JP7183595B2 - CONTROL SYSTEM, MODEL CONSTRUCTION DEVICE, AND DATA GENERATION METHOD - Google Patents

CONTROL SYSTEM, MODEL CONSTRUCTION DEVICE, AND DATA GENERATION METHOD Download PDF

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Description

本開示は、制御システム、モデル構築装置及びデータ生成方法に関する。 The present disclosure relates to a control system, a model construction device, and a data generation method.

特許文献１には、ブームと、ブームの先端に設けられたバケットホイルとを備え、バケットホイルの回転動作及びブームの旋回動作により搬送物積山から搬送物を搬出するリクレーマの制御装置が開示されている。この制御装置は、払い出し段ごとに予め設定された寸動走行可能距離と、実際の寸動走行距離とを比較して、寸動走行距離が寸動走行可能距離以上であれば段替動作を行い、予め設定された安息角に従って旋回動作を行うようにリクレーマを制御する。 Patent Literature 1 discloses a control device for a reclaimer that includes a boom and a bucket wheel provided at the tip of the boom, and carries out a transported object from a transported object pile by rotating the bucket wheel and turning the boom. there is This control device compares an inching travel distance set in advance for each payout stage with an actual inching travel distance, and if the inching travel distance is greater than or equal to the inching travel distance, stage change operation is performed. and controls the reclaimer to perform a turning motion according to a preset angle of repose.

特許第３２２５９６９号公報Japanese Patent No. 3225969

本開示は、堆積物の山から堆積物を払い出す作業の効率向上に有効なリクレーマを制御するためのシステムを提供することを目的とする。 An object of the present disclosure is to provide a system for controlling a reclaimer that is effective in improving the efficiency of removing sediment from a pile of sediment.

本開示の一側面に係る堆積物の山から堆積物を払い出すリクレーマシステムは、堆積物の山の三次元形状データを取得する三次元計測装置と、払い出し作業の対象となる堆積物の山の三次元形状データに基づいて、払い出し作業の開始位置の決定を支援する決定支援部と、決定された開始位置から払い出し作業を開始するようにリクレーマの運転を支援する払出支援部と、を備える。 A reclaimer system for removing deposits from a pile of deposits according to one aspect of the present disclosure includes a three-dimensional measurement device that acquires three-dimensional shape data of a pile of deposits, a determination support unit that supports determination of the starting position of the dispensing work based on the three-dimensional shape data of the mountain; Prepare.

本開示の他の側面に係る堆積物の山から堆積物を払い出すリクレーマを制御するためのシステムは、堆積物の山の三次元形状データを取得する三次元計測装置と、堆積物の山の三次元形状データと、当該堆積物の山における払い出し作業の開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積したデータベースに基づく機械学習により、堆積物の山の三次元形状データの入力に応じ当該三次元形状データにおける開始位置の候補データを出力するように構築された開始位置推奨モデルに、払い出し作業の対象となる堆積物の山の三次元形状データを入力して候補データを取得する候補データ取得部と、候補データ取得部が取得した候補データに基づいて開始位置の決定を支援する決定支援部と、決定された開始位置から払い出し作業を開始するようにリクレーマの運転を支援する払出支援部と、を備える。 A system for controlling a reclaimer that removes deposits from a pile of deposits according to another aspect of the present disclosure includes a three-dimensional measuring device that acquires three-dimensional shape data of the pile of deposits, Machine learning based on a database that has accumulated actual data that associates the three-dimensional shape data of the pile with the coordinate data of the start position of the removal work on the pile of piles of deposits. Candidate data is acquired by inputting three-dimensional shape data of a pile of sediments to be removed into a start position recommendation model constructed so as to output candidate data of the start position in the three-dimensional shape data according to the situation. a candidate data acquisition unit; a determination support unit that supports determination of a start position based on the candidate data acquired by the candidate data acquisition unit; and a support unit.

本開示の更に他の側面に係るモデル構築装置は、堆積物の山の三次元形状データと、当該堆積物の山におけるリクレーマによる払い出し作業の開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積するデータ蓄積部と、堆積物の山の三次元形状データの入力に応じて当該三次元形状データにおける開始位置の候補データを出力する開始位置推奨モデルを、蓄積された実績データに基づく機械学習により構築するモデル構築部と、を備える。 A model construction device according to still another aspect of the present disclosure accumulates performance data in which three-dimensional shape data of a pile of sediment is associated with coordinate data of a start position of a disposing operation by a reclaimer on the pile of sediment. and a starting position recommendation model that outputs candidate data for the starting position in the three-dimensional shape data according to the input of the three-dimensional shape data of the pile of sediments, by machine learning based on the accumulated performance data. and a model building unit for building.

本開示の更に他の側面に係るデータ生成方法は、堆積物の山の三次元形状データと、当該堆積物の山におけるリクレーマによる払い出し作業の開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積することと、堆積物の山の三次元形状データの入力に応じて当該三次元形状データにおける開始位置の候補データを出力する開始位置推奨モデルを、蓄積された実績データに基づく機械学習により構築することと、開始位置推奨モデルが出力する候補データを開始位置の決定に利用可能にするためのデータを生成することと、を含む。 A data generation method according to still another aspect of the present disclosure accumulates performance data in which three-dimensional shape data of a pile of sediment is associated with coordinate data of a start position of a disposing operation by a reclaimer on the pile of sediment. and building a starting position recommendation model that outputs candidate data for the starting position in the three-dimensional shape data according to the input of the three-dimensional shape data of the pile of sediment by machine learning based on the accumulated actual data. and generating data for making the candidate data output by the starting position recommendation model available for determining the starting position.

本開示によれば、堆積物の山から堆積物を払い出す作業の効率向上に有効なリクレーマを制御するためのシステムを提供することができる。 Advantageous Effects of Invention According to the present disclosure, it is possible to provide a system for controlling a reclaimer that is effective in improving the efficiency of removing sediment from a pile of sediment.

リクレーマシステムの構成を例示する模式図である。1 is a schematic diagram illustrating the configuration of a reclaimer system; FIG. リクレーマの構成を例示する模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram illustrating the configuration of a reclaimer; 制御システムの機能上の構成を示すブロック図である。2 is a block diagram showing the functional configuration of the control system; FIG. ニューラルネットを例示する模式図である。1 is a schematic diagram illustrating a neural network; FIG. 制御システムのハードウェア構成を例示するブロック図である。It is a block diagram which illustrates the hardware constitutions of a control system. 開始位置推奨モデルの構築手順を例示するフローチャートである。10 is a flowchart illustrating a procedure for constructing a starting position recommendation model; リクレーマの配置支援手順を例示するフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart illustrating a reclaimer placement support procedure; FIG. リクレーマの運転支援手順を例示するフローチャートである。5 is a flowchart illustrating a reclaimer driving assistance procedure; 払い出し作業における運転支援手順を例示するフローチャートである。4 is a flowchart illustrating a driving assistance procedure in dispensing work; 払い出し作業における運転支援手順を例示するフローチャートである。4 is a flowchart illustrating a driving assistance procedure in dispensing work;

以下、実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。 Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the drawings. In the explanation, the same reference numerals are given to the same elements or elements having the same function, and duplicate explanations are omitted.

〔リクレーマシステム〕
本実施形態に係るリクレーマシステム１は、堆積物の山から堆積物を払い出す作業を行うためのシステムである。堆積物の具体例としては、鉄鋼の原料等が挙げられる。例えばリクレーマシステム１は、堆積物ヤード９０に設けられる。堆積物ヤード９０は、堆積物を保管するための敷地であり、複数の堆積エリア９１を含む。それぞれの堆積エリア９１には、原料等が搬入されて山９３が形成される。リクレーマシステム１は、堆積エリア９１同士の間を通るように敷設された複数のレール９２と、レール９２上に設置される複数のリクレーマ１０と、制御システム１００とを備える。リクレーマ１０は、山９３から堆積物を払い出す。 [Reclaimer system]
A reclaimer system 1 according to the present embodiment is a system for removing deposits from a pile of deposits. Specific examples of deposits include raw materials for iron and steel. For example, the reclaimer system 1 is provided in the sediment yard 90 . A sediment yard 90 is a site for storing sediments and includes a plurality of deposition areas 91 . In each of the deposition areas 91, a mountain 93 is formed by carrying raw materials and the like. The reclaimer system 1 includes a plurality of rails 92 laid so as to pass between the deposition areas 91 , a plurality of reclaimers 10 installed on the rails 92 , and a control system 100 . The reclaimer 10 dispenses sediment from the pile 93 .

図２に示すように、リクレーマ１０は、リクレーマ本体２０と、折返用センサ６１と、段替用センサ６２と、走行用センサ６３と、計量センサ６４と、ＧＰＳ受信機６５と、三次元計測装置６６とを有する。 As shown in FIG. 2, the reclaimer 10 includes a reclaimer main body 20, a turn-around sensor 61, a changeover sensor 62, a travel sensor 63, a weighing sensor 64, a GPS receiver 65, and a three-dimensional measuring device. 66.

リクレーマ本体２０は、台車２１と、ブーム２２と、バケットホイル２３と、コンベヤ２４と、カウンタウェイト２５と、俯仰駆動部３１と、旋回駆動部３２と、バケット駆動部３３と、操作入力部４１と、俯仰角度センサ５１と、旋回角度センサ５２とを有する。 The reclaimer main body 20 includes a carriage 21 , a boom 22 , a bucket wheel 23 , a conveyor 24 , a counterweight 25 , an elevation drive section 31 , a turning drive section 32 , a bucket drive section 33 , and an operation input section 41 . , an elevation angle sensor 51 and a turning angle sensor 52 .

台車２１は、レール９２に沿って移動する。ブーム２２は、台車２１上に設けられ、鉛直方向に交差する方向に沿って台車２１から両側に延びている。以下、ブーム２２の説明における「前後」は、ブーム２２の一端側を「前」とし、他端側を「後」とした場合の方向を意味する。台車２１上において、ブーム２２は、鉛直方向に沿った軸線Ａｘ１まわりに旋回可能となり、鉛直方向及び前後方向に垂直な軸線Ａｘ２まわりに傾動（以下、「俯仰」という。）可能となるように保持されている。軸線Ａｘ２からブーム２２の前側端部までの長さは、軸線Ａｘ２からブーム２２の後側端部までの長さよりも長い。 The carriage 21 moves along rails 92 . The boom 22 is provided on the truck 21 and extends to both sides from the truck 21 along a direction crossing the vertical direction. Hereinafter, "forward and backward" in the description of the boom 22 means a direction when one end side of the boom 22 is "front" and the other end side is "rear". On the carriage 21, the boom 22 is held so as to be able to turn about an axis Ax1 along the vertical direction and tilt (hereinafter referred to as "elevation") about an axis Ax2 perpendicular to the vertical direction and the front-rear direction. It is The length from axis Ax2 to the front end of boom 22 is longer than the length from axis Ax2 to the rear end of boom 22 .

バケットホイル２３は、ブーム２２の前側端部に設けられており、山から堆積物を切り出す。ブーム２２の前側端部において、バケットホイル２３は、軸線Ａｘ２に平行な軸線Ａｘ３まわりに回転可能となるように保持されている。バケットホイル２３は、軸線Ａｘ３を囲むように配置された複数のバケット２６を有する。複数のバケット２６のそれぞれは、軸線Ａｘ３を中心とする円周に沿って移動し、堆積物を切り出す。コンベヤ２４は、例えばベルトコンベヤであり、バケットホイル２３により切り出された堆積物をブーム２２に沿って後方に搬送する。カウンタウェイト２５は、ブーム２２自体の重量及びバケットホイル２３の重量等によって軸線Ａｘ２まわりに生じるモーメントを軽減するためのウェイトであり、ブーム２２の後側端部に設けられている。 A bucket wheel 23 is provided at the front end of the boom 22 to cut sediment from the pile. A bucket wheel 23 is held at the front end of the boom 22 so as to be rotatable about an axis Ax3 parallel to the axis Ax2. Bucket wheel 23 has a plurality of buckets 26 arranged to surround axis Ax3. Each of the plurality of buckets 26 moves along the circumference centered on the axis Ax3 and cuts out deposits. The conveyor 24 is, for example, a belt conveyor, and conveys the deposit cut out by the bucket wheels 23 backward along the boom 22 . The counterweight 25 is a weight for reducing the moment generated around the axis Ax2 due to the weight of the boom 22 itself, the weight of the bucket wheels 23, etc., and is provided at the rear end of the boom 22. As shown in FIG.

俯仰駆動部３１は、軸線Ａｘ２まわりにブーム２２を俯仰させる。旋回駆動部３２は、軸線Ａｘ１まわりにブーム２２を旋回させる。バケット駆動部３３は、軸線Ａｘ３まわりにバケットホイル２３を回転させる。俯仰駆動部３１、旋回駆動部３２及びバケット駆動部３３は、例えば油圧又は電力を動力源とするアクチュエータである。 The elevation drive unit 31 raises the boom 22 around the axis Ax2. The turning drive unit 32 turns the boom 22 around the axis Ax1. Bucket drive unit 33 rotates bucket wheel 23 about axis Ax3. The elevation drive unit 31, the swing drive unit 32, and the bucket drive unit 33 are actuators using, for example, hydraulic pressure or electric power as power sources.

俯仰角度センサ５１は、軸線Ａｘ２まわりのブーム２２の俯仰角度を検出する。旋回角度センサ５２は、軸線Ａｘ１まわりのブーム２２の旋回角度を検出する。俯仰角度センサ５１及び旋回角度センサ５２の具体例としては、ロータリーエンコーダ又はポテンショメータ等が挙げられる。 The elevation angle sensor 51 detects the elevation angle of the boom 22 about the axis Ax2. The turning angle sensor 52 detects the turning angle of the boom 22 about the axis Ax1. Specific examples of the elevation angle sensor 51 and the turning angle sensor 52 include rotary encoders and potentiometers.

操作入力部４１は、オペレータとのインタフェース部分であり、オペレータへの情報の表示と、オペレータによる操作入力の取得とを行う。 The operation input unit 41 is an interface part with an operator, and performs display of information to the operator and acquisition of operation input by the operator.

折返用センサ６１、段替用センサ６２、走行用センサ６３、計量センサ６４、ＧＰＳ受信機６５及び三次元計測装置６６は、リクレーマ本体２０の運転支援用の情報を検出する。折返用センサ６１は、ブーム２２の前側端部の下に設けられており、山９３の端部（バケットホイル２３により形成される山９３の上面と山９３の斜面との交部）を検出する。段替用センサ６２は、折返用センサ６１よりも後方においてブーム２２の下に設けられており、山９３の端部を検出する。走行用センサ６３は、台車２１の走行位置および寸動距離を検出する。計量センサ６４は、コンベヤ２４が搬送する堆積物の重量を検出する。ＧＰＳ受信機６５は、リクレーマ１０の現在位置情報として、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）用の衛星信号を受信する。 The turn-around sensor 61 , changeover sensor 62 , running sensor 63 , weighing sensor 64 , GPS receiver 65 and three-dimensional measuring device 66 detect information for driving support of the reclaimer body 20 . The turn-around sensor 61 is provided under the front end of the boom 22 and detects the end of the mountain 93 (the intersection of the upper surface of the mountain 93 formed by the bucket wheels 23 and the slope of the mountain 93). . The stage change sensor 62 is provided below the boom 22 behind the turn-around sensor 61 and detects the end of the mountain 93 . The running sensor 63 detects the running position and the inching distance of the truck 21 . A weight sensor 64 detects the weight of the pile conveyed by the conveyor 24 . The GPS receiver 65 receives GPS (Global Positioning System) satellite signals as current position information of the reclaimer 10 .

