工作装置130施加负荷的作业,而通过后述的作业确定方法能够确定对工作装置施加负荷的非推荐作业。
作为单位作业的分区的例子,可列举“挖掘装载”、“挖沟”、“回填”、“整地”、“斜坡(从上)”、“斜坡(从下)”、“装载物集中”、“行驶”、“停车”。
挖掘装载是挖起并切取砂土或者岩石、并将切取的砂土或者岩石装入运输车辆的车箱中的作业。挖掘装载是由挖掘、载物回转、排土、空载回转、等待排土及车箱按压构成的单位作业。
挖沟是将地基细长地挖掘并削切成槽状的作业。挖沟是由挖掘、载物回转、排土及空载回转构成且可包含推平的单位作业。
回填是向地基上已开出的沟或者坑中放入砂土并填平的作业。回填是由挖掘、载物回转、排土、夯实及空载回转构成且可包含推平及刮扫的单位作业。
整地是为了使地面的多余的起伏达到规定的高度而将其削平的作业。整地是由挖掘及排土、或者由挖掘、载物回转、排土及空载回转构成且可包含推平及刮扫的单位作业。
斜坡(从上)是利用位于对象位置上方的作业机械100作出斜面的作业。斜坡(从上)是由夯实、挖掘、载物回转、排土、空载回转构成且可包含推平的单位作业。
斜坡(从下)是利用位于对象位置下方的作业机械100作出斜面的作业。斜坡(从下)是由夯实、挖掘、载物回转、排土、空载回转构成且可包含推平的单位作业。
装载物集中是将通过挖掘等而出现的砂土在载入运输车辆之前集中在一起的作业。装载物集中是由挖掘、载物回转、排土、空载回转构成且可包含推平的单位作业。
行驶是使作业机械100移动的作业。作为单位作业的行驶是由作为要素作业的行驶构成的单位作业。
停车是铲斗133中没有砂土以及岩石且停止规定时间以上的状态。作为单位作业的停车是由作为要素作业的停车构成的单位作业。
注意,“挖掘装载”、“挖沟”、“回填”、“整地”、“斜坡(从上)”及“斜坡(从下)”是主体作业,是贡献于工作的直接目的作业。“装载物集中”、“行驶”是附带作业,是为了进行主体作业所需的作业。
<作业分析装置的构成>
图4是表示第一实施方式的作业分析装置的构成的概略框图。
作业分析装置300是具备处理器31、主存储器33、存储器35、接口37的计算机。存储器35存储作业分析程序。处理器31从存储器35读取作业分析程序并将其在主存储器33展开,按照作业分析程序执行处理。注意,第一实施方式的作业分析装置300设于作业机械100的外部,但在其他实施方式中,作业分析装置300也可以将其功能中的一部分功能或者全部功能设于作业机械100的内部。
作为存储器35的例子,可列举半导体存储器、盘式介质以及磁带介质等。存储器35可以是与作业分析装置300的共用通信线直接连接的内部介质,也可以是经由接口37连接于作业分析装置300的外部介质。存储器35是非暂时性的有形存储介质。
处理器31通过执行作业分析程序而具备状态数据取得部311、动态图像取得部312、标签数据取得部313、学***滑化部316、期间确定部317、指标值确定部318、挖掘装载图表生成部319、输出部320。另外,处理器31通过执行作业分析程序而在主存储器33中确保状态数据存储部331、动态图像存储部332、标签数据存储部333、模型存储部334的存储区域。
作业分析程序也可以用于实现使作业分析装置300发挥的功能中的一部分功能。例如,作业分析程序也可以通过与已存储于存储器35的其他程序进行组合、或者与安装于其他装置的其他程序进行组合来发挥功能。注意,在其他实施方式中,作业分析装置300也可以在上述构成的基础上、或者取代上述构成而具备PLD等定制LSI。作为PLD的例子,可列举PAL、GAL、CPLD、FPGA。在该情况下,可以通过该集成电路实现由处理器实现的功能中的一部分功能或者全部功能。
状态数据取得部311从作业机械100的数据收集装置128取得表示作业机械100的状态的状态数据的时间序列。即,状态数据取得部311取得时间戳与状态数据的多个组合。状态数据也可以包含作业机械100的各传感器的测量值以及由数据收集装置128基于测量值求出的值。状态数据取得部311使所取得的状态数据的时间序列与作业机械100的ID建立关联地存储于状态数据存储部331。
