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公開番号2024165988
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-28
出願番号2023088638
出願日2023-05-30
発明の名称施工ロボット知能システムと判読及び生成方法
出願人逢甲大學
代理人個人
主分類E04G 21/14 20060101AFI20241121BHJP(建築物)
要約【課題】従来の施工時の施工環境及びデータが互いに一致せずに施工効率に影響を及ぼす問題を回避する施工ロボット知能システム及び生成方法を提供する。
【解決手段】
本発明の施工ロボット知能システムは、機械学習段階で点群データと建物情報データに基づいて機械学習を行い、建築モデルを生成して保存する学習モジュールと、機械判読段階で前記点群データ及び各前記建築モデルの類似度を評価し、前記類似度が最も高い前記建築モデルを用いるか、別の前記建築モデルを生成するかを決定する判断モジュールと、を備え、前記判断モジュールが前記建築モデルに対応して施工スケジュールを生成する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも１つの点群データを取得するための施工ロボットと、
前記施工ロボットと通信接続する制御センタと、
を備え、
前記制御センタは、
前記制御センタにより少なくとも１つの前記点群データ及び少なくとも１つの建築情報データに基づいて機械学習を行って生成される少なくとも１つの建築モデルを保存するモデルデータベースと、
１つの前記点群データと各前記建築モデルとの類似度を評価し、前記類似度が最も高い前記建築モデルを用いるか、別の前記建築モデルを生成するかを決定し、前記建築モデルに対応して施工スケジュールを生成する判断モジュールと、
を含む、施工ロボット知能システム。
続きを表示（約 2,300 文字）【請求項２】
前記判断モジュールは、所定の類似度閾値を含み、前記判断モジュールは、前記類似度閾値によって前記類似度と対比し、前記類似度が最も高い前記建築モデルを用いるか、前記建築モデルを更新するかを決定する、請求項１に記載の施工ロボット知能システム。
【請求項３】
前記判断モジュールは、前記建築モデルを更新することを決定する場合、前記類似度が最も高い前記建築モデルを選定し、前記点群データを利用して前記建築モデルと組み合わせ、更新後の前記建築モデルを生成し、前記モデルデータベースに保存する、請求項２に記載の施工ロボット知能システム。
【請求項４】
前記判断モジュールは、前記施工スケジュールに対応して前記施工ロボットに施工指令を提供し、
前記施工ロボットは、前記判断モジュールが提供する前記施工指令を受け取り、前記施工指令に対応して施工環境において施工プログラムを実行する実行ユニットを含み、
前記実行ユニットは、施工進捗状況を前記制御センタにフィードバックし、前記判断モジュールは、前記施工進捗状況をもって前記建築モデルの前記施工スケジュールを更新し、前記モデルデータベースに保存する、請求項１～３のいずれか一項に記載の施工ロボット知能システム。
【請求項５】
複数の前記施工ロボットが前記制御センタと通信接続し、前記判断モジュールは、それぞれ複数の前記点群データに基づいて対応する前記建築モデルを生成し、同時に複数の前記施工ロボットに前記施工指令を個別に与え、前記建築モデルの各前記施工進捗状況により更新された各前記施工スケジュールに基づいて各施工ロボットを各前記建築モデルの間を移動させる、請求項４に記載の施工ロボット知能システム。
【請求項６】
トータルステーション及び少なくとも１つの動的反射部材を含む位置決めシステムを備え、
前記トータルステーションは、前記制御センタと通信接続し、前記トータルステーションが前記施工環境に固定設置される時、前記建築モデルには、前記トータルステーションの絶対位置が記録され、
前記少なくとも１つの動的反射部材は、前記施工ロボットの任意の箇所に設置され、前記トータルステーションは、光学信号の原理及び前記絶対位置を利用して前記動的反射部材の前記建築モデルに対応した相対位置を取得する、請求項５に記載の施工ロボット知能システム。
【請求項７】
トータルステーション、少なくとも１つの環境反射部材及び少なくとも１つの動的反射部材を含む位置決めシステムを備え、
前記トータルステーションは、前記制御センタと通信接続し、前記トータルステーションが前記施工環境に移動可能に設置される時、前記建築モデルには、前記トータルステーションの絶対位置が記録され、
前記少なくとも１つの環境反射部材は、前記施工環境の任意の箇所に設置され、前記トータルステーションは、光学経路を利用して前記環境反射部材の前記建築モデルに対応した絶対位置点を取得し、
前記少なくとも１つの動的反射部材は、前記施工ロボットの任意の箇所に設置され、前記トータルステーションは、光学信号の原理及び前記絶対位置点を利用して前記動的反射部材の前記建築モデルに対応した相対位置を取得する、請求項５に記載の施工ロボット知能システム。