三次元計測装置６６は、山９３の三次元形状データを取得する。山９３の三次元形状データは、例えば、山９３の表面を構成する点群の三次元座標データである。三次元計測装置６６の具体例としては、例えば二つのカメラの視差を利用するステレオ画像方式の計測装置、レーザ光の照射位置を走査させながら照射位置の三次元座標を算出するレーザ方式の計測装置等が挙げられる。三次元計測装置６６は、リクレーマ本体２０に設けられている。例えば三次元計測装置６６は、ブーム２２の前側端部に設けられている。すなわちリクレーマシステム１は、複数のリクレーマ１０にそれぞれ設けられた複数の三次元計測装置６６を備える。 The three-dimensional measuring device 66 acquires three-dimensional shape data of the mountain 93 . The three-dimensional shape data of the mountain 93 is, for example, three-dimensional coordinate data of a group of points forming the surface of the mountain 93 . Specific examples of the three-dimensional measurement device 66 include, for example, a stereo image measurement device that uses parallax between two cameras, and a laser measurement device that calculates the three-dimensional coordinates of the irradiation position while scanning the irradiation position with laser light. etc. The three-dimensional measuring device 66 is provided on the reclaimer main body 20 . For example, the three-dimensional measuring device 66 is provided at the front end of the boom 22 . That is, the reclaimer system 1 includes a plurality of three-dimensional measuring devices 66 provided in the plurality of reclaimers 10 respectively.

図１に戻り、制御システム１００は、複数のコントローラ２００と、サーバ３００とを備える。複数のコントローラ２００は、複数のリクレーマ１０をそれぞれ制御する。コントローラ２００は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データに基づいて、払い出し作業の開始位置の決定を支援することに加え、決定された開始位置から払い出し作業を開始するようにリクレーマ１０の運転を支援することも実行するように構成されている。コントローラ２００は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データと、過去の払い出し作業における山９３の三次元形状データ及び作業位置のデータとに基づいて、払い出し作業の開始位置の決定を支援するように構成されていてもよい。 Returning to FIG. 1 , the control system 100 includes multiple controllers 200 and a server 300 . A plurality of controllers 200 respectively control a plurality of reclaimers 10 . The controller 200 supports the determination of the starting position of the dispensing work based on the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the subject of the dispensing work. It is also configured to assist in driving. The controller 200 supports the determination of the start position of the dispensing work based on the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the subject of the dispensing work, the three-dimensional shape data of the mountain 93 in the past dispensing work, and the work position data. may be configured to

サーバ３００は、複数のコントローラ２００から収集したデータに様々な処理を行い、必要に応じて処理結果を各リクレーマ本体２０に提供する。例えばサーバ３００は、山９３の三次元形状データと、当該山９３におけるリクレーマ１０による払い出し作業の開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積することと、山９３の三次元形状データの入力に応じて当該三次元形状データにおける開始位置の候補データを出力する開始位置推奨モデルを、蓄積された実績データに基づく機械学習により構築することと、開始位置推奨モデルが出力する候補データを開始位置の決定に利用可能にするためのデータを生成することと、を実行するように構成されている。 The server 300 performs various processing on the data collected from the plurality of controllers 200 and provides the processing results to each reclaimer body 20 as necessary. For example, the server 300 accumulates performance data that associates the three-dimensional shape data of the mountain 93 with the coordinate data of the start position of the dispensing work by the reclaimer 10 on the mountain 93, and stores the three-dimensional shape data of the mountain 93. Building a starting position recommendation model that outputs candidate data for the starting position in the 3D shape data according to the input by machine learning based on accumulated performance data, and starting the candidate data output by the starting position recommendation model generating data to make available for position determination;

候補データを開始位置の決定に利用可能にするためのデータの具体例としては、候補データ自体の他、開始位置推奨モデルのパラメータデータ等が挙げられる。開始位置推奨モデルのパラメータデータによれば、コントローラ２００に開始位置推奨モデルを複製することができる。これにより、コントローラ２００の開始位置推奨モデルが出力する候補データを開始位置の決定に利用することが可能となる。 Specific examples of the data for making the candidate data available for determining the starting position include the candidate data itself, parameter data of the starting position recommendation model, and the like. The starting position recommendation model can be replicated in the controller 200 according to the parameter data of the starting position recommendation model. This makes it possible to use the candidate data output by the starting position recommendation model of the controller 200 to determine the starting position.

サーバ３００は、複数の三次元計測装置６６によりそれぞれ取得された複数の三次元形状データを合成し、堆積物ヤード９０の三次元マップを生成することを実行するように構成されていてもよい。サーバ３００は、三次元マップに基づいて、払い出し作業を行うためのリクレーマ１０の配置位置を決定することを更に実行するように構成されていてもよい。 The server 300 may be configured to synthesize a plurality of three-dimensional shape data respectively acquired by the plurality of three-dimensional measuring devices 66 and generate a three-dimensional map of the sediment yard 90. The server 300 may be configured to further determine the placement position of the reclaimer 10 for performing the dispensing work based on the three-dimensional map.

以下、コントローラ２００とサーバ３００の構成をより詳細に例示する。図３に示すように、コントローラ２００は、機能上の構成（以下、「機能ブロック」という。）として、位置データ取得部２１２と、形状データ取得部２１１と、前回データ取得部２２１と、候補データ取得部２２２と、決定支援部２２３と、容易性評価部２２４と、開始位置指令取得部２２５と、払出支援部２２６と、実績データ取得部２２７と、移動支援部２３１と、衝突回避支援部２３２とを有する。なお、図３においては、便宜上一つのコントローラ２００のみを図示しているが、実際には、複数のリクレーマ１０をそれぞれ制御する複数のコントローラ２００がサーバ３００に接続される。 The configurations of the controller 200 and the server 300 are illustrated in more detail below. As shown in FIG. 3, the controller 200 includes, as a functional configuration (hereinafter referred to as "functional blocks"), a position data acquisition unit 212, a shape data acquisition unit 211, a previous data acquisition unit 221, candidate data An acquisition unit 222, a decision support unit 223, an easiness evaluation unit 224, a start position command acquisition unit 225, a payout support unit 226, a performance data acquisition unit 227, a movement support unit 231, and a collision avoidance support unit 232. and Although only one controller 200 is shown in FIG. 3 for the sake of convenience, a plurality of controllers 200 that respectively control a plurality of reclaimers 10 are connected to the server 300 in practice.

位置データ取得部２１２は、ＧＰＳ受信機６５からリクレーマ１０の現在位置のデータを取得する。形状データ取得部２１１は、三次元計測装置６６から山９３の三次元形状データを取得する。なお、上述のように、三次元計測装置６６がリクレーマ１０に設けられる場合、三次元計測装置６６はリクレーマ１０と共に移動することとなる。三次元計測装置６６がブーム２２の前側端部に設けられる場合、三次元計測装置６６はブーム２２の姿勢変化によっても移動することとなる。そこで、形状データ取得部２１１は、リクレーマ１０の現在位置のデータと、ブーム２２の現在姿勢のデータとに基づく座標変換により、上記三次元形状データを堆積物ヤード９０に固定された座標系の三次元形状データに変換してもよい。この場合、形状データ取得部２１１は、例えばリクレーマ１０の現在位置のデータを位置データ取得部２１２から取得し、ブーム２２の現在姿勢のデータをリクレーマ本体２０から取得する。ブーム２２の現在姿勢のデータは、例えば、俯仰角度センサ５１及び旋回角度センサ５２の検出値である。 The position data acquisition unit 212 acquires data on the current position of the reclaimer 10 from the GPS receiver 65 . The shape data acquisition unit 211 acquires three-dimensional shape data of the mountain 93 from the three-dimensional measuring device 66 . Note that, as described above, when the three-dimensional measuring device 66 is provided in the reclaimer 10 , the three-dimensional measuring device 66 moves together with the reclaimer 10 . If the three-dimensional measuring device 66 is provided at the front end of the boom 22 , the three-dimensional measuring device 66 will also move due to changes in the posture of the boom 22 . Therefore, the shape data acquisition unit 211 transforms the three-dimensional shape data into a three-dimensional coordinate system fixed to the sediment yard 90 by coordinate transformation based on the data of the current position of the reclaimer 10 and the data of the current attitude of the boom 22 . It may be converted into the original shape data. In this case, the shape data acquisition unit 211 acquires data on the current position of the reclaimer 10 from the position data acquisition unit 212 and acquires data on the current posture of the boom 22 from the reclaimer body 20 . The data of the current attitude of the boom 22 are, for example, detection values of the elevation angle sensor 51 and the turning angle sensor 52 .

前回データ取得部２２１は、払い出し作業の対象となる山９３における前回の払い出し作業が完了した時の当該山９３の三次元形状データ（以下、「前回の三次元形状データ」という。）をサーバ３００から取得する。例えば前回データ取得部２２１は、当該データをサーバ３００のデータ蓄積部３１３（後述）から取得する。 The previous data acquisition unit 221 acquires the three-dimensional shape data of the mountain 93 (hereinafter referred to as “previous three-dimensional shape data”) at the time when the previous delivery work was completed on the mountain 93 to be the target of the delivery work. Get from For example, the previous data acquisition unit 221 acquires the data from the data storage unit 313 (described later) of the server 300 .

候補データ取得部２２２は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データの入力に応じて上記開始位置推奨モデルが出力する候補データをサーバ３００から取得する。例えば候補データ取得部２２２は、候補データをサーバ３００の候補データ生成部３１８から取得する。候補データは、開始位置の決定の基準となり得るデータであればいかなる形式のデータであってもよい。例えば候補データは、開始位置の候補として、山９３の表面の少なくとも一点の座標データを示すデータであってもよい。 The candidate data acquisition unit 222 acquires from the server 300 the candidate data output by the starting position recommendation model according to the input of the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the target of the payout operation. For example, the candidate data acquisition unit 222 acquires candidate data from the candidate data generation unit 318 of the server 300 . Candidate data may be data of any format as long as it can serve as a reference for determining the start position. For example, the candidate data may be data indicating coordinate data of at least one point on the surface of the mountain 93 as a start position candidate.

候補データは、開始位置の候補として、山９３の表面の複数点の座標データを示すデータであってもよい。この場合、候補データは、上記複数点のそれぞれについて、開始位置の候補としての推奨度を示すデータを含んでいてもよい。開始位置の候補としての推奨度を示すデータの具体例としては、当該点を開始位置とした場合に予測される払い出し作業の効率を示すデータが挙げられる。払い出し作業の効率を示すデータの具体例としては、単位時間あたりの払い出し量の平均値等が挙げられる。 The candidate data may be data indicating coordinate data of a plurality of points on the surface of the mountain 93 as candidates for the starting position. In this case, the candidate data may include data indicating the degree of recommendation as a start position candidate for each of the plurality of points. A specific example of the data indicating the degree of recommendation as a starting position candidate is data indicating the efficiency of the payout operation predicted when the point is set as the starting position. A specific example of the data indicating the efficiency of the dispensing work is the average value of the dispensing amount per unit time.

候補データは、山９３の表面を区分した複数のエリアのいずれかを開始位置の候補として示すデータであってもよい。候補データは、上記複数のエリアのいずれか二つ以上のエリアを開始位置の候補として示すデータであってもよい。この場合、候補データは、上記複数のエリアのそれぞれについて、開始位置の候補としての推奨度を示すデータを含んでいてもよい。 The candidate data may be data indicating any one of a plurality of areas obtained by dividing the surface of the mountain 93 as a start position candidate. The candidate data may be data indicating two or more of the plurality of areas as candidates for the start position. In this case, the candidate data may include data indicating the degree of recommendation as a start position candidate for each of the plurality of areas.

決定支援部２２３は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データに基づいて、払い出し作業の開始位置の決定を支援する。開始位置の決定支援の具体例としては、開始位置の自動決定を実行すること、オペレータによる開始位置の決定を補助するデータを表示すること等が挙げられる。 The determination support unit 223 supports the determination of the starting position of the dispensing work based on the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be subjected to the dispensing work. Specific examples of support for determining the start position include executing automatic determination of the start position and displaying data that assists the operator in determining the start position.

決定支援部２２３は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データと、過去の払い出し作業における山９３の三次元形状データ及び作業位置のデータとに基づいて、払い出し作業の開始位置の決定を支援するように構成されていてもよい。作業位置のデータは、山９３のうち払い出し作業の対象となった位置の座標データであり、当該払い出し作業の開始位置及び完了位置を含む。 The determination support unit 223 determines the starting position of the dispensing work based on the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the subject of the dispensing work, the three-dimensional shape data of the mountain 93 in the past dispensing work, and the work position data. may be configured to support The work position data is coordinate data of a position on the mountain 93 that is the target of the payout work, and includes the start position and completion position of the payout work.

例えば決定支援部２２３は、候補データ取得部２２２が取得した候補データに基づいて開始位置の決定を支援してもよい。以下、これを「第一方式の決定支援」という。例えば決定支援部２２３は、候補データにより示された点のいずれかを開始位置として決定する。候補データが上記推奨度を示すデータを含んでいる場合、決定支援部２２３は、推奨度が最も高い点を開始位置として決定してもよい。候補データが、開始位置の候補として複数点を含むエリアを示す場合、決定支援部２２３は、候補データにより示されたエリア内のいずれかの点を開始位置として決定する。候補データが上記推奨度を示すデータを含んでいる場合、決定支援部２２３は、推奨度が最も高いエリア内のいずれかの点を開始位置として決定してもよい。 For example, the determination support unit 223 may support determination of the start position based on the candidate data acquired by the candidate data acquisition unit 222 . Hereinafter, this is referred to as "decision support of the first method". For example, the determination support unit 223 determines one of the points indicated by the candidate data as the start position. If the candidate data includes data indicating the degree of recommendation, the determination support unit 223 may determine the point with the highest degree of recommendation as the starting position. When the candidate data indicates an area including a plurality of points as candidates for the starting position, the determination support unit 223 determines any point in the area indicated by the candidate data as the starting position. If the candidate data includes data indicating the degree of recommendation, the determination support unit 223 may determine any point within the area with the highest degree of recommendation as the start position.

決定支援部２２３は、オペレータによる開始位置の決定を補助するデータとして、上記候補データを操作入力部４１に表示してもよい。例えば決定支援部２２３は、山９３の三次元形状の画像において、上記候補データにより示される点又はエリアを強調表示してもよい。 The determination support unit 223 may display the candidate data on the operation input unit 41 as data for assisting the operator in determining the start position. For example, the decision support unit 223 may highlight the points or areas indicated by the candidate data in the three-dimensional image of the mountain 93 .