动态图像取得部312从作业机械100的数据收集装置128取得由拍摄装置127拍摄到的动态图像。动态图像取得部312使所取得的动态图像与作业机械100的ID建立关联地存储于动态图像存储部332。
标签数据取得部313从标记装置200取得单位作业的标签数据和要素作业的标签数据。标签数据取得部313在拍摄装置127的帧周期与各传感器的检测周期不同的情况下,使标签数据的时间戳与状态数据的时间戳一致。例如,标签数据取得部313以使标签数据的时间戳与状态数据的时间戳一致的方式重建标签数据的时间序列。标签数据取得部313使所取得的标签数据的时间序列与作业机械100的ID建立关联地存储于标签数据存储部333。即,标签数据取得部313使时间戳与标签数据的多个组合分别与作业机械100的ID建立关联地存储于标签数据存储部333。
学习部314将状态数据存储部331所存储的状态数据的时间序列与标签数据存储部333所存储的标签数据的时间序列的组合作为示教数据,以输入状态数据的时间序列并输出作业的分区的时间序列的方式使预测模型学习。作为预测模型的例子,可列举神经网络模型、决策树模型、支持向量机模型等。学习部314使学习完毕的预测模型存储于模型存储部334。
作业确定部315基于状态数据取得部311所取得的新的状态数据的时间序列和模型存储部334所存储的预测模型,获得作业的分区的似然度的时间序列。例如,作业确定部315通过以下的顺序获得作业的分区的似然度的时间序列。作业确定部315根据状态数据的时间序列,取得确定作业的时刻的状态数据。接着,作业确定部315基于所取得的状态数据,确定各作业的分区的似然度并取得结果。作业确定部315将对于各时刻而确定的作业的分区的似然度作为时间序列汇总在一起。
具体而言,作业确定部315获得以作业的分区为行并以时刻为列、且在该时刻具有该分区的作业的似然度作为其要素的矩阵。即,似然度的时间序列可以是将第i列第j行的要素的值wij设为时刻ti的作业是分区aj的作业的似然度的矩阵。作业确定部315通过获得单位作业的似然度的时间序列,确定作业机械100的单位作业的分区。作业确定部315通过获得要素作业的似然度的时间序列,确定作业机械100的要素作业的分区。
平滑化部316对作业确定部315所获得的每个作业分区的似然度的时间序列进行平滑化处理。例如,平滑化部316通过用时间平均滤波器处理似然度的时间序列,从而使似然度的时间序列平滑化。即,平滑化部316对于单位作业的似然度的时间序列以及要素作业的似然度的时间序列,分别确定每单位时间的代表值。
此时,要素作业的时间平均滤波器的窗函数的大小(单位时间的长度)比单位作业的时间平均滤波器的窗函数的大小小。注意,平滑化的方法并不限定于时间平均,但优选的是要素作业的窗函数的大小比单位作业的窗函数的大小小。这是因为,单位作业由要素作业构成,一个要素作业继续的时间比一个单位作业继续的时间短。
期间确定部317基于单位作业的似然度的时间序列以及要素作业的似然度的时间序列,确定“挖掘装载”的起点与终点。例如,挖掘装载图表生成部319将“挖掘装载”的期间的“等待排土”的结束时刻确定为挖掘装载的起点。再例如,挖掘装载图表生成部319将“挖掘装载”的期间的“车箱按压”的开始时刻确定为挖掘装载的终点。
另外,期间确定部317基于要素作业的似然度的时间序列,确定“载物回转”的起点与终点。
注意,单位作业的“挖掘装载”由多个装载作业构成。一次的“挖掘装载”例如基于“排土”或者“车箱按压”而判定。例如,指标值确定部318在挖掘装载的期间确定“载物回转”占主导地位的期间的回转角及燃料消耗率。
指标值确定部318基于状态数据取得部311所取得的状态数据的时间序列,对于由期间确定部317确定的一个“挖掘装载”,求出与“载物回转”相关的作业机械100的状态的指标值。作为状态的指标值的例子,可列举从要素作业开始时回转体120所朝向的方位至结束时回转体120所朝向的方位的回转角、从开始时到结束时的燃料消耗率等。
另外,指标值确定部318基于状态数据取得部311所取得的状态数据的时间序列,按照所确定的每次“挖掘装载”,求出与“载物回转”相关的作业机械100的状态的指标值的统计量,对于每个运输车辆的挖掘装载,生成表示该指标值的图表。作为指标值的统计量的例子,可列举要素作业中的平均回转角及平均燃料消耗率等。
图5是表示示出每次挖掘装载的平均回转角及平均燃料消耗率的图表的例子的图。
图6是表示示出挖掘装载的每一装载次数下的回转角及燃料消耗率的图表的例子的图。
挖掘装载图表生成部319基于指标值确定部318所确定的指标值以及指标值的统计量,生成表示一个循环的每次“挖掘装载”的作业机械100的状态的指标值的统计量的图表。挖掘装载中的一个循环指的是从作业机械100开始向运输车辆装载砂土到经过多次载物回转而完成砂土装载为止的作业。例如,挖掘装载图表生成部319生成图5所示那样的表示一个循环的每次挖掘装载的平均回转角及平均燃料消耗率的图表。图5的纵轴表示一个循环的挖掘装载的完成时刻,横轴表示平均回转角及平均燃料消耗率。
另外,挖掘装载图表生成部319基于指标值确定部318所确定的指标值以及指标值的统计量,生成表示某一循环的“挖掘装载”中的每一装载次数下的作业机械100的状态的指标值的图表。例如,挖掘装载图表生成部319生成图6所示那样的表示一个循环的挖掘装载的每一装载次数下的回转角及燃料消耗率的图表。图6所示的例子示出图5的多个“挖掘装载”中的10:31的“挖掘装载”中的每一装载次数下的作业机械100的状态的指标值。另外,在图6所示的例子中,从开始挖掘装载进行5次载物回转时运输车辆的装载量达到最大装载量,完成挖掘装载。例如,在图6所示的例子中,第二次装载中的回转角为123.5度,第三次装载中的回转角为106.5度,第四次装载中的回转角为96.5度,第五次装载中的回转角为101.5度,因此平均回转角为107.0度。即,如图5所示,10:31的“挖掘装载”中的平均回转角为107.0度。同样,在图6所示的例子中,第一次装载中的燃料消耗率为8.75L/H,第二次装载中的燃料消耗率为15.55L/H,第三次装载中的燃料消耗率为14.35L/H,第四次装载中的燃料消耗率为13.25L/H,第五次装载中的燃料消耗率为13.25L/H,因此平均燃料消耗率为13.0L/H。即,如图5所示,10:31的“挖掘装载”中的平均燃料消耗率为13.0L/H。
注意,第一实施方式的挖掘装载图表生成部319作为表示每一装载次数下的指标值的图表,生成表示回转角及燃料消耗率的图表,但是并不局限于此,也可以示出回转角及燃料消耗率中的某一方的指标值。另外,挖掘装载图表生成部319也可以生成表示挖掘装载的时间等其他指标值的图表。另外,挖掘装载图表生成部319也可以将多个种类的指标值的组合适当组合在一起而生成图表。组合的数量也并不限定于两种,挖掘装载图表生成部319也可以生成将三种以上的指标值组合在一起的图表。
输出部320输出挖掘装载图表生成部319所生成的表示挖掘装载中的作业机械100的指标值的图表。输出部320的输出例如可列举向显示器显示、打印机向纸等片材印刷、向经由网络连接的外部服务器发送、向连接于接口37的外部存储介质写入等。由此,分析人员等能够在与作业时刻不同的时刻在另一场所俯瞰式地进行作业内容的分析。
<学习方法>
作业分析装置300在执行一个作业机械100的作业分析之前,预先生成预测模型。
图7是表示第一实施方式的作业分析装置的学习处理的流程图。
作业分析装置300的状态数据取得部311从多个作业机械100分别接收该作业机械100的状态数据的时间序列(步骤S1)。状态数据取得部311使接收倒的状态数据的时间序列与作业机械100的ID建立关联地存储于状态数据存储部331(步骤S2)。另外,动态图像取得部312从多个作业机械100分别接收该作业机械100的拍摄装置127拍摄到的动态图像(步骤S3)。动态图像取得部312使接收到的动态图像与作业机械100的ID建立关联地存储于动态图像存储部332(步骤S4)。
标记装置200取得存储于动态图像存储部332的动态图像,并根据使用者的操作生成标签数据。标记装置200将生成的标签数据与作业机械100的ID建立关联地向作业分析装置300发送。标记装置200通过上述处理对于多个动态图像分别生成单位作业的标签数据以及要素作业的标签数据。
作业分析装置300的标签数据取得部313从标记装置200接收多个标签数据(步骤S5)。标签数据取得部313使多个标签数据分别与作业机械100的ID建立关联地存储于标签数据存储部333(步骤S6)。