上述したように、候補データは開始位置推奨モデルに基づいて取得される。開始位置推奨モデルは、蓄積された上記実績データに基づく機械学習により構築される。したがって、候補データに基づくことは、過去の払い出し作業における山９３の三次元形状データ及び作業位置のデータに基づくことに相当する。 As described above, candidate data is obtained based on the starting location recommendation model. The starting position recommendation model is constructed by machine learning based on the accumulated performance data. Therefore, based on the candidate data corresponds to based on the three-dimensional shape data of the mountain 93 and the data of the work position in the past dispensing work.

決定支援部２２３は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データ（以下、「今回の三次元形状データ」という。）と、前回データ取得部２２１が取得する前回の三次元形状データとの一致度が予め設定されたレベルに達している場合に、前回の払い出し作業の完了位置に基づいて開始位置の決定を支援してもよい。以下、これを「第二方式の決定支援」という。一致度は、例えば今回の三次元形状データと前回の三次元形状データとのずれ量の平均値（例えば単位面積あたりの平均値）として数値化することが可能である。この場合、一致度が高いほど数値は小さくなる。 The determination support unit 223 obtains the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be dispensed (hereinafter referred to as "current three-dimensional shape data") and the previous three-dimensional shape data obtained by the previous data obtaining unit 221. reaches a preset level, the determination of the start position may be assisted based on the completed position of the previous payout operation. This is hereinafter referred to as "the second method of decision support". The degree of coincidence can be quantified as, for example, an average value (for example, an average value per unit area) of deviations between the current three-dimensional shape data and the previous three-dimensional shape data. In this case, the higher the degree of matching, the smaller the numerical value.

例えば決定支援部２２３は、前回の払い出し作業の完了位置に基づいて開始位置を決定する。決定支援部２２３は、前回の払い出し作業の完了位置を開始位置としてもよいし、前回の払い出し作業の完了位置から所定範囲内の位置を開始位置としてもよい。決定支援部２２３は、オペレータによる開始位置の決定を補助するデータとして、前回の払い出し作業の完了位置を操作入力部４１に表示してもよい。決定支援部２２３は、前回の払い出し作業の完了位置から所定範囲内のエリアを操作入力部４１に表示してもよい。なお、前回の三次元形状データ及び前回の払い出し作業の完了位置に基づくことも、過去の払い出し作業における山９３の三次元形状データ及び作業位置のデータに基づくことに相当する。 For example, the determination support unit 223 determines the starting position based on the completion position of the previous dispensing work. The determination support unit 223 may set the start position to the completion position of the previous payout work, or may set the start position to a position within a predetermined range from the completion position of the previous payout work. The determination support unit 223 may display the completion position of the previous payout operation on the operation input unit 41 as data for assisting the operator in determining the start position. The determination support unit 223 may display on the operation input unit 41 an area within a predetermined range from the completion position of the previous dispensing work. Note that being based on the previous three-dimensional shape data and the completed position of the previous dispensing work also corresponds to being based on the three-dimensional shape data of the mountain 93 and the work position data in the past dispensing work.

決定支援部２２３は、上記第一方式の決定支援と、上記第二方式の決定支援の両方を実行するように構成されていてもよい。この場合、決定支援部２２３は、上記一致度が予め設定されたレベルに達しているときには第一方式の決定支援を行わずに第二方式の決定支援を行い、上記一致度が予め設定されたレベルに達していないときには第二方式の決定支援を行わずに第一方式の決定支援を行ってもよい。 The decision support unit 223 may be configured to perform both the decision support of the first method and the decision support of the second method. In this case, the decision support unit 223 does not perform the decision support of the first method when the degree of coincidence reaches a preset level, but performs the decision support of the second method. If the level is not reached, the decision support of the first method may be performed without the decision support of the second method.

容易性評価部２２４は、候補データ取得部２２２が取得する候補データについて、開始位置の決定の容易性を評価する。例えば、候補データが上記推奨度のデータを含む場合に、開始位置の決定の容易性は、例えば、推奨度が最上位の点又はエリアと、他の点又はエリアとの推奨度の差異の大きさにより評価可能である。当該差異が大きいほど、開始位置の決定の容易性は高くなる。 The easiness evaluation unit 224 evaluates the easiness of determining the start position for the candidate data acquired by the candidate data acquisition unit 222 . For example, when the candidate data includes the recommendation level data, the ease of determining the starting position may be determined by, for example, the difference in the recommendation level between the point or area with the highest recommendation level and the other points or areas. It can be evaluated by the degree of The greater the difference, the easier it is to determine the starting position.

開始位置指令取得部２２５は、容易性評価部２２４により評価された開始位置の決定の容易性が予め設定されたレベルよりも低い場合に、候補データに基づく開始位置の決定を禁止し、オペレータによる開始位置の指定入力を操作入力部４１から取得する。開始位置指令取得部２２５は、形状データ取得部２１１から三次元形状データを取得し、これに基づいて山９３の三次元形状の画像を操作入力部４１に表示し、当該画像内において指定された点を開始位置の指定入力として取得してもよい。開始位置指令取得部２２５が開始位置の指定を取得した場合、決定支援部２２３は、上記第一方式の決定支援を行うのに代えて、開始位置の指定に従って開始位置を決定する。 The start position command acquisition unit 225 prohibits the determination of the start position based on the candidate data when the ease of determination of the start position evaluated by the easiness evaluation unit 224 is lower than a preset level, and the operator A designation input of the start position is obtained from the operation input unit 41 . The start position command acquisition unit 225 acquires the three-dimensional shape data from the shape data acquisition unit 211, and based on this, displays the image of the three-dimensional shape of the mountain 93 on the operation input unit 41. A point may be taken as the specified input for the starting position. When the start position command acquisition unit 225 acquires the designation of the start position, the determination support unit 223 determines the start position according to the designation of the start position instead of performing the determination support of the first method.

払出支援部２２６は、決定支援部２２３により決定された開始位置から払い出し作業を開始するようにリクレーマ１０の運転を支援する。例えば払出支援部２２６は、上記開始位置にバケットホイル２３を着床させるためのブーム２２の旋回角度及び俯仰角度並びに台車２１の走行位置を算出し、これに従ってブーム２２を旋回及び俯仰させるようにリクレーマ１０を制御する。その後払出支援部２２６は、堆積物の払い出し量（例えば計量センサ６４による検出値の積算値）が目標量に達するまで、堆積物の払い出し作業を自動実行するようにリクレーマ１０を制御する。 The payout support unit 226 supports the operation of the reclaimer 10 to start the payout operation from the start position determined by the determination support unit 223 . For example, the dispensing support unit 226 calculates the turning angle and elevation angle of the boom 22 and the travel position of the carriage 21 for landing the bucket wheel 23 at the above-mentioned start position, and the reclaimer 226 rotates and raises the boom 22 accordingly. control 10. Thereafter, the dispensing support unit 226 controls the reclaimer 10 to automatically perform the deposit dispensing work until the deposit dispensing amount (for example, the integrated value of the detection value by the weighing sensor 64) reaches the target amount.

例えば払出支援部２２６は、折返用センサ６１、段替用センサ６２及び走行用センサ６３の検出結果に基づいて、ブーム２２の旋回方向、台車２１の走行方向及び寸動量、ブーム２２の俯仰によるバケットホイル２３の段替え方向及び段替えタイミング等を決定し、これに基づいて払い出し作業を実行するようにリクレーマ１０を制御する。払い出し作業の実行中におけるリクレーマ１０の詳細な制御方法は、例えば特許第３２２５９６９号公報に開示されている。 For example, the payout support unit 226 detects the turning direction of the boom 22, the traveling direction and amount of inching of the carriage 21, and The reclaimer 10 is controlled so as to perform the payout operation based on the determination of the changeover direction and the changeover timing of the foil 23.例文帳に追加A detailed control method of the reclaimer 10 during the dispensing work is disclosed in Japanese Patent No. 3225969, for example.

実績データ取得部２２７は、リクレーマ１０による払い出し作業が完了した後に、当該払い出し作業の開始位置とされた点の座標データと、当該払い出し作業の効率を示す効率データとを取得し、これらをサーバ３００に送信する。効率データは、例えば単位時間あたりの払い出し量の平均値である。なお、払い出し作業の効率は、様々な要因で変動する。例えば、段替を行うときなど、払い出しが中断される期間におけるブーム２２の動作量が大きい場合、払い出しの中断期間が長くなって効率が低下する。また、払い出しの途中で山９３に崩落が生じると、一度バケットホイル２３を山９３から退避させる動作が必要となり、その分効率が低下する。 After the payout work by the reclaimer 10 is completed, the performance data acquisition unit 227 acquires the coordinate data of the point set as the start position of the payout work and the efficiency data indicating the efficiency of the payout work, and stores them in the server 300. Send to Efficiency data is, for example, the average value of payout amounts per unit time. Note that the efficiency of the dispensing work varies depending on various factors. For example, if the amount of movement of the boom 22 during the period during which the dispensing is interrupted is large, such as when performing a stage change, the period during which the dispensing is suspended becomes long, resulting in a decrease in efficiency. Further, if the mountain 93 collapses during the delivery, it is necessary to once move the bucket wheel 23 away from the mountain 93, which reduces the efficiency.

移動支援部２３１は、サーバ３００により決定された上記配置位置に移動するようにリクレーマ１０を制御する。衝突回避支援部２３２は、サーバ３００が生成した上記三次元マップに基づいて、配置位置まで移動中のリクレーマ１０と山９３との衝突を回避するように当該リクレーマ１０の運転を支援する。例えば、衝突回避支援部２３２は、ブーム２２の姿勢変更による衝突回避の可否を判定し、回避可であると判定した場合には衝突を回避する姿勢となるまで俯仰駆動部３１及び旋回駆動部３２によりブーム２２の姿勢を変更するようにリクレーマ１０を制御する。回避不可であると判定した場合、衝突回避支援部２３２は、配置位置までの移動を停止又は減速させるようにリクレーマ１０を制御する。 The movement support unit 231 controls the reclaimer 10 to move to the arrangement position determined by the server 300 . Based on the three-dimensional map generated by the server 300, the collision avoidance support unit 232 supports the driving of the reclaimer 10 so as to avoid collision with the mountain 93 while the reclaimer 10 is moving to the arrangement position. For example, the collision avoidance support unit 232 determines whether or not the collision can be avoided by changing the posture of the boom 22. If it is determined that the collision can be avoided, the elevation drive unit 31 and the turning drive unit 32 are moved until the collision avoidance posture is achieved. The reclaimer 10 is controlled to change the attitude of the boom 22 by . When it is determined that the collision avoidance support unit 232 cannot avoid the collision, the collision avoidance support unit 232 controls the reclaimer 10 to stop or decelerate the movement to the arrangement position.

サーバ３００は、機能ブロックとして、マップ生成部３１１と、マップデータ保持部３１２と、データ蓄積部３１３と、モデル構築部３１４と、モデル保持部３１５と、候補データ生成部３１８と、配置支援部３１６と、稼働状態データ保持部３１７とを有する。 The server 300 includes, as functional blocks, a map generation unit 311, a map data storage unit 312, a data storage unit 313, a model construction unit 314, a model storage unit 315, a candidate data generation unit 318, and an arrangement support unit 316. , and an operating state data holding unit 317 .

マップ生成部３１１は、複数の三次元計測装置６６によりそれぞれ取得された複数の三次元形状データを合成して堆積物ヤード９０の三次元マップを生成する。マップ生成部３１１は、例えば複数のコントローラ２００の形状データ取得部２１１によりそれぞれ座標変換が施された複数の三次元形状データを合成して堆積物ヤード９０の三次元マップを生成する。マップ生成部３１１は、三次元形状データの取得と合成を継続的に実行する。互いに異なる三次元形状データが重なった場合、マップ生成部３１１は最新の三次元形状データによって三次元マップを上書きする。 The map generator 311 generates a three-dimensional map of the sediment yard 90 by synthesizing a plurality of pieces of three-dimensional shape data respectively acquired by the plurality of three-dimensional measuring devices 66 . The map generation unit 311 generates a three-dimensional map of the sediment yard 90 by synthesizing a plurality of pieces of three-dimensional shape data coordinate-transformed by the shape data acquisition units 211 of the controllers 200, for example. The map generator 311 continuously acquires and synthesizes three-dimensional shape data. When different 3D shape data overlap each other, the map generator 311 overwrites the 3D map with the latest 3D shape data.

マップ生成部３１１は、リクレーマ１０が上記配置位置にある状態で当該リクレーマ１０の三次元計測装置６６により取得された山９３の三次元形状データと、リクレーマ１０が配置位置に移動しているときに当該リクレーマ１０の三次元計測装置６６により取得された山９３の三次元形状データとの両方に基づいて三次元マップを生成してもよい。マップデータ保持部３１２は、マップ生成部３１１により生成されたマップデータを記憶する。 The map generating unit 311 generates three-dimensional shape data of the mountain 93 acquired by the three-dimensional measuring device 66 of the reclaimer 10 while the reclaimer 10 is at the above-mentioned arrangement position, A three-dimensional map may be generated based on both the three-dimensional shape data of the mountain 93 acquired by the three-dimensional measuring device 66 of the reclaimer 10 . The map data holding unit 312 stores map data generated by the map generating unit 311 .

データ蓄積部３１３は、山９３の三次元形状データと、当該山９３における開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積する。データ蓄積部３１３は、山９３の三次元形状データ、及び当該山９３における開始位置の座標データに、当該開始位置から開始された払い出し作業の効率を示す効率データを更に対応付けた実績データを蓄積してもよい。例えばデータ蓄積部３１３は、払い出し作業の開始位置の座標データ、完了位置の座標データ、及び効率データをコントローラ２００の実績データ取得部２２７から取得し、当該払い出し作業の前及び後における山９３の三次元形状データをマップ生成部３１１から取得し、これらを対応付けた実績データを蓄積する。 The data accumulation unit 313 accumulates performance data in which the three-dimensional shape data of the mountain 93 and the coordinate data of the starting position of the mountain 93 are associated with each other. The data accumulation unit 313 accumulates performance data in which the three-dimensional shape data of the mountain 93 and the coordinate data of the starting position on the mountain 93 are further associated with efficiency data indicating the efficiency of the dispensing work started from the starting position. You may For example, the data storage unit 313 acquires the coordinate data of the start position of the payout work, the coordinate data of the completion position, and the efficiency data from the performance data acquisition unit 227 of the controller 200, and calculates the three-dimensional data of the mountain 93 before and after the payout work. The original shape data are acquired from the map generation unit 311, and the result data associated with them are accumulated.

モデル構築部３１４は、上記開始位置推奨モデルを、データ蓄積部３１３に蓄積された実績データに基づく機械学習により構築する。モデル構築部３１４は、堆積物の山９３の三次元形状データの入力に応じて、当該三次元形状データにおいて払い出し作業の効率が高くなると予測される開始位置の候補を示す候補データを出力するように開始位置推奨モデルを構築してもよい。開始位置推奨モデルの具体例としては、ニューラルネットワークが挙げられる。 The model construction unit 314 constructs the start position recommendation model by machine learning based on the performance data accumulated in the data accumulation unit 313 . The model construction unit 314 is designed to output candidate data indicating candidates for the start position predicted to increase the efficiency of the dispensing work in accordance with the input of the three-dimensional shape data of the pile of deposits 93 in the three-dimensional shape data. You may build a starting position recommendation model in . A specific example of the starting position recommendation model is a neural network.

図４は、ニューラルネットワークを例示する模式図である。ニューラルネットワークは、入力層Ｌ１と、一層又は複数層の中間層Ｌ２と、出力層Ｌ３とを有する。入力層Ｌ１は、入力ベクトル（Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，・・・Ｘｍ）をそのまま次の中間層Ｌ２に出力する。中間層Ｌ２は、活性化関数により総入力を出力に変換してその出力を次の中間層Ｌ２に渡す。出力層Ｌ３の直前の中間層Ｌ２は、その出力を出力層Ｌ３に渡す。出力層Ｌ３も、活性化関数により総入力を出力に変換し、その出力を出力ベクトル（Ｙ０，Ｙ１，Ｙ２，・・・Ｙｎ）として出力する。 FIG. 4 is a schematic diagram illustrating a neural network. The neural network has an input layer L1, one or more intermediate layers L2, and an output layer L3. The input layer L1 directly outputs the input vector (X0, X1, X2, . . . Xm) to the next intermediate layer L2. The hidden layer L2 transforms the total input into an output by an activation function and passes the output to the next hidden layer L2. The hidden layer L2 immediately preceding the output layer L3 passes its output to the output layer L3. The output layer L3 also transforms the total input into an output by an activation function and outputs the output as an output vector (Y0, Y1, Y2, . . . Yn).

例えばモデル構築部３１４は、上記三次元形状データを入力ベクトルとし、上記候補データを出力ベクトルとするニューラルネットワークに、データ蓄積部３１３に蓄積された実績データの三次元形状データ、開始位置の座標データ及び効率データを繰り返しあてはめ、入力ベクトルと出力ベクトルの組み合わせが実績データにおける三次元データ、開始位置の座標データ及び効率データの組み合わせに近くなるようにニューラルネットワークのパラメータ（例えば上記活性化関数の重み）を更新する機械学習にて、開始位置推奨モデルを構築する。 For example, the model construction unit 314 stores the three-dimensional shape data of the performance data accumulated in the data accumulation unit 313 and the coordinate data of the start position in a neural network having the three-dimensional shape data as an input vector and the candidate data as an output vector. And the efficiency data is repeatedly applied, and the parameters of the neural network (e.g., the weight of the activation function) are adjusted so that the combination of the input vector and the output vector is close to the combination of the three-dimensional data, the coordinate data of the starting position, and the efficiency data in the actual data. Build a starting position recommendation model with machine learning that updates .

データ蓄積部３１３及びモデル構築部３１４は、開始位置推奨モデルの構築後も、当該モデルの継続を更新するように構成されていてもよい。例えばデータ蓄積部３１３は、開始位置推奨モデルの構築後も、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データと、当該山９３における開始位置の座標データと、当該開始位置から開始された払い出し作業の効率データとを対応付けた更新用実績データを更に蓄積し、モデル構築部３１４は、蓄積された更新用実績データに基づく機械学習により開始位置推奨モデルを更新する。データ蓄積部３１３は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データと、開始位置指令取得部２２５が取得した指定入力により指定された当該山９３における開始位置の座標データと、当該開始位置から開始された払い出し作業の効率データとを対応付けたデータも更新用実績データとして更に蓄積する。モデル保持部３１５は、モデル構築部３１４により構築された開始位置推奨モデルを記憶する。例えば、モデル保持部３１５は、開始位置推奨モデルのパラメータ（例えば上記活性化関数のパラメータ）等を記憶する。 The data accumulation unit 313 and the model building unit 314 may be configured to update the continuation of the model even after building the starting position recommendation model. For example, the data storage unit 313 stores the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the target of the payout operation, the coordinate data of the start position on the mountain 93, and the payout started from the start position even after the construction of the start position recommendation model. Updating performance data associated with work efficiency data is further accumulated, and the model construction unit 314 updates the start position recommendation model by machine learning based on the accumulated updating performance data. The data storage unit 313 stores the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the object of the dispensing work, the coordinate data of the starting position on the mountain 93 specified by the designation input acquired by the starting position command acquiring unit 225, and the starting position. Data associated with the efficiency data of the dispensing work started from , is also accumulated as update performance data. The model holding unit 315 stores the starting position recommendation model constructed by the model construction unit 314 . For example, the model holding unit 315 stores parameters of the starting position recommendation model (for example, parameters of the activation function).

候補データ取得部２２２は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データの入力に応じて上記開始位置推奨モデルが出力する候補データをサーバ３００から取得する。候補データ生成部３１８は、コントローラ２００の候補データ取得部２２２からの要求に応じて候補データを生成する。例えば候補データ生成部３１８は、モデル保持部３１５が記憶する開始位置推奨モデルに、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データを入力し、これに応じて開始位置推奨モデルが出力するデータを候補データとして生成する。 The candidate data acquisition unit 222 acquires from the server 300 the candidate data output by the starting position recommendation model according to the input of the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the target of the payout operation. Candidate data generation section 318 generates candidate data in response to a request from candidate data acquisition section 222 of controller 200 . For example, the candidate data generating unit 318 inputs the three-dimensional shape data of the mountain 93 that is the object of the payout operation to the starting position recommendation model stored in the model holding unit 315, and according to this, the starting position recommendation model outputs data. is generated as candidate data.

稼働状態データ保持部３１７は、複数のリクレーマ１０の稼働状態を示すデータを記憶する。例えば稼働状態データ保持部３１７は、複数のリクレーマ１０のそれぞれについて、払い出し作業を実行中であるか否かを記憶する。 The operating state data holding unit 317 stores data indicating the operating states of the plurality of reclaimers 10 . For example, the operating state data holding unit 317 stores whether or not each of the plurality of reclaimers 10 is executing a payout operation.

配置支援部３１６は、上位プロセスコンピュータ等で決定されるリクレーマ１０の配置位置とマップデータ保持部３１２に記憶された三次元マップとに基づいて、払い出し作業を行うためのリクレーマ１０の配置位置を再決定する。配置支援部３１６は、稼働状態データ保持部３１７を参照して払い出し作業を実行中ではない複数のリクレーマ１０を抽出し、その中から上記配置位置に最も早く到達可能なリクレーマ１０を選択し、当該リクレーマ１０を制御するコントローラ２００の移動支援部２３１に配置位置を送信する。 The placement support unit 316 repositions the reclaimers 10 for the dispensing work based on the placement positions of the reclaimers 10 determined by the host process computer or the like and the three-dimensional map stored in the map data holding unit 312. decide. The placement support unit 316 refers to the operating state data holding unit 317 to extract a plurality of reclaimers 10 that are not in the process of dispensing work, selects from among them the reclaimer 10 that can reach the placement position earliest, The arrangement position is transmitted to the movement support unit 231 of the controller 200 that controls the reclaimer 10 .

なお、以上の構成においては、開始位置推奨モデルがサーバ３００側に保持され、サーバ３００からコントローラ２００には開始位置推奨モデルに基づいて生成された候補データが提供される場合を示したが、必ずしもこれに限られない。サーバ３００は開始位置推奨モデルのパラメータデータをコントローラ２００に提供し、コントローラ２００は当該パラメータデータに基づき複製した開始位置推奨モデルを保持してもよい。この場合、コントローラ２００において候補データを生成することが可能となる。 In the above configuration, the server 300 holds the starting position recommendation model, and the server 300 provides the controller 200 with candidate data generated based on the starting position recommendation model. It is not limited to this. The server 300 may provide the parameter data of the starting position recommendation model to the controller 200, and the controller 200 may retain the replicated starting position recommendation model based on the parameter data. In this case, candidate data can be generated in controller 200 .

図５は、制御システム１００のハードウェア構成を例示する模式図である。図５に示すように、コントローラ２００は回路２９０を含み、サーバ３００は回路３９０を含む。なお、図５においても、便宜上一つのコントローラ２００のみを図示しているが、実際には、複数のリクレーマ１０をそれぞれ制御する複数のコントローラ２００がサーバ３００に接続される。 FIG. 5 is a schematic diagram illustrating the hardware configuration of the control system 100. As shown in FIG. As shown in FIG. 5, controller 200 includes circuitry 290 and server 300 includes circuitry 390 . Although only one controller 200 is shown in FIG. 5 for the sake of convenience, a plurality of controllers 200 that respectively control a plurality of reclaimers 10 are connected to the server 300 in practice.

回路２９０は、少なくとも一つのコンピュータにより構成される。回路２９０は、少なくとも一つのプロセッサ２９１と、メモリ２９２と、ストレージ２９３と、通信ポート２９４と、入出力ポート２９５とを含む。ストレージ２９３は、コンピュータによって読み取り可能な不揮発型の記憶媒体（例えばハードディスク又はフラッシュメモリ）である。例えばストレージ２９３は、上記機能ブロックを構成するためのプログラムに割り当てられる記憶領域を含む。メモリ２９２は、ストレージ２９３からロードしたプログラム及びプロセッサ２９１による演算結果等を一時的に記憶する。プロセッサ２９１は、メモリ２９２と協働して上記プログラムを実行することで、コントローラ２００の各機能ブロックを構成する。通信ポート２９４は、プロセッサ２９１からの指令に応じ、ネットワークＮＷを介してサーバ３００との間でネットワーク通信を行う。入出力ポート２９５は、プロセッサ２９１からの指令に応じて、リクレーマ本体２０、操作入力部４１、折返用センサ６１、段替用センサ６２、走行用センサ６３、計量センサ６４、ＧＰＳ受信機６５、三次元計測装置６６、との間で電気信号の入出力を行う。 Circuit 290 is configured by at least one computer. Circuit 290 includes at least one processor 291 , memory 292 , storage 293 , communication port 294 and input/output port 295 . The storage 293 is a computer-readable non-volatile storage medium (eg, hard disk or flash memory) . For example , the storage 293 includes storage areas allocated to programs for configuring the above functional blocks. The memory 292 temporarily stores the programs loaded from the storage 293 and the results of operations performed by the processor 291 . The processor 291 configures each functional block of the controller 200 by executing the above program in cooperation with the memory 292 . The communication port 294 performs network communication with the server 300 via the network NW according to instructions from the processor 291 . The input/output port 295 is connected to the reclaimer main body 20, the operation input unit 41, the turning sensor 61, the step change sensor 62, the traveling sensor 63, the weighing sensor 64, the GPS receiver 65, the tertiary An electrical signal is input/output to/from the original measuring device 66 .

回路３９０は、少なくとも一つのコンピュータにより構成される。回路３９０は、少なくとも一つのプロセッサ３９１と、メモリ３９２と、ストレージ３９３と、通信ポート３９４とを含む。ストレージ３９３は、コンピュータによって読み取り可能な不揮発型の記憶媒体（例えばハードディスク又はフラッシュメモリ）である。ストレージ３９３は、堆積物の山の三次元形状データと、当該山におけるリクレーマによる払い出し作業の開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積することと、山の三次元形状データの入力に応じて当該三次元形状データにおける開始位置の候補データを出力する開始位置推奨モデルを、蓄積された実績データに基づく機械学習により構築することと、開始位置推奨モデルに基づき出力される候補データを開始位置の決定に利用可能にするためのデータを生成することと、をサーバ３００に実行させるためのプログラムを記憶している。例えばストレージ３９３は、上記機能ブロックを構成するためのプログラムに割り当てられる記憶領域と、マップデータ保持部３１２、データ蓄積部３１３、モデル保持部３１５及び稼働状態データ保持部３１７に割り当てられる記憶領域とを含む。 Circuitry 390 is configured by at least one computer. Circuitry 390 includes at least one processor 391 , memory 392 , storage 393 and communication port 394 . The storage 393 is a computer-readable non-volatile storage medium (eg, hard disk or flash memory). The storage 393 accumulates performance data in which the three-dimensional shape data of the sediment pile and the coordinate data of the start position of the disposition work by the reclaimer on the pile are associated, and input of the three-dimensional shape data of the pile. building a starting position recommendation model for outputting candidate data for the starting position in the three-dimensional shape data according to the results by machine learning based on accumulated performance data, and starting the candidate data output based on the starting position recommendation model. It stores a program for causing the server 300 to generate data to make available for position determination. For example, the storage 393 has a storage area allocated to the program for configuring the functional blocks, and a storage area allocated to the map data holding section 312, the data storage section 313, the model holding section 315, and the operating state data holding section 317. include.

メモリ３９２は、ストレージ３９３からロードしたプログラム及びプロセッサ３９１による演算結果等を一時的に記憶する。プロセッサ３９１は、メモリ３９２と協働して上記プログラムを実行することで、サーバ３００の各機能ブロックを構成する。通信ポート３９４は、プロセッサ３９１からの指令に応じ、ネットワークＮＷを介してコントローラ２００との間でネットワーク通信を行う。 The memory 392 temporarily stores the programs loaded from the storage 393 and the calculation results of the processor 391 . The processor 391 configures each functional block of the server 300 by executing the above program in cooperation with the memory 392 . The communication port 394 performs network communication with the controller 200 via the network NW according to instructions from the processor 391 .

なお、回路２９０及び回路３９０の構成はあくまで一例であり、適宜変更可能である。例えば回路２９０は、複数のコンピュータにより構成されていてもよい。複数のコンピュータの具体例としては、プログラマブルロジックコントローラ及びパーソナルコンピュータ等が挙げられる。この場合、例えば上述の払出支援部２２６、実績データ取得部２２７、移動支援部２３１及び衝突回避支援部２３２をプログラマブルロジックコントローラにより構成し、形状データ取得部２１１、位置データ取得部２１２、前回データ取得部２２１、候補データ取得部２２２、決定支援部２２３、容易性評価部２２４及び開始位置指令取得部２２５をパーソナルコンピュータにより構成してもよい。 Note that the configurations of the circuits 290 and 390 are merely examples, and can be changed as appropriate. For example, circuit 290 may be configured by multiple computers. Specific examples of multiple computers include programmable logic controllers and personal computers. In this case, for example, the payout support unit 226, the performance data acquisition unit 227, the movement support unit 231, and the collision avoidance support unit 232 are configured by a programmable logic controller, and the shape data acquisition unit 211, the position data acquisition unit 212, and the previous data acquisition unit 211 are configured by a programmable logic controller. The unit 221, the candidate data acquisition unit 222, the decision support unit 223, the easiness evaluation unit 224, and the start position command acquisition unit 225 may be configured by a personal computer.

〔制御手順〕
続いて、制御方法の一例として、制御システム１００が実行する制御手順を例示する。この制御手順は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データに基づいて、払い出し作業の開始位置の決定を支援することと、決定された開始位置から払い出し作業を開始するようにリクレーマ１０の運転を支援することと、を含む。この制御手順は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データと、過去の払い出し作業における山９３の三次元形状データ及び作業位置のデータとに基づいて、払い出し作業の開始位置の決定を支援してもよい。 [Control procedure]
Next, as an example of the control method, a control procedure executed by the control system 100 will be illustrated. This control procedure is based on the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the object of the dispensing work, to support the determination of the starting position of the dispensing work, and to instruct the reclaimer 10 to start the dispensing work from the determined starting position. and assisting in driving the This control procedure determines the starting position of the dispensing work based on the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the subject of the dispensing work, the three-dimensional shape data of the mountain 93 in the past dispensing work, and the work position data. may support.