接下来,学习部314将状态数据存储部331所存储的多个状态数据的时间序列与标签数据存储部333所存储的多个单位作业的标签数据作为示教数据而使单位作业预测模型学习(步骤S7),并使学习到的单位作业预测模型存储于模型存储部334(步骤S8)。另外,学习部314将状态数据存储部331所存储的多个状态数据的时间序列与标签数据存储部333所存储的多个要素作业的标签数据作为示教数据而使要素作业预测模型学习(步骤S9),并使学习到的要素作业预测模型存储于模型存储部334(步骤S10)。注意,在其他实施方式中,学习部314也可以仅学习单位作业和要素作业中的某一方的预测模型。
此时,学习部314以状态数据的时间序列为输入、标签数据(表示每个作业分区的时间序列的矩阵)为输出的方式使预测模型学习。
<作业分析方法>
若上述准备工作完成,则作业分析装置300能够分析任意的作业机械100的作业。
图8是表示基于第一实施方式的作业分析装置的作业分析方法的流程图。
作业分析装置300的状态数据取得部311从一个作业机械100接收状态数据的时间序列(步骤S51)。接下来,作业确定部315将接收到的状态数据的时间序列输入到模型存储部334所存储的单位作业预测模型,从而获得单位作业的似然度的时间序列(步骤S52)。由此,作业确定部315确定时间序列中的各时刻下的单位作业。另外,作业确定部315将接收到的状态数据的时间序列输入到模型存储部334所存储的要素作业预测模型,从而获得要素作业的似然度的时间序列(步骤S53)。平滑化部316用时间平均滤波器分别处理单位作业的似然度的时间序列以及要素作业的似然度的时间序列,从而使似然度的时间序列平滑化(步骤S54)。
图9是表示示出单位作业的似然度的时间序列以及要素作业的似然度的时间序列的热图的例子的图。
图9的热图H1示出单位作业的似然度的时间序列。图9的热图H2示出要素作业的似然度的时间序列。如图9所示,根据单位作业的似然度的时间序列以及要素作业的似然度的时间序列,复合地进行多个单位作业或者多个要素作业的作业状态、以及无缝地进入不同的作业分区的作业状态在同一时刻被表示为多个作业分区的似然度较高的状态。
接下来,期间确定部317基于平滑化后的单位作业的似然度的时间序列,确定“挖掘装载”的似然度占主导地位的期间(步骤S55)。接下来,期间确定部317在确定出的期间内确定“等待排土”的似然度占主导地位的多个期间以及“车箱按压”的似然度占主导地位的多个期间(步骤S56)。期间确定部317将从“等待排土”的似然度占主导地位的期间的结束时刻到“车箱按压”的似然度占主导地位的期间的开始时刻为止的期间分别针对一运输车辆确定为进行挖掘装载的期间(步骤S57)。即,期间确定部317针对一运输车辆将“等待排土”的似然度占主导地位的期间的结束时刻确定为进行挖掘装载的期间的起点,且针对一运输车辆将“车箱按压”的似然度占主导地位的期间的开始时刻确定为进行挖掘装载的期间的终点。
作业分析装置300逐一选择所确定的“挖掘装载”的期间,对于选择的期间执行以下的步骤S59至步骤S65的处理(步骤S58)。
期间确定部317确定所选择的“挖掘装载”的期间中的要素作业为“载物回转”的多个期间以及要素作业为“空载回转”的多个期间(步骤S59)。
指标值确定部318根据状态数据取得部311所取得的状态数据的时间序列,确定从“载物回转”的期间的起点到“空载回转”的期间的终点为止的各期间内的发动机122的消耗燃料量(步骤S60)。指标值确定部318基于所确定的消耗燃料量,确定每个装载作业的燃料消耗率(步骤S61)。
指标值确定部318根据状态数据取得部311所取得的状态数据的时间序列,确定“载物回转”的各期间的起点及终点处的回转体120的方位(步骤S62)。回转体的方位例如能够通过作业机械100所具备的两个GNSS天线的定位信息之差或者通过电位计的测量而求出。指标值确定部318基于各期间的起点的方位与终点的方位之差,确定每个装载作业的回转角(步骤S63)。
挖掘装载图表生成部319如图6所示那样生成表示每个装载作业的燃料消耗率及回转角的变化的图表(步骤S64)。
另外,指标值确定部318基于在步骤S61中确定的每个装载作业的消耗燃料量以及在步骤S63中确定的每个装载作业的回转角,确定所选择的期间的“挖掘装载”的平均回转角及平均燃料消耗率(步骤S65)。
若作业分析装置300对于各“挖掘装载”的期间执行了步骤S59至步骤S65的处理,则挖掘装载图表生成部319如图5所示那样生成表示每次挖掘装载的平均燃料消耗率及平均回转角的变化的图表(步骤S66)。输出部320将挖掘装载图表生成部319在步骤S64及步骤S66中生成的图表输出(步骤S67)。
<作用和效果>
如此,根据第一实施方式,作业分析装置300基于表示作业机械100的状态的状态数据确定作业机械执行的作业的分区,并确定从规定的分区的期间的起点到终点的作业机械100的状态的指标值。由此,使用者能够将所确定的作业机械100的状态的指标值作为评价材料来用于操作人员的评价或者作业的分析。注意,第一实施方式的作业分析装置300虽然执行图7所示的步骤S1到步骤S10的处理以及图8所示的步骤S51到步骤S67的处理,但并不限定于此。例如,在其他实施方式中,也可以不实施步骤S1到步骤S10的处理、以及步骤S52到步骤S56、步骤S58到步骤S59及步骤S64到步骤S67的处理。另外,作业分析装置300也可以执行S60及S61、或者S62及S63中的某一方的处理。另外,作业机械100也可以不具备拍摄装置127、转速传感器141、转矩传感器142、燃料传感器143、先导压传感器144、动臂缸盖压传感器145、动臂缸底压传感器146、动臂行程传感器147、斗杆行程传感器148、铲斗行程传感器149。
例如,参照图5所示的图表可知,10点56分以后的平均回转角的偏差比10点53分以前的期间的平均回转角的偏差大。由此可知,在到10点53分为止的挖掘装载作业中,预先进行了装载物集中等附带作业,在规定的位置充分地集中了应装入运输车辆的砂土的土堆。另一方面可知,在10点56分以后的挖掘装载作业中,通过装载物集中而聚集的砂土不再为到此为止的挖掘装载作业,而是在该场所一边挖掘所应装入的砂土一边进行装载,导致效率降低。因而,根据每个装载挖掘作业的平均回转角的偏差,能够评价操作人员的附带作业的质量,还能够研究必要的附带作业。
再例如,参照图6所示的图表可知,一次装载作业中的回转角越大,燃料消耗率越差。注意,图6的图表中之所以未记录第一次装载作业中的回转角,是因为在挖掘装载的起点,作业机械100处于等待排土的状态,未进行载物回转。由此,能够得知作业机械100的回转角越大则燃料效率越差这一关系。注意,在第一次挖掘装载的起点处的作业机械100的状态不是等待排土的情况下,第一次装载作业的回转角也可以被记录。
如此,使用者能够以作业机械100的状态的指标值为评价材料,多角度地进行分析。
<其他实施方式>
以上参照附图详细说明了一实施方式,但具体构成并不限定于上述构成,能够进行各种设计变更等。
在上述实施方式中,作业分析装置300对于单位作业的分区中的“挖掘装载”以及要素作业中的“载物回转”求出作业机械100的状态的指标值,但并不限定于此。其他实施方式的作业分析装置300也可以对于其他作业的分区求出作业机械100的状态的指标值。
例如,作业分析装置300也可以求出挖沟作业中从挖掘到排土为止的作业机械100的状态的指标值。由此,使用者能够进行操作人员的挖沟作业的评价或者挖沟作业的分析。
再例如,作业分析装置300也可以在斜坡的夯实作业中求出工作装置130的连续动作的距离。所谓工作装置130的连续动作,指的是从动臂131、斗杆132及铲斗133中的至少一个未***作的状态经动臂131、斗杆132及铲斗133全部***作的状态到动臂131、斗杆132及铲斗133中的至少一个未***作的状态。在斜坡的夯实作业中,操作人员需要一边使铲斗133的角度与斜坡的目标角度一致,一边使铲斗133沿斜坡移动。经验较少的操作人员每次使铲斗133少量移动来调整铲斗133的角度,因此有工作装置130的连续动作的距离变短的趋势。另一方面,熟练的操作人员同时调整动臂131、斗杆132及铲斗133而使铲斗133沿斜坡移动,同时使铲斗133的角度与目标角度一致,因此有工作装置130的连续动作的距离变长的趋势。由此,使用者能够进行操作人员的斜坡作业的评价或者挖沟作业的分析。