この制御手順は、山の三次元形状データと、当該山におけるリクレーマによる払い出し作業の開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積することと、山の三次元形状データの入力に応じて当該三次元形状データにおける開始位置の候補データを出力する開始位置推奨モデルを、蓄積された実績データに基づく機械学習により構築することと、開始位置推奨モデルに基づき出力される候補データを開始位置の決定に利用可能にするためのデータを生成することと、を更に含んでもよい。この場合、この制御手順は、候補データに基づいて開始位置の決定を支援してもよい。 This control procedure consists of accumulating performance data in which three-dimensional shape data of a mountain is associated with coordinate data of a start position of a disbursement operation by a reclaimer on the mountain, A starting position recommendation model that outputs candidate data for the starting position in the three-dimensional shape data is constructed by machine learning based on accumulated performance data, and the candidate data that is output based on the starting position recommendation model is used as the starting position. and generating data to make available for determination. In this case, the control procedure may assist in determining the starting position based on the candidate data.

以下、上記制御手順を、サーバ３００における開始位置推奨モデルの構築手順と、サーバ３００におけるリクレーマの配置支援手順と、コントローラ２００におけるリクレーマの運転支援手順とに分けて詳細に説明する。 Hereinafter, the above-described control procedure will be described in detail by dividing into a starting position recommendation model construction procedure in the server 300, a reclaimer placement support procedure in the server 300, and a reclaimer driving support procedure in the controller 200. FIG.

（開始位置推奨モデルの構築手順）
図６に示すように、サーバ３００は、まずステップＳ０１，Ｓ０２，Ｓ０３を実行する。ステップＳ０１では、マップ生成部３１１が、複数の形状データ取得部２１１のいずれかが送信する三次元形状データの受信を待機する。ステップＳ０２では、マップ生成部３１１が、形状データ取得部２１１から取得した三次元形状データに基づいて三次元マップを生成する。マップ生成部３１１は、例えば、堆積物ヤード９０に固定された座標系における三次元形状データを形状データ取得部２１１から取得し、マップデータ保持部３１２の三次元マップに合成する。互いに異なる三次元形状データが重なった場合、マップ生成部３１１は最新の三次元形状データによって三次元マップを上書きする。ステップＳ０３では、候補データ生成部３１８が、候補データ取得部２２２から候補データの生成が要求されているか否かを確認する。ステップＳ０３において候補データの生成が要求されていないと判定した場合、サーバ３００は処理を終了する。 (Procedure for building the starting position recommendation model)
As shown in FIG. 6, the server 300 first executes steps S01, S02 and S03. In step S<b>01 , the map generation unit 311 waits for reception of three-dimensional shape data transmitted by one of the plurality of shape data acquisition units 211 . In step S<b>02 , the map generator 311 generates a three-dimensional map based on the three-dimensional shape data acquired from the shape data acquirer 211 . The map generation unit 311 acquires, for example, the three-dimensional shape data in the coordinate system fixed to the sediment yard 90 from the shape data acquisition unit 211 and synthesizes it with the three-dimensional map in the map data storage unit 312 . When different 3D shape data overlap each other, the map generator 311 overwrites the 3D map with the latest 3D shape data. In step S<b>03 , candidate data generation unit 318 checks whether candidate data generation is requested by candidate data acquisition unit 222 . If it is determined in step S03 that generation of candidate data is not requested, server 300 ends the process.

ステップＳ０３において候補データの生成が要求されていると判定した場合、サーバ３００はステップＳ０４を実行する。ステップＳ０４では、候補データ生成部３１８が、構築済みの開始位置推奨モデルがモデル保持部３１５に記憶されているか否かを確認する。 If it is determined in step S03 that generation of candidate data is requested, server 300 executes step S04. In step S<b>04 , the candidate data generation unit 318 checks whether or not the constructed starting position recommendation model is stored in the model holding unit 315 .

ステップＳ０４において構築済みの開始位置推奨モデルがモデル保持部３１５に記憶されていると判定した場合、サーバ３００はステップＳ０５，Ｓ０６を実行する。ステップＳ０５では、候補データ生成部３１８が、モデル保持部３１５が記憶する開始位置推奨モデルに、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データ（例えばマップ生成部３１１が取得した三次元形状データ）を入力し、これに応じて開始位置推奨モデルが出力するデータを候補データとして生成する。ステップＳ０６では、候補データ生成部３１８が、ステップＳ０５にて生成した候補データを候補データ取得部２２２に送信する。 If it is determined in step S04 that the model holding unit 315 stores the constructed starting position recommendation model, the server 300 executes steps S05 and S06. In step S05, the candidate data generation unit 318 adds the three-dimensional shape data (for example, the three-dimensional shape data acquired by the map generation unit 311) of the mountain 93 that is the target of the payout operation to the starting position recommendation model stored in the model holding unit 315. ), and according to this, the data output by the start position recommendation model is generated as candidate data. In step S<b>06 , candidate data generation section 318 transmits the candidate data generated in step S<b>05 to candidate data acquisition section 222 .

ステップＳ０４において構築済みの開始位置推奨モデルがモデル保持部３１５に記憶されていないと判定した場合、サーバ３００はステップＳ０７を実行する。ステップＳ０７では、候補データ生成部３１８が、開始位置の候補を示さない空白データを候補データ取得部２２２に送信する。空白データは、例えば山９３の三次元形状の全域において、上記推奨度を同じ値（例えばゼロ）にしたデータである。 If it is determined in step S04 that the constructed starting position recommendation model is not stored in the model holding unit 315, the server 300 executes step S07. In step S<b>07 , candidate data generating section 318 transmits blank data indicating no start position candidate to candidate data acquiring section 222 . The blank data is, for example, data in which the degree of recommendation is set to the same value (eg, zero) over the entire three-dimensional shape of the mountain 93 .

ステップＳ０６又はステップＳ０７の次に、サーバ３００はステップＳ０８，Ｓ０９を実行する。ステップＳ０８では、データ蓄積部３１３が、実績データ取得部２２７からの実績データの受信を待機する。ステップＳ０９では、データ蓄積部３１３が実績データを蓄積する。データ蓄積部３１３は、例えば、払い出し作業の対象となる山９３の払い出し作業前後における三次元形状データと、払い出し作業の開始位置とされた点の座標データと、当該払い出し作業の効率を示す効率データとを対応付けたデータセットを実績データとして蓄積する。 After step S06 or step S07, the server 300 executes steps S08 and S09. In step S<b>08 , data storage unit 313 waits for reception of performance data from performance data acquisition unit 227 . In step S09, the data accumulation unit 313 accumulates performance data. The data storage unit 313 stores, for example, three-dimensional shape data of the mountain 93 before and after the dispensing work, coordinate data of the starting position of the dispensing work, and efficiency data indicating the efficiency of the dispensing work. is stored as performance data.

次に、サーバ３００はステップＳ１１を実行する。ステップＳ１１では、モデル構築部３１４が、データ蓄積部３１３に蓄積された実績データの数が学習用のデータ数（例えば、モデルの構築に適したデータ数）に達したか否かを確認する。構築済の開始位置推奨モデルがモデル保持部３１５に記憶されている場合、モデル構築部３１４は、当該モデルの構築後に蓄積した更新用実績データの数が学習用のデータ数（例えば、モデルの更新に適したデータ数）に達したか否かを確認する。学習用のデータ数は予め設定されている。 Next, the server 300 executes step S11. In step S11, the model construction unit 314 checks whether or not the number of performance data accumulated in the data accumulation unit 313 has reached the number of data for learning (for example, the number of data suitable for constructing a model). When the built recommended start position model is stored in the model holding unit 315, the model building unit 314 determines that the number of update result data accumulated after building the model is equal to the number of data for learning (for example, model update). number of data suitable for The number of data for learning is set in advance.

次に、サーバ３００はステップＳ１２を実行する。ステップＳ１２では、モデル構築部３１４が、上記開始位置推奨モデルを、データ蓄積部３１３に蓄積された実績データに基づく機械学習により構築する。モデル構築部３１４は、山９３の三次元形状データの入力に応じて、当該三次元形状データにおいて払い出し作業の効率が高くなると予測される開始位置の候補を示す候補データを出力するように開始位置推奨モデルを構築してもよい。構築済の開始位置推奨モデルがモデル保持部３１５に記憶されている場合、モデル構築部３１４は、データ蓄積部３１３に蓄積された更新用実績データに基づく機械学習により開始位置推奨モデルを更新する。以上で開始位置推奨モデルの構築手順が完了する。サーバ３００は、以上の手順を繰り返す。 Next, the server 300 executes step S12. In step S<b>12 , the model construction unit 314 constructs the start position recommendation model by machine learning based on the performance data accumulated in the data accumulation unit 313 . In response to the input of the three-dimensional shape data of the mountain 93, the model construction unit 314 outputs candidate data indicating a candidate of the start position predicted to increase the efficiency of the dispensing work in the three-dimensional shape data. A recommendation model may be constructed. When the built recommended start position model is stored in the model holding unit 315 , the model building unit 314 updates the recommended start position model by machine learning based on the update performance data accumulated in the data accumulation unit 313 . This completes the procedure for constructing the starting position recommendation model. The server 300 repeats the above procedure.

（リクレーマの配置支援手順）
図７に示すように、サーバ３００は、まずステップＳ２１，Ｓ２２を実行する。ステップＳ２１では、配置支援部３１６が、オペレータ又はより上位の装置から、払い出し作業の指令が入力されるのを待機する。払い出し作業の指令は、例えば、払い出し作業の対象となる山（以下、「作業対象の山」という）と、払い出し量（重量）とを含む。ステップＳ２２では、配置支援部３１６が、マップデータ保持部３１２の三次元マップに基づいて、作業対象の山９３に対するリクレーマ１０の配置位置を決定する。配置支援部３１６は、例えば、作業対象の山９３からの距離が所定の値となるようにリクレーマ１０の配置位置を決定する。 (Reclaimer arrangement support procedure)
As shown in FIG. 7, the server 300 first executes steps S21 and S22. In step S21, the placement support unit 316 waits for input of a payout operation command from the operator or a higher-level device. The delivery work command includes, for example, a pile to be delivered (hereinafter referred to as "work target pile") and a delivery amount (weight). In step S<b>22 , the placement support unit 316 determines the placement position of the reclaimer 10 with respect to the mountain 93 to be worked on based on the three-dimensional map of the map data holding unit 312 . The placement support unit 316, for example, determines the placement position of the reclaimer 10 so that the distance from the mountain 93 to be worked on becomes a predetermined value.

次に、サーバ３００は、ステップＳ２３，Ｓ２４，Ｓ２５を実行する。ステップＳ２３では、配置支援部３１６が、稼働状態データ保持部３１７を参照して払い出し作業を実行中ではない複数のリクレーマ１０を抽出し、その中から上記配置位置に最も早く到達可能なリクレーマ１０を選択する。ステップＳ２４では、配置支援部３１６が、ステップＳ２３で選択したリクレーマ１０を制御するコントローラ２００の移動支援部２３１に対し、配置位置への移動指令を送信する。ステップＳ２５では、配置支援部３１６が、ステップＳ２３で選択したリクレーマ１０の稼働状態を、稼働状態データ保持部３１７のデータにおいて稼働中に変更する。以上でリクレーマの配置支援手順が完了する。サーバ３００は、以上の手順を繰り返す。 Next, the server 300 executes steps S23, S24 and S25. In step S23, the placement support unit 316 refers to the operating state data holding unit 317, extracts a plurality of reclaimers 10 that are not in the process of dispensing work, and selects the reclaimer 10 that can reach the placement position earliest. select. In step S24, the placement support unit 316 transmits a movement command to the placement position to the movement support unit 231 of the controller 200 that controls the reclaimer 10 selected in step S23. In step S<b>25 , the placement support unit 316 changes the operating state of the reclaimer 10 selected in step S<b>23 to “operating” in the data in the operating state data holding unit 317 . This completes the reclaimer placement support procedure. The server 300 repeats the above procedure.

（リクレーマの運転支援手順）
図８に示すように、コントローラ２００は、まずステップＳ３１，Ｓ３２，Ｓ３３，Ｓ３４を実行する。ステップＳ３１では、移動支援部２３１が、配置支援部３１６からの移動指令の受信を待機する。ステップＳ３２では、移動支援部２３１が、移動指令が指定する配置位置への移動を開始させるようにリクレーマ１０を制御する。ステップＳ３３では、形状データ取得部２１１が、三次元計測装置６６から山９３の三次元形状データを取得する。また、ステップＳ３３では、位置データ取得部２１２が、ＧＰＳ受信機６５からリクレーマ１０の現在位置のデータを取得する。ステップＳ３４では、形状データ取得部２１１が、リクレーマ１０の現在位置のデータと、ブーム２２の現在姿勢のデータとに基づく座標変換により、上記三次元形状データを堆積物ヤード９０に固定された座標系の三次元形状データに変換する。 (Reclaimer operation support procedure)
As shown in FIG. 8, the controller 200 first executes steps S31, S32, S33, and S34. In step S<b>31 , the movement support unit 231 waits for reception of a movement command from the placement support unit 316 . In step S32, the movement support unit 231 controls the reclaimer 10 to start moving to the placement position specified by the movement command. In step S<b>33 , the shape data acquisition unit 211 acquires three-dimensional shape data of the mountain 93 from the three-dimensional measuring device 66 . Further, in step S33, the position data acquisition unit 212 acquires data on the current position of the reclaimer 10 from the GPS receiver 65. FIG. In step S34, the shape data acquisition unit 211 transforms the three-dimensional shape data into a coordinate system fixed to the sediment yard 90 by coordinate transformation based on the data of the current position of the reclaimer 10 and the data of the current attitude of the boom 22. 3D shape data.

次に、コントローラ２００は、ステップＳ３５，Ｓ３６，Ｓ３７を実行する。ステップＳ３５では、形状データ取得部２１１が、変換後の三次元形状データをマップ生成部３１１に送信する。ステップＳ３６では、衝突回避支援部２３２が、マップデータ保持部３１２から三次元マップを受信する。ステップＳ３７では、衝突回避支援部２３２が、配置位置まで移動中のリクレーマ１０と山９３との衝突の可能性の有無を、受信した三次元マップに基づいて確認する。 Next, the controller 200 executes steps S35, S36 and S37. In step S<b>35 , the shape data acquisition unit 211 transmits the converted three-dimensional shape data to the map generation unit 311 . In step S<b>36 , collision avoidance support unit 232 receives the three-dimensional map from map data holding unit 312 . In step S37, the collision avoidance support unit 232 confirms whether there is a possibility of collision between the reclaimer 10 moving to the arrangement position and the mountain 93 based on the received three-dimensional map.