在上述实施方式中,作为指标值的统计量,作业分析装置300求出指标值的平均值,但并不限定于此。其他实施方式的作业分析装置300也可以求出中央值、最大值、最小值等其他代表值,还可以求出范围及标准偏差等分散度。代表值及分散度是统计量的一个例子。
在上述实施方式中,作业机械100的数据收集装置128将各传感器的测量值向作业分析装置300发送,作业分析装置300基于此而确定作业的分区,但并不限定于此。例如,在其他实施方式中,数据收集装置128也可以基于各传感器的测量值确定作业的分区。例如,在其他实施方式中,也可以使由作业分析装置300生成的预测模型存储于数据收集装置128,数据收集装置128使用该预测模型确定作业的分区。即,在其他实施方式中,作业分析装置300也可以安装于数据收集装置128。在该情况下,数据收集装置128也可以使搭载于作业机械100的显示器实时地显示当前的作业分区的分析结果。由此,操作人员能够一边识别作业的分区一边进行作业。
上述实施方式的作业分析装置300确定各作业的分区的似然度的时间序列,但在其他实施方式中并不局限于此,也可以确定各作业的分区的真假值的时间序列。在这种情况下,作业分析装置300通过使所确定的时间序列平滑化,也能够获得作业的分区的似然度的时间序列。
另外,上述实施方式的标记装置200基于使用者的操作而生成标签数据,但并不限定于此。例如,其他实施方式的标记装置200也可以通过图像处理等自动地生成标签数据。
另外,上述实施方式的作业分析装置300基于学习完毕的预测模型来确定作业机械100的作业的分区,但并不限定于此。例如,其他实施方式的作业分析装置300也可以基于不依赖于机器学习的程序来确定作业机械100的作业的分区。所谓不依赖于机器学习的程序,指的是基于状态数据的输入根据预先规定的操作的组合来确定作业分区的程序。例如,作业分析装置300也可以基于动臂131的上升操作及下降操作、斗杆132的推动操作及拉动操作、铲斗133的挖掘操作及倾卸操作、回转体120的右回转操作及左回转操作、以及行驶体110的前进操作及后退操作的状态来确定作业分区。具体而言,作业分析装置300也可以将同时进行斗杆132的拉动操作与铲斗133的挖掘操作时的要素作业确定为“挖掘”。另外,作业分析装置300也可以将同时进行动臂131的上升操作与回转体120的回转操作时的要素作业确定为“载物回转”。另外,作业分析装置300也可以将在“载物回转”之后进行了铲斗133的倾卸操作时的要素作业确定为“排土”。另外,作业分析***1也可以将同时进行动臂131的下降操作与回转体120的回转操作时的要素作业确定为“空载回转”。在该情况下,作业分析***1也可以不具备拍摄装置127、标记装置200、动态图像取得部312、标签数据取得部313、学习部314、动态图像存储部332及标签数据存储部333。
另外,上述实施方式的作业分析装置300基于多个传感器的检测值或者根据检测值计算出的值来推断作业的分区,但并不限定于此。例如,其他实施方式的作业分析装置300也可以基于拍摄装置127拍摄到的动态图像来推断作业的分区。即,拍摄装置127拍摄到的图像可以成为表示作业机械100的状态的状态数据的一个例子。另外,上述实施方式的作业分析装置300基于单位作业的似然度的时间序列以及要素作业的似然度的时间序列来确定单位作业的起点和终点,但并不限定于此。例如,其他实施方式的作业分析装置300也可以基于拍摄装置127拍摄到的动态图像来确定单位作业的起点和终点。
另外,上述实施方式的数据收集装置128使状态数据与时间戳建立关联地存储于存储部,并作为状态数据的时间序列向作业分析装置300发送,但并不限定于此。例如,其他实施方式的数据收集装置128也可以将收集到的状态数据依次与时间戳建立关联地向作业分析装置300发送。在该情况下,作业分析装置300依次取得状态数据与时间戳的组合,并按照时间序列集中在一起。
工业实用性
根据本发明,指标值确定装置能够生成可用于操作人员的评价或者作业的分析的评价材料。
附图标记说明
1…作业分析***
100…作业机械
200…标记装置
300…作业分析装置
110…行驶体
120…回转体
130…工作装置