ステップＳ３７において衝突の可能性があると判定した場合、コントローラ２００はステップＳ３８を実行する。ステップＳ３８では、衝突回避支援部２３２が、サーバ３００が生成した上記三次元マップに基づいて、配置位置まで移動中のリクレーマ１０と山９３との衝突を回避するように当該リクレーマ１０の運転を支援する。例えば、衝突回避支援部２３２は、ブーム２２の姿勢変更による衝突回避の可否を判定し、回避可であると判定した場合には衝突を回避する姿勢となるまで俯仰駆動部３１及び旋回駆動部３２によりブーム２２の姿勢を変更するようにリクレーマ１０を制御する。回避不可であると判定した場合、衝突回避支援部２３２は、配置位置までの移動を停止又は減速させるようにリクレーマ１０を制御する。 If it is determined in step S37 that there is a possibility of collision, the controller 200 executes step S38. In step S38, the collision avoidance support unit 232 supports the driving of the reclaimer 10 so as to avoid a collision between the reclaimer 10 moving to the arrangement position and the mountain 93 based on the three-dimensional map generated by the server 300. do. For example, the collision avoidance support unit 232 determines whether or not the collision can be avoided by changing the posture of the boom 22. If it is determined that the collision can be avoided, the elevation drive unit 31 and the turning drive unit 32 are moved until the collision avoidance posture is achieved. The reclaimer 10 is controlled to change the attitude of the boom 22 by . When it is determined that the collision avoidance support unit 232 cannot avoid the collision, the collision avoidance support unit 232 controls the reclaimer 10 to stop or decelerate the movement to the arrangement position.

次に、コントローラ２００はステップＳ３９を実行する。ステップＳ３７において衝突の可能性がないと判定した場合、コントローラ２００はステップＳ３８を実行することなくステップＳ３９を実行する。ステップＳ３９では、移動支援部２３１が、リクレーマ１０の配置位置への到達を待機する。 Next, the controller 200 executes step S39. If it is determined in step S37 that there is no possibility of collision, the controller 200 executes step S39 without executing step S38. In step S39, the movement support unit 231 waits for the reclaimer 10 to reach the arrangement position.

次に、コントローラ２００は、ステップＳ４１，Ｓ４２を実行する。ステップＳ４１では、移動支援部２３１が、配置位置への移動を停止させるようにリクレーマ１０を制御する。ステップＳ４２では、コントローラ２００が、払い出し作業におけるリクレーマ１０の運転支援を実行する。リクレーマ１０の運転支援の具体的内容については以下で詳述する。以上でリクレーマ１０の運転支援手順が完了する。コントローラ２００は、以上の手順を繰り返す。 Next, the controller 200 executes steps S41 and S42. In step S41, the movement support unit 231 controls the reclaimer 10 to stop moving to the arrangement position. In step S42, the controller 200 assists the operation of the reclaimer 10 in the dispensing work. Specific contents of the driving assistance of the reclaimer 10 will be described in detail below. The operation support procedure of the reclaimer 10 is completed as described above. The controller 200 repeats the above procedure.

続いて、ステップＳ４２の運転支援の具体的内容について説明する。図９に示すように、コントローラ２００は、まずステップＳ５１，Ｓ５２，Ｓ５３を実行する。ステップＳ５１では、形状データ取得部２１１が、三次元計測装置６６から山９３の三次元形状データを取得する。また、ステップＳ５１では、位置データ取得部２１２が、ＧＰＳ受信機６５からリクレーマ１０の現在位置のデータを取得する。ステップＳ５２では、形状データ取得部２１１が、リクレーマ１０の現在位置のデータと、ブーム２２の現在姿勢のデータとに基づく座標変換により、上記三次元形状データを堆積物ヤード９０に固定された座標系の三次元形状データに変換する。ステップＳ５３では、形状データ取得部２１１が、変換後の三次元形状データをマップ生成部３１１に送信する。 Next, the specific content of the driving assistance in step S42 will be described. As shown in FIG. 9, the controller 200 first executes steps S51, S52, and S53. In step S<b>51 , the shape data acquisition section 211 acquires three-dimensional shape data of the mountain 93 from the three-dimensional measuring device 66 . Further, in step S51, the position data acquisition unit 212 acquires data on the current position of the reclaimer 10 from the GPS receiver 65. FIG. In step S52, the shape data acquisition unit 211 transforms the three-dimensional shape data into a coordinate system fixed to the sediment yard 90 by coordinate transformation based on the data of the current position of the reclaimer 10 and the data of the current attitude of the boom 22. 3D shape data. In step S<b>53 , the shape data acquisition unit 211 transmits the converted three-dimensional shape data to the map generation unit 311 .

次に、コントローラ２００は、ステップＳ５４，Ｓ５５を実行する。ステップＳ５４では、前回データ取得部２２１が、払い出し作業の対象となる山９３における前回の払い出し作業が完了した時の当該山９３の三次元形状データ（上記前回の三次元形状データ）をデータ蓄積部３１３から取得する。ステップＳ５５では、決定支援部２２３は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データ（上記今回の三次元形状データ）と、ステップＳ５３で取得された前回の三次元形状データとの一致度が予め設定されたレベルに達しているか否かを確認する。 Next, the controller 200 executes steps S54 and S55. In step S54, the previous data acquisition unit 221 acquires the three-dimensional shape data of the pile 93 (previous three-dimensional shape data) at the time when the previous payout operation was completed on the pile 93 to be the payout operation target. 313. In step S55, the determination support unit 223 determines the degree of matching between the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be dispensed (current three-dimensional shape data) and the previous three-dimensional shape data acquired in step S53. is at a pre-set level.

ステップＳ５５において今回の三次元形状データと前回の三次元形状データとの一致度が予め設定されたレベルに達している場合、コントローラ２００はステップＳ５６を実行する。ステップＳ５６では、決定支援部２２３が、前回の払い出し作業の完了位置に基づいて開始位置を決定する。決定支援部２２３は、前回の払い出し作業の完了位置を開始位置としてもよいし、前回の払い出し作業の完了位置から所定範囲内の位置を開始位置としてもよい。 In step S55, if the degree of matching between the current three-dimensional shape data and the previous three-dimensional shape data has reached a preset level, the controller 200 executes step S56. In step S56, the determination support unit 223 determines the start position based on the completion position of the previous dispensing work. The determination support unit 223 may set the start position to the completion position of the previous payout work, or may set the start position to a position within a predetermined range from the completion position of the previous payout work.

ステップＳ５５において今回の三次元形状データと前回の三次元形状データとの一致度が予め設定されたレベルに達していない場合、コントローラ２００はステップＳ５７，Ｓ５８，Ｓ５９，Ｓ６１を実行する。ステップＳ５７では、候補データ取得部２２２が、候補データ生成部３１８に上記候補データの生成を要求する。ステップＳ５８では、候補データ取得部２２２が、候補データ生成部３１８が生成した候補データを取得する。ステップＳ５９では、容易性評価部２２４が、ステップＳ５８で取得された候補データについて、開始位置の決定の容易性を評価する。ステップＳ６１では、決定支援部２２３が、ステップＳ５９で評価された開始位置の設定の容易性が予め設定されたレベル以上であるかを確認する。 If the degree of matching between the current three-dimensional shape data and the previous three-dimensional shape data does not reach the preset level in step S55, the controller 200 executes steps S57, S58, S59, and S61. In step S57, the candidate data acquisition unit 222 requests the candidate data generation unit 318 to generate the candidate data. In step S<b>58 , the candidate data acquisition unit 222 acquires the candidate data generated by the candidate data generation unit 318 . In step S59, the easiness evaluation unit 224 evaluates the easiness of determining the start position for the candidate data acquired in step S58. In step S61, the determination support unit 223 confirms whether the ease of setting the start position evaluated in step S59 is equal to or higher than a preset level.

ステップＳ６１において開始位置の設定の容易性が予め設定されたレベル以上である場合、コントローラ２００はステップＳ６２を実行する。ステップＳ６２では、決定支援部２２３が、候補データ取得部２２２が取得した候補データに基づいて開始位置の決定を支援する。例えば決定支援部２２３は、候補データにより示された点のうち、推奨度が最も高い点を開始位置として決定してもよい。複数の点の推奨度が最高値になっている場合、決定支援部２２３は、当該複数の点のいずれかを開始位置として選択する。例えば決定支援部２２３は、ブーム２２の先端部の現在位置から最も近い点を開始位置として選択する。 If the ease of setting the start position is equal to or higher than the preset level in step S61, the controller 200 executes step S62. In step S<b>62 , the determination support unit 223 supports determination of the start position based on the candidate data acquired by the candidate data acquisition unit 222 . For example, the determination support unit 223 may determine the point with the highest degree of recommendation among the points indicated by the candidate data as the start position. If the recommendation levels of multiple points are the highest, the decision support unit 223 selects one of the multiple points as the start position. For example, the determination support unit 223 selects the point closest to the current position of the tip of the boom 22 as the start position.

ステップＳ６１において開始位置の設定の容易性が予め設定されたレベル未満である場合、コントローラ２００はステップＳ６３，Ｓ６４，Ｓ６５を実行する。ステップＳ６３では、開始位置指令取得部２２５が、候補データに基づく開始位置の決定を禁止し、オペレータによる開始位置の指定入力の準備を行う。例えば開始位置指令取得部２２５は、形状データ取得部２１１から三次元形状データを取得し、これに基づいて山９３の三次元形状の画像を操作入力部４１に表示する。ステップＳ６４では、開始位置指令取得部２２５が開始位置の指定入力を待機する。例えば、開始位置指令取得部２２５は、操作入力部４１に表示した上記画像内においていずれかの点又はエリアが指定されるのを待機する。ステップＳ６５では、決定支援部２２３が、操作入力部４１において取得された開始位置の指定入力に従って開始位置を決定する。操作入力部４１においてエリアの指定入力が取得された場合、決定支援部２２３は、当該エリア内のいずれかの点を開始位置として決定する。 If the ease of setting the starting position is less than the preset level in step S61, the controller 200 executes steps S63, S64, and S65. In step S63, the start position command acquisition unit 225 prohibits the determination of the start position based on the candidate data, and prepares for the operator to specify and input the start position. For example, the start position command acquisition unit 225 acquires the three-dimensional shape data from the shape data acquisition unit 211 and displays the three-dimensional shape image of the mountain 93 on the operation input unit 41 based on this. In step S64, the start position command acquisition unit 225 waits for the designation input of the start position. For example, the start position command acquisition unit 225 waits for any point or area within the image displayed on the operation input unit 41 to be specified. In step S<b>65 , the determination support unit 223 determines the start position according to the designation input of the start position acquired by the operation input unit 41 . When the operation input unit 41 receives an area designation input, the determination support unit 223 determines any point within the area as the start position.

図１０に示すように、ステップＳ５６、ステップＳ６２又はステップＳ６５の後、コントローラ２００はステップＳ７１を実行する。ステップＳ７１では、払出支援部２２６が、上記開始位置にバケットホイル２３を着床させるようにリクレーマ１０を制御する。例えば払出支援部２２６は、上記開始位置にバケットホイル２３を着床させるためのブーム２２の旋回角度及び俯仰角度を算出し、これに従ってブーム２２を旋回及び俯仰させるようにリクレーマ１０を制御する。 As shown in FIG. 10, after step S56, step S62 or step S65, the controller 200 executes step S71. In step S71, the payout support unit 226 controls the reclaimer 10 to land the bucket wheels 23 on the start position. For example, the payout support unit 226 calculates the turning angle and elevation angle of the boom 22 for landing the bucket wheel 23 at the start position, and controls the reclaimer 10 to rotate and raise the boom 22 accordingly.

次に、コントローラ２００は、ステップＳ７２を実行する。ステップＳ７２では、払出支援部２２６が、バケット駆動部３３によりバケットホイル２３の回転を開始させ、堆積物の払い出しを開始するようにリクレーマ１０を制御する。以後、払出支援部２２６は、堆積物の払い出し作業を自動実行するようにリクレーマ１０を制御する。例えば払出支援部２２６は、折返用センサ６１、段替用センサ６２及び走行用センサ６３の検出結果に基づいて、ブーム２２の旋回方向、台車２１の寸動方向及び寸動量、ブーム２２の俯仰によるバケットホイル２３の段替え方向及び段替えタイミング等を決定し、これに基づいて払い出し作業を実行するようにリクレーマ１０を制御する。 Next, the controller 200 executes step S72. In step S72, the dispensing support unit 226 causes the bucket drive unit 33 to start rotating the bucket wheels 23, and controls the reclaimer 10 to start dispensing deposits. After that, the dispensing support unit 226 controls the reclaimer 10 to automatically perform deposit dispensing work. For example, the payout support unit 226 determines the turning direction of the boom 22, the direction and amount of inching of the carriage 21, and The reclaimer 10 is controlled so as to execute the payout operation based on the determination of the direction and timing of stage change of the bucket wheel 23 .

次に、コントローラ２００は、ステップＳ７３，Ｓ７４，Ｓ７５，Ｓ７６を実行する。ステップＳ７３では、払出支援部２２６が、堆積物の払い出し量（例えば計量センサ６４による検出値の積算値）が目標量に達するまで、払い出し作業を継続するようにリクレーマ１０を制御する。ステップＳ７４では、払出支援部２２６が、バケット駆動部３３によるバケットホイル２３の回転、旋回駆動部３２によるブーム２２の旋回、俯仰駆動部３１によるブーム２２の俯仰、及び台車２１の寸動を停止させ、堆積物の払い出しを停止するようにリクレーマ１０を制御する。ステップＳ７５では、実績データ取得部２２７が、払い出し作業の完了位置を示す情報を取得する。例えば実績データ取得部２２７は、払い出し作業の完了時におけるブーム２２の旋回角度、ブーム２２の俯仰角度、及び台車２１の位置とを取得し、これらの情報に基いて、バケットホイル２３が着床している位置の座標データを導出する。ステップＳ７６では、払出支援部２２６が、台車２１を後退させてバケットホイル２３を山９３から離すようにリクレーマ１０を制御する。 Next, the controller 200 executes steps S73, S74, S75 and S76. In step S73, the dispensing support unit 226 controls the reclaimer 10 to continue the dispensing operation until the amount of deposited deposits (for example, the integrated value of the detection value by the weighing sensor 64) reaches the target amount. In step S74, the payout support unit 226 stops the rotation of the bucket wheel 23 by the bucket driving unit 33, the turning of the boom 22 by the turning driving unit 32, the elevation of the boom 22 by the elevation driving unit 31, and the inching of the carriage 21. , controls the reclaimer 10 to stop dispensing deposits. In step S75, the performance data acquisition unit 227 acquires information indicating the completion position of the dispensing work. For example, the actual data acquisition unit 227 acquires the turning angle of the boom 22, the elevation angle of the boom 22, and the position of the carriage 21 at the time of completion of the dispensing work, and based on these information, the bucket wheel 23 has landed on the floor. Derives the coordinate data of the position where In step S<b>76 , the payout support unit 226 controls the reclaimer 10 to move the carriage 21 backward and separate the bucket wheels 23 from the mountain 93 .

次に、コントローラ２００は、ステップＳ７７，Ｓ７８を実行する。ステップＳ７７では、形状データ取得部２１１が、三次元計測装置６６から山９３の三次元形状データを取得する。また、位置データ取得部２１２が、ＧＰＳ受信機６５からリクレーマ１０の現在位置のデータを取得する。ステップＳ７８では、形状データ取得部２１１が、リクレーマ１０の現在位置のデータと、ブーム２２の現在姿勢のデータとに基づく座標変換により、上記三次元形状データを堆積物ヤード９０に固定された座標系の三次元形状データに変換する。 Next, the controller 200 executes steps S77 and S78. In step S<b>77 , the shape data acquisition section 211 acquires three-dimensional shape data of the mountain 93 from the three-dimensional measuring device 66 . Also, the position data acquisition unit 212 acquires data on the current position of the reclaimer 10 from the GPS receiver 65 . In step S78, the shape data acquisition unit 211 transforms the three-dimensional shape data into a coordinate system fixed to the sediment yard 90 by coordinate transformation based on the data of the current position of the reclaimer 10 and the data of the current attitude of the boom 22. 3D shape data.

次に、コントローラ２００は、ステップＳ７９を実行する。ステップＳ７９では、形状データ取得部２１１が、変換後の三次元形状データをマップ生成部３１１に送信する。また、実績データ取得部２２７が、払い出し作業の開始位置とされた点の座標データと、当該払い出し作業の効率を示す効率データとを取得し、これらをサーバ３００に送信する。例えば実績データ取得部２２７は、払い出し量（計量センサ６４による検出値の積算値）の情報と、作業時間（払い出し作業の開始から停止までの時間）の情報とを払出支援部２２６から取得し、払い出し量を作業時間で除算した値を効率データとしてデータ蓄積部３１３に送信する。以上でステップＳ４２の運転支援手順が完了する。 Next, the controller 200 executes step S79. In step S<b>79 , the shape data acquisition unit 211 transmits the converted three-dimensional shape data to the map generation unit 311 . In addition, the performance data acquisition unit 227 acquires the coordinate data of the point set as the start position of the dispensing work and the efficiency data indicating the efficiency of the dispensing work, and transmits these to the server 300 . For example, the actual data acquisition unit 227 acquires information on the amount of payout (an integrated value of the values detected by the weighing sensor 64) and information on work time (time from start to stop of payout work) from the payout support unit 226, A value obtained by dividing the payout amount by the work time is transmitted to the data storage unit 313 as efficiency data. Thus, the driving support procedure of step S42 is completed.

〔本実施形態の作用効果〕
以上に説明したように、堆積物の山から堆積物を払い出すリクレーマを制御するための制御システム１００は、山９３の三次元形状データを取得する三次元計測装置６６と、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データに基づいて、払い出し作業の開始位置の決定を支援する決定支援部２２３と、決定された開始位置から払い出し作業を開始するようにリクレーマの運転を支援する払出支援部２２６と、を備える。 [Action and effect of the present embodiment]
As described above, the control system 100 for controlling a reclaimer that removes deposits from a pile of deposits includes the three-dimensional measurement device 66 that acquires the three-dimensional shape data of the pile 93, and the object of the removal work. Based on the three-dimensional shape data of the mountain 93, a determination support unit 223 supports the determination of the starting position of the dispensing work, and a dispensing support unit supports the operation of the reclaimer to start the dispensing work from the determined starting position. 226;

リクレーマ１０による堆積物の払い出しにおいては、山９３のどの位置を払い出し作業の開始位置とするかが払い出し作業の効率に影響する。例えば不適切な開始位置から払い出し作業が開始されると、段替え作業（払い出し位置の高さを変える作業）の頻度が増えて払い出し作業の効率が低下する場合がある。段替え作業における払い出し位置の移動量が大きくなって払い出し作業の効率が低下する場合もある。払い出し作業の途中で堆積物が崩落し、これに起因して払い出し作業の効率が低下する場合もある。これに対し、本制御システム１００によれば、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データを利用することで、適切な開始位置の決定を支援することができる。従って、山９３から堆積物を払い出す作業の効率向上に有効である。 In discharging deposits by the reclaimer 10, the efficiency of the discharging work is affected by which position of the mountain 93 is set as the starting position of the discharging work. For example, if the dispensing work is started from an inappropriate starting position, the frequency of changeover work (work to change the height of the dispensing position) may increase and the efficiency of the dispensing work may decrease. In some cases, the amount of movement of the dispensing position in the changeover work becomes large, and the efficiency of the dispensing work decreases. In some cases, the sediment collapses in the middle of the dispensing work, and this causes the efficiency of the dispensing work to decrease. On the other hand, according to the present control system 100 , by using the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be put out, it is possible to support the determination of an appropriate starting position. Therefore, it is effective in improving the efficiency of the work of removing deposits from the mountain 93 .

決定支援部２２３は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データと、過去の払い出し作業における山９３の三次元形状データ及び作業位置のデータとに基づいて、払い出し作業の開始位置の決定を支援してもよい。この場合、過去の実績を有効活用して適切な開始位置の決定を支援することができる。従って、山９３から堆積物を払い出す作業の効率向上に有効である。 The determination support unit 223 determines the starting position of the dispensing work based on the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the subject of the dispensing work, the three-dimensional shape data of the mountain 93 in the past dispensing work, and the work position data. may support In this case, it is possible to make effective use of the past results to support determination of an appropriate starting position. Therefore, it is effective in improving the efficiency of the work of removing deposits from the mountain 93 .

制御システム１００は、山９３の三次元形状データと、当該山９３における開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積するデータ蓄積部３１３と、山９３の三次元形状データの入力に応じて当該三次元形状データにおける開始位置の候補データを出力する開始位置推奨モデルを、蓄積された実績データに基づく機械学習により構築するモデル構築部３１４と、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データの入力に応じて開始位置推奨モデルが出力する候補データを取得する候補データ取得部２２２と、を更に備え、決定支援部２２３は、候補データ取得部が取得した候補データに基づいて開始位置の決定を支援してもよい。 The control system 100 includes a data accumulation unit 313 for accumulating performance data in which the three-dimensional shape data of the mountain 93 and the coordinate data of the starting position of the mountain 93 are associated with each other, A model building unit 314 that builds a starting position recommendation model for outputting candidate data for the starting position in the three-dimensional shape data by machine learning based on accumulated performance data, a candidate data acquisition unit 222 for acquiring candidate data output by the starting position recommendation model according to the input of the shape data; may assist in the determination of

適切な開始位置の見極めには、山９３の形状に加えて様々なファクターを考慮することが必要であり、開始位置の見極めプロセスを定式化することが難しかった。このため、リクレーマ１０を用いた作業現場において、開始位置の見極めはオペレータの経験に基づく判断に委ねられてきた。これに対し、本制御システム１００によれば、山９３の三次元形状データと、当該山９３において払い出し作業の開始位置として選択された点の座標データとを対応付けたデータセットが蓄積され、蓄積されたデータセットに基づく機械学習により、開始位置推奨モデルが構築される。すなわち、開始位置の見極めプロセスが、機械学習によってモデル化される。これにより、オペレータの経験に基づく判断プロセスを広く活用することができる。例えば、十分な経験を積んだオペレータが不在であっても、開始位置推奨モデルの活用によって適切な開始位置の決定を支援することができる。従って、山９３から堆積物を払い出す作業の効率向上に有効である。 Determining an appropriate starting position requires consideration of various factors in addition to the shape of the peak 93, and it was difficult to formulate the process of determining the starting position. For this reason, in the work site using the reclaimer 10, ascertaining the starting position has been left to the operator's judgment based on experience. On the other hand, according to the control system 100 , a data set in which the three-dimensional shape data of the mountain 93 is associated with the coordinate data of the point selected as the start position of the dispensing work on the mountain 93 is accumulated. A starting position recommendation model is constructed by machine learning based on the generated dataset. That is, the process of determining the starting position is modeled by machine learning. This makes it possible to widely utilize the judgment process based on the operator's experience. For example, even in the absence of a sufficiently experienced operator, the use of a starting position recommendation model can assist in determining an appropriate starting position. Therefore, it is effective in improving the efficiency of the work of removing deposits from the mountain 93 .

データ蓄積部３１３は、山９３の三次元形状データ、及び当該山９３における開始位置の座標データに、当該開始位置から開始された払い出し作業の効率を示す効率データを更に対応付けた実績データを蓄積し、モデル構築部３１４は、山の三次元形状データの入力に応じて、当該三次元形状データにおいて払い出し作業の効率が高くなると予測される開始位置の候補を示す候補データを出力するように開始位置推奨モデルを構築してもよい。この場合、払い出し作業の効率の実績をも考慮した機械学習により、払い出し作業の効率が高くなると予測される開始位置の候補データを出力するように開始位置推奨モデルが構築される。従って、山９３から堆積物を払い出す作業の効率向上に更に有効である。 The data accumulation unit 313 accumulates performance data in which the three-dimensional shape data of the mountain 93 and the coordinate data of the starting position on the mountain 93 are further associated with efficiency data indicating the efficiency of the dispensing work started from the starting position. Then, in response to the input of the three-dimensional shape data of the mountain, the model construction unit 314 starts to output candidate data indicating candidates for the start position predicted to increase the efficiency of the dispensing work in the three-dimensional shape data. A location recommendation model may be constructed. In this case, a starting position recommendation model is constructed so as to output candidate data of starting positions that are predicted to increase the efficiency of the dispensing work by machine learning that also considers the efficiency of the dispensing work. Therefore, it is more effective in improving the efficiency of the work of removing deposits from the mountain 93 .

データ蓄積部３１３は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データと、当該山９３における開始位置の座標データと、当該開始位置から開始された払い出し作業の効率データとを対応付けた更新用実績データを更に蓄積し、モデル構築部３１４は、蓄積された更新用実績データに基づく機械学習により開始位置推奨モデルを更新してもよい。この場合、更新用データセットを用いて開始位置推奨モデルがブラッシュアップされるので、より信頼性の高い候補データの取得が可能となる。従って、山から堆積物を払い出す作業の効率向上に更に有効である。 The data storage unit 313 updates the three-dimensional shape data of the mountain 93 to be the target of the dispensing work, the coordinate data of the starting position on the mountain 93, and the efficiency data of the dispensing work started from the starting position. The model construction unit 314 may update the starting position recommendation model by machine learning based on the accumulated update performance data. In this case, since the starting position recommendation model is brushed up using the update data set, more reliable candidate data can be acquired. Therefore, it is more effective in improving the efficiency of the work of removing deposits from a mountain.

制御システム１００は、候補データについて、開始位置の決定の容易性を評価する容易性評価部２２４と、開始位置の決定の容易性が予め設定されたレベルよりも低い場合に、候補データに基づく開始位置の決定を禁止し、オペレータによる開始位置の指定入力を取得する開始位置指令取得部２２５と、を更に備え、データ蓄積部３１３は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データと、開始位置指令取得部２２５が取得した指定入力により指定された当該山９３における開始位置の座標データと、当該開始位置から開始された払い出し作業の効率データとを対応付けたデータも更新用実績データとして更に蓄積してもよい。この場合、候補データに基づく開始位置の決定が困難である場合には開始位置の指定がオペレータの判断に委ねられる。これにより、不適切な開始位置の決定に起因する効率低下が抑制される。オペレータの判断結果は開始位置推奨モデルのブラッシュアップに活用されるので、より信頼性の高い候補データの取得が可能となる。従って、山９３から堆積物を払い出す作業の効率向上に更に有効である。 The control system 100 includes an easiness evaluation unit 224 that evaluates the ease of determining the start position for candidate data, and a start position based on the candidate data when the ease of determination of the start position is lower than a preset level. A start position command acquisition unit 225 for prohibiting determination of the position and acquiring a designation input of the start position by the operator is further provided. Data in which the coordinate data of the start position on the mountain 93 specified by the specification input acquired by the start position command acquisition unit 225 is associated with the efficiency data of the dispensing work started from the start position is also used as update result data. You can store more. In this case, if it is difficult to determine the start position based on the candidate data, the designation of the start position is left to the operator's judgment. As a result, a decrease in efficiency due to inappropriate determination of the start position is suppressed. Since the operator's judgment result is used for brushing up the starting position recommendation model, it is possible to acquire more reliable candidate data. Therefore, it is more effective in improving the efficiency of the work of removing deposits from the mountain 93 .

決定支援部２２３は、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データと、前回の払い出し作業が完了した時の当該山９３の三次元形状データとの一致度が予め設定されたレベルに達している場合に、前回の払い出し作業の完了位置に基づいて開始位置の決定を支援してもよい。払い出し対象の山９３の形状は、当該山９３の前回の払い出し作業後の形状と実質的に一致する場合が少なくない。このような場合、前回の払い出し作業の完了位置に基づくことで、適切な開始位置を容易に設定することができる。このため、払い出し作業の対象となる山９３の三次元形状データと、前回の払い出し作業が完了した時の当該山９３の三次元形状データとの一致度が予め設定されたレベルに達している場合に、前回の払い出し作業の完了位置に基づいて開始位置を決定することで、開始位置の決定の信頼性を容易に向上させることができる。 The determination support unit 223 determines that the degree of matching between the three-dimensional shape data of the pile 93 to be put out and the three-dimensional shape data of the pile 93 when the previous put-out operation was completed has reached a preset level. In this case, the determination of the start position may be assisted based on the completion position of the previous payout operation. In many cases, the shape of the mountain 93 to be dispensed substantially matches the shape of the mountain 93 after the previous dispensing operation. In such a case, it is possible to easily set an appropriate start position based on the completion position of the previous dispensing work. For this reason, when the degree of matching between the three-dimensional shape data of the mountain 93 that is the target of the dispensing work and the three-dimensional shape data of the mountain 93 when the previous dispensing work was completed has reached a preset level. Moreover, by determining the start position based on the completion position of the previous dispensing work, the reliability of determination of the start position can be easily improved.

制御システム１００は、複数のリクレーマ１０を制御するためのシステムであって、複数の三次元計測装置６６とを備え、複数の三次元計測装置６６によりそれぞれ取得された複数の三次元形状データを合成し、複数の山９３を含む堆積物ヤード９０の三次元マップを生成するマップ生成部３１１を更に備えていてもよい。この場合、開始位置決定のために随時取得される三次元形状データを堆積物ヤード９０の三次元マップの生成に活かすことで、タイムリーにアップデートされた三次元マップを生成することができる。タイムリーにアップデートされた三次元マップは、複数のリクレーマ１０の効率的な運用に活かすことができる。従って、山９３から堆積物を払い出す作業の効率向上に更に有効である。 The control system 100 is a system for controlling a plurality of reclaimers 10, and includes a plurality of three-dimensional measuring devices 66, and a plurality of three-dimensional shape data acquired by the plurality of three-dimensional measuring devices 66 respectively. A map generator 311 that combines to generate a three-dimensional map of the sediment yard 90 including the piles 93 may also be included. In this case, by utilizing the three-dimensional shape data acquired as needed for determining the starting position in generating the three-dimensional map of the sediment yard 90, a timely updated three-dimensional map can be generated. A three-dimensional map updated in a timely manner can be utilized for efficient operation of multiple reclaimers 10 . Therefore, it is more effective in improving the efficiency of the work of removing deposits from the mountain 93 .

制御システム１００は、リクレーマ１０の配置位置と三次元マップとに基づいて、払い出し作業を行うためのリクレーマ１０の配置位置を再決定する配置支援部３１６を更に備えていてもよい。この場合、三次元マップをリクレーマ１０の配置位置の決定に活かすことで、山９３から堆積物を払い出す作業の更なる効率向上を図ることができる。 The control system 100 may further include a placement support unit 316 that redetermines the placement position of the reclaimer 10 for performing the dispensing work based on the placement position of the reclaimer 10 and the three-dimensional map. In this case, by using the three-dimensional map to determine the placement position of the reclaimer 10, it is possible to further improve the efficiency of the work of removing deposits from the pile 93. FIG.