111…环状轨道
112…行驶马达
131…动臂
132…斗杆
133…铲斗
134…动臂缸
135…斗杆缸
136…铲斗缸
P1…动臂销
P2…斗杆销
P3…铲斗销
121…驾驶室
122…发动机
123…液压泵
124…控制阀
125…回转马达
126…操作装置
127…拍摄装置
128…数据收集装置
141…转速传感器
142…转矩传感器
143…燃料传感器
144…先导压传感器
145…动臂缸盖压传感器
146…动臂缸底压传感器
147…动臂行程传感器
148…斗杆行程传感器
149…铲斗行程传感器
21…处理器
22…主存储器
23…存储器
24…接口
211…动态图像取得部
212…动态图像显示部
213…标签输入部
214…标签数据生成部
215…标签数据发送部
31…处理器
33…主存储器
35…存储器
37…接口
311…状态数据取得部
312…动态图像取得部
313…标签数据取得部
314…学习部
315…作业确定部
316…平滑化部
317…期间确定部
318…指标值确定部
319…挖掘装载图表生成部
320…输出部
331…状态数据存储部
332…动态图像存储部
333…标签数据存储部
334…模型存储部
Claims (9)
1.一种指标值确定装置,其中,具备:
状态数据取得部,其取得多个时刻的表示作业机械的状态的状态数据;
作业确定部,其基于所取得的所述状态数据获得作业的分区的似然度,针对所述多个时刻分别确定所述作业机械的作业的分区;
平滑化部,其对所述作业确定部获得的所述似然度进行平滑化处理;
期间确定部,其基于进行了平滑化处理的所述似然度,确定所确定的所述作业的分区中的规定分区的期间的起点及终点;
指标值确定部,其求出从所述起点到所述终点的至少包含所述作业机械的回转角的所述作业机械的状态的指标值。
2.根据权利要求1所述的指标值确定装置,其中,
所述作业确定部确定要素作业的分区,所述要素作业表示按照目的而区分的一系列的动作或者作业,
所述期间确定部确定所述要素作业的分区的期间的所述起点及所述终点。
3.根据权利要求2所述的指标值确定装置,其中,
所述作业确定部还确定单位作业的分区,所述单位作业表示完成所述作业机械的一作业目的的作业,
所述期间确定部确定构成规定的单位作业的规定的要素作业的分区的期间的所述起点及所述终点,
所述指标值确定部求出所述期间的所述起点到所述终点的所述指标值。
4.根据权利要求3所述的指标值确定装置,其中,
所述期间确定部确定所述要素作业的分区的多个期间的所述起点及所述终点,
所述指标值确定部基于所述多个期间各自的所述起点到所述终点的所述指标值,求出所述指标值的统计量。
5.根据权利要求3或4所述的指标值确定装置,其中,
所述指标值确定部求出所述期间的不同种类的所述指标值。
6.根据权利要求2至4中任一项所述的指标值确定装置,其中,
所述期间确定部确定所述作业机械的载物回转或者空载回转的期间的所述起点及所述终点,
所述指标值确定部求出所述载物回转或者所述空载回转中的所述作业机械的所述回转角。
7.根据权利要求1至4中任一项所述的指标值确定装置,其中,
所述指标值确定装置具备将所述指标值确定部确定的所述指标值输出的输出部,
所述期间确定部确定规定的要素作业的分区的多个期间的所述起点及所述终点,
所述指标值确定部求出所述多个期间各自的所述起点到所述终点的所述指标值,
所述输出部输出表示所述多个期间各自的所述指标值的推移的图表。
8.根据权利要求7所述的指标值确定装置,其中,
所述输出部输出表示所述多个期间各自的不同种类的所述指标值的推移的图表。
9.一种指标值确定方法,其中,具备:
取得多个时刻的表示作业机械的状态的状态数据的步骤;
基于所取得的所述状态数据获得作业的分区的似然度,针对所述多个时刻分别确定所述作业机械的作业的分区的步骤;
对所获得的所述似然度进行平滑化处理的步骤;
基于进行了平滑化处理的所述似然度,确定所确定的所述作业的分区中的规定分区的期间的起点及终点的步骤;
求出所述期间的至少包含所述作业机械的回转角的所述作业机械的状态的指标值的步骤。
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