制御システム１００は、三次元マップに基づいて、移動中のリクレーマ１０と山９３との衝突を回避するように当該リクレーマ１０の運転を支援する衝突回避支援部２３２を更に備えていてもよい。この場合、三次元マップを移動中のリクレーマ１０と山９３との衝突回避に活かすことで、山９３から堆積物を払い出す作業の更なる効率向上を図ることができる。 The control system 100 may further include a collision avoidance assistance unit 232 that assists the driving of the reclaimer 10 to avoid a collision between the moving reclaimer 10 and the mountain 93 based on the three-dimensional map. In this case, by using the three-dimensional map to avoid collision between the moving reclaimer 10 and the mountain 93, the efficiency of the work of removing deposits from the mountain 93 can be further improved.

マップ生成部３１１は、リクレーマ１０が配置位置にある状態で当該リクレーマ１０の三次元計測装置６６により取得された山９３の三次元形状データと、リクレーマ１０が配置位置に移動しているときに当該リクレーマ１０の三次元計測装置６６により取得された山９３の三次元形状データとの両方に基づいて三次元マップを生成してもよい。この場合、三次元マップをよりタイムリーにアップデートすることができる。 The map generator 311 generates three-dimensional shape data of the mountain 93 acquired by the three-dimensional measuring device 66 of the reclaimer 10 while the reclaimer 10 is at the placement position, and the three-dimensional shape data of the mountain 93 when the reclaimer 10 is moving to the placement position. A three-dimensional map may be generated based on both the three-dimensional shape data of the mountain 93 acquired by the three-dimensional measuring device 66 of the reclaimer 10 . In this case, the 3D map can be updated more timely.

以上、実施形態について説明したが、本発明は必ずしも上述した形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。 Although the embodiments have been described above, the present invention is not necessarily limited to the embodiments described above, and various modifications are possible without departing from the gist of the present invention.

１…リクレーマシステム、１０…リクレーマ、６６…三次元計測装置、９０…堆積物ヤード、９３…山、１００…制御システム、２２２…候補データ取得部、２２３…決定支援部、２２５…開始位置指令取得部、２２６…払出支援部、２３２…衝突回避支援部、３１１…マップ生成部、３１４…モデル構築部、３１６…配置支援部。 REFERENCE SIGNS LIST 1 reclaimer system 10 reclaimer 66 three-dimensional measuring device 90 sediment yard 93 mountain 100 control system 222 candidate data acquisition unit 223 determination support unit 225 start position command Acquisition unit 226 Dispensing support unit 232 Collision avoidance support unit 311 Map generation unit 314 Model construction unit 316 Placement support unit.

Claims (13)

堆積物の山から堆積物を払い出すリクレーマを制御するためのシステムであって、
前記堆積物の山の三次元形状データを取得する三次元計測装置と、
払い出し作業の対象となる前記堆積物の山の三次元形状データに基づいて、払い出し作業の開始位置の決定を支援する決定支援部と、
決定された前記開始位置から払い出し作業を開始するように前記リクレーマの運転を支援する払出支援部と、
前記堆積物の山の三次元形状データと、当該堆積物の山における前記開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積するデータ蓄積部と、
前記堆積物の山の三次元形状データの入力に応じて当該三次元形状データにおける前記開始位置の候補データを出力する開始位置推奨モデルを、蓄積された前記実績データに基づく機械学習により構築するモデル構築部と、
払い出し作業の対象となる前記堆積物の山の三次元形状データの入力に応じて前記開始位置推奨モデルが出力する前記候補データを取得する候補データ取得部と、を備え、
前記決定支援部は、前記候補データ取得部が取得した前記候補データに基づいて前記開始位置の決定を支援する、制御システム。 A system for controlling a reclaimer for clearing sediment from a sediment pile, comprising:
a three-dimensional measuring device for acquiring three-dimensional shape data of the pile of deposits;
a determination support unit that supports determination of a starting position for the removal work based on the three-dimensional shape data of the pile of deposits to be removed;
a payout support unit that assists the operation of the reclaimer so as to start the payout operation from the determined start position;
a data accumulation unit for accumulating performance data in which the three-dimensional shape data of the pile of deposits and the coordinate data of the start position of the pile of deposits are associated;
A model for constructing a start position recommendation model for outputting candidate data for the start position in the three-dimensional shape data according to input of the three-dimensional shape data of the pile of sediment by machine learning based on the accumulated performance data. construction department and
a candidate data acquisition unit that acquires the candidate data output by the start position recommendation model according to the input of the three-dimensional shape data of the pile of deposits to be removed ,
The control system , wherein the determination support unit supports determination of the start position based on the candidate data acquired by the candidate data acquisition unit. 前記データ蓄積部は、前記堆積物の山の三次元形状データ、及び当該堆積物の山における前記開始位置の前記座標データに、当該開始位置から開始された払い出し作業の効率を示す効率データを更に対応付けた前記実績データを蓄積し、
前記モデル構築部は、前記堆積物の山の三次元形状データの入力に応じて、当該三次元形状データにおいて払い出し作業の効率が高くなると予測される前記開始位置の候補を示す前記候補データを出力するように前記開始位置推奨モデルを構築する、請求項１記載の制御システム。 The data storage unit further adds efficiency data indicating the efficiency of the dispensing work started from the start position to the three-dimensional shape data of the pile of deposits and the coordinate data of the start position on the pile of piles of deposits. accumulating the associated performance data,
The model construction unit outputs the candidate data indicating the candidate of the start position predicted to increase the efficiency of the dispensing work in the three-dimensional shape data in response to the input of the three-dimensional shape data of the pile of deposits. 2. The control system of claim 1 , wherein the starting position recommendation model is constructed so as to 前記データ蓄積部は、払い出し作業の対象となる前記堆積物の山の三次元形状データと、当該堆積物の山における前記開始位置の前記座標データと、当該開始位置から開始された払い出し作業の前記効率データとを対応付けた更新用実績データを更に蓄積し、
前記モデル構築部は、蓄積された前記更新用実績データに基づく機械学習により前記開始位置推奨モデルを更新する、請求項２記載の制御システム。 The data storage unit stores three-dimensional shape data of the pile of deposits to be removed, the coordinate data of the starting position on the pile of deposits, and the Accumulate updated performance data associated with efficiency data,
3. The control system according to claim 2 , wherein said model construction unit updates said starting position recommendation model by machine learning based on said accumulated update performance data. 前記候補データについて、前記開始位置の決定の容易性を評価する容易性評価部と、
前記開始位置の決定の容易性が予め設定されたレベルよりも低い場合に、前記候補データに基づく前記開始位置の決定を禁止し、オペレータによる前記開始位置の指定入力を取得する開始位置指令取得部と、を更に備え、
前記データ蓄積部は、払い出し作業の対象となる前記堆積物の山の三次元形状データと、前記開始位置指令取得部が取得した前記指定入力により指定された当該堆積物の山における前記開始位置の前記座標データと、当該開始位置から開始された払い出し作業の前記効率データとを対応付けたデータも前記更新用実績データとして更に蓄積する、請求項３記載の制御システム。 an easiness evaluation unit that evaluates the easiness of determining the start position for the candidate data;
A start position command acquisition unit for prohibiting determination of the start position based on the candidate data when the ease of determination of the start position is lower than a preset level, and acquiring a designation input of the start position by an operator. and further comprising
The data accumulation unit stores three-dimensional shape data of the pile of deposits to be dispensed, and the start position of the pile of piles of deposits designated by the designation input acquired by the start position command acquisition unit. 4. The control system according to claim 3 , further accumulating data in which the coordinate data and the efficiency data of the dispensing work started from the start position are associated as the update result data. 前記決定支援部は、払い出し作業の対象となる前記堆積物の山の三次元形状データと、前回の払い出し作業が完了した時の当該山の三次元形状データとの一致度が予め設定されたレベルに達している場合に、前回の払い出し作業の完了位置に基づいて前記開始位置の決定を支援する、請求項１～４のいずれか一項記載の制御システム。 The determination support unit has a preset level of degree of matching between the three-dimensional shape data of the pile of deposits to be removed and the three-dimensional shape data of the pile when the previous removal operation was completed. 5. The control system according to any one of claims 1 to 4 , which assists in determining the start position based on the completed position of the previous payout operation when the time has been reached. 複数の前記リクレーマにそれぞれ設けられた複数の前記三次元計測装置とを備え、
前記複数の三次元計測装置によりそれぞれ取得された複数の前記三次元形状データを合成し、複数の前記堆積物の山を含む堆積物ヤードの三次元マップを生成するマップ生成部を更に備える、請求項１～５のいずれか一項記載の制御システム。 and a plurality of the three-dimensional measuring devices respectively provided in the plurality of reclaimers,
Further comprising a map generating unit that synthesizes a plurality of the three-dimensional shape data respectively acquired by the plurality of three-dimensional measuring devices and generates a three-dimensional map of the sediment yard including the plurality of mountains of the sediment. 6. The control system according to any one of items 1 to 5 . 前記三次元マップに基づいて、移動中の前記リクレーマと前記堆積物の山との衝突を回避するように当該リクレーマの運転を支援する衝突回避支援部を更に備える、請求項６記載の制御システム。 7. The control system according to claim 6 , further comprising a collision avoidance assistance unit that assists operation of the reclaimer so as to avoid collision between the moving reclaimer and the pile of sediments based on the three-dimensional map. 前記リクレーマの配置位置と前記三次元マップとに基づいて、払い出し作業を行うための前記リクレーマの配置位置を再決定する配置支援部を更に備える、請求項６又は７記載の制御システム。 8. The control system according to claim 6 , further comprising an arrangement support unit that re-determines the arrangement position of the reclaimer for performing the dispensing work based on the arrangement position of the reclaimer and the three-dimensional map. 前記マップ生成部は、前記リクレーマが配置位置にある状態で当該リクレーマの前記三次元計測装置により取得された前記堆積物の山の三次元形状データと、前記リクレーマが前記配置位置に移動しているときに当該リクレーマの前記三次元計測装置により取得された前記堆積物の山の三次元形状データとの両方に基づいて前記三次元マップを生成する、請求項７又は８記載の制御システム。 The map generator generates three-dimensional shape data of the sediment pile obtained by the three-dimensional measuring device of the reclaimer in a state where the reclaimer is at the arrangement position, and data of the pile of sediment obtained when the reclaimer is moved to the arrangement position. 9. The control system according to claim 7 or 8 , wherein said three-dimensional map is generated based on both the three-dimensional shape data of said pile of sediments sometimes acquired by said three-dimensional measuring device of said reclaimer. 堆積物の山から堆積物を払い出すリクレーマを制御するためのシステムであって、 A system for controlling a reclaimer for clearing sediment from a sediment pile, comprising:
前記堆積物の山の三次元形状データを取得する三次元計測装置と、 a three-dimensional measuring device for acquiring three-dimensional shape data of the pile of deposits;
払い出し作業の対象となる前記堆積物の山の三次元形状データと、前回の払い出し作業が完了した時の当該山の三次元形状データとの一致度が予め設定されたレベルに達している場合に、前回の払い出し作業の完了位置に基づいて払い出し作業の開始位置の決定を支援する決定支援部と、 When the degree of matching between the three-dimensional shape data of the pile of deposits to be removed and the three-dimensional shape data of the pile when the previous removal operation was completed reaches a preset level , a determination support unit for assisting in determining the start position of the payout operation based on the completed position of the previous payout operation;
決定された前記開始位置から払い出し作業を開始するように前記リクレーマの運転を支援する払出支援部と、を備える制御システム。 a control system comprising: a payout support unit that assists the operation of the reclaimer so as to start the payout work from the determined start position. 堆積物の山から堆積物を払い出すリクレーマを制御するためのシステムであって、
前記堆積物の山の三次元形状データを取得する三次元計測装置と、
前記堆積物の山の三次元形状データと、当該堆積物の山における払い出し作業の開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積したデータベースに基づく機械学習により、前記堆積物の山の三次元形状データの入力に応じ当該三次元形状データにおける前記開始位置の候補データを出力するように構築された開始位置推奨モデルに、払い出し作業の対象となる前記堆積物の山の三次元形状データを入力して前記候補データを取得する候補データ取得部と、
前記候補データ取得部が取得した前記候補データに基づいて前記開始位置の決定を支援する決定支援部と、
決定された前記開始位置から払い出し作業を開始するように前記リクレーマの運転を支援する払出支援部と、を備える制御システム。 A system for controlling a reclaimer for clearing sediment from a sediment pile, comprising:
a three-dimensional measuring device for acquiring three-dimensional shape data of the pile of deposits;
Machine learning based on a database that accumulates performance data that associates the three-dimensional shape data of the pile of deposits with the coordinate data of the start position of the removal work on the pile of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles of piles The three-dimensional shape data of the pile of deposits to be removed is applied to a start position recommendation model constructed to output the candidate data of the start position in the three-dimensional shape data according to the input of the original shape data. a candidate data acquisition unit that acquires the candidate data by inputting;
a determination support unit that supports determination of the start position based on the candidate data acquired by the candidate data acquisition unit;
a control system comprising: a payout support unit that assists the operation of the reclaimer so as to start the payout work from the determined start position. 堆積物の山の三次元形状データと、当該堆積物の山におけるリクレーマによる払い出し作業の開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積するデータ蓄積部と、
前記堆積物の山の三次元形状データの入力に応じて当該三次元形状データにおける前記開始位置の候補データを出力する開始位置推奨モデルを、蓄積された前記実績データに基づく機械学習により構築するモデル構築部と、を備えるモデル構築装置。 a data accumulation unit for accumulating performance data in which the three-dimensional shape data of the pile of sediment is associated with the coordinate data of the start position of the disposition work by the reclaimer on the pile of sediment;
A model for constructing a start position recommendation model for outputting candidate data for the start position in the three-dimensional shape data according to input of the three-dimensional shape data of the pile of sediment by machine learning based on the accumulated performance data. A model construction device comprising a construction unit. 堆積物の山の三次元形状データと、当該堆積物の山におけるリクレーマによる払い出し作業の開始位置の座標データとを対応付けた実績データを蓄積することと、
前記堆積物の山の三次元形状データの入力に応じて当該三次元形状データにおける前記開始位置の候補データを出力する開始位置推奨モデルを、蓄積された前記実績データに基づく機械学習により構築することと、
前記開始位置推奨モデルが出力する前記候補データを前記開始位置の決定に利用可能にするためのデータを生成することと、を含むデータ生成方法。 accumulating performance data in which the three-dimensional shape data of the pile of sediment is associated with the coordinate data of the start position of the disposing work by the reclaimer on the pile of sediment;
Constructing a start position recommendation model for outputting the start position candidate data in the three-dimensional shape data according to the input of the three-dimensional shape data of the pile of sediment by machine learning based on the accumulated performance data. When,
and generating data for making the candidate data output by the starting position recommendation model available for determining the starting position.
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