【請求項８】
前記判断モジュールは、前記トータルステーションに検出指令を提供し、前記トータルステーションを前記建築モデルにマークされた前記相対位置点に向かって移動させ、前記トータルステーションは、現在の前記動的反射部材の現在の前記検出指令を検出し、前記建築モデルを更新する、請求項７に記載の施工ロボット知能システム。
【請求項９】
機械学習段階及び機械判読段階を含み、
前記機械学習段階は、
少なくとも１つの建築情報データを入力し、少なくとも１つの点群データを取得し、前記点群データは、施工環境パラメータ及び画像データを含むステップと、
画像分割技術を前記画像データに利用し、前記施工環境パラメータ及び前記建築情報データを組み合わせて機械学習を行い、建築モデルを形成するステップと、
前記建築モデルをモデルデータベースに保存するステップと、
を含み、
前記機械判読段階は、
施工環境に対応する前記点群データを取得し、前記点群データは、前記施工環境に対応する前記施工環境パラメータ及び前記画像データを含むステップと、
前記画像分割技術を前記画像データに利用し、前記施工環境パラメータを組み合わせ、前記モデルデータベース中の各前記建築モデルと前記点群データとの類似度を評価し、前記類似度が最も高い前記建築モデルを用いるか、前記建築モデルを更新するかを決定するステップと、
を含む、施工ロボット知能システムの判読及び生成方法。
【請求項１０】
前記機械判読段階において、前記類似度が所定の類似度閾値を超えるか否かを評価し、
前記類似度が前記類似度閾値を超えた場合、前記建築モデルを直接抽出し、施工スケジュールを形成し、
前記類似度が前記類似度閾値を越えない場合、前記類似度が最も高い前記建築モデルを選択し、前記点群データを利用して前記建築モデルと組み合わせ、更新後の前記建築モデルを生成し、前記モデルデータベースに保存する、請求項９に記載の判読及び生成方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、施工ロボット、特に施工ロボット知能システムとその判読及び生成方法に関する。
続きを表示（約 2,300 文字）【背景技術】
【０００２】
知能科学技術の急速な発展に伴い、人力に代わる人工知能の使用は、世界的な産業オートメーションとスマートマニュファクチャリングの止まられない発展傾向となっている。現在の建設業界では、専門人材の極度の不足及びそれに伴う建設安全問題により、建設の自動化も進んでいる。建築情報モデリング（Building Information Modeling、ＢＩＭ）は、現在の建設業界でＢＩＭによって建造される一般的な建築モデルであり、建物の有する実際の情報をシミュレートするために使用される。
【０００３】
しかし、ＢＩＭ技術分野では、ＢＩＭに含まれる建築環境パラメータは、実際の施工環境の施工環境パラメータ（実際の空間の大きさや実際のドア、窓の位置など）を正確に組み合わせることができない。現在のＢＩＭを更にロボットにインポートして施工環境で施工作業を行わせたい場合、往々にして建築環境パラメータが実際の施工環境パラメータを効果的に反映できないため、ロボットに実行させる時に依然として技術者によるリアルタイム監視が必要になり、ロボットも誤った施工工程を実行し易く、技術者による補助を必要とし、反って人件費の負担を招く。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記に鑑み、本発明の目的は、前述のＢＩＭが施工ロボットを組み合わせて実際の建物の施工環境を効果的に反映することができない問題を効果的に克服することができる施工ロボット知能システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、少なくとも１つの点群データを取得するための施工ロボットと、前記施工ロボットと通信接続する制御センタと、を備え、前記制御センタは、機械学習段階時に少なくとも１つの前記点群データ及び少なくとも１つの建築情報データに基づき、機械学習を行い、且つ少なくとも１つの建築モデルを生成してモデルデータベースを保存する学習モジュールと、機器判断段階時に前記点群データ及び各前記建築モデルの類似度を評価し、前記類似度が最も高い前記建築モデルを用いるか、別の前記建築モデルを生成するかを決定し、前記建築モデルに対応して施工スケジュールを生成する判断モジュールと、を含む、施工ロボット知能システムを提供する。
【０００６】
本発明は、機械学習段階及び機械判読段階を含み、
前記機械学習段階は、
少なくとも１つの建築情報データを入力し、少なくとも１つの点群データを取得し、前記点群データは、施工環境パラメータ及び画像データを含むステップと、
画像分割技術を前記画像データに利用し、前記施工環境パラメータ及び前記建築情報データを組み合わせて機械学習を行い、建築モデルを形成するステップと、
前記建築モデルをモデルデータベースに保存するステップと、
を含み、
前記機械判読段階は、
施工環境に対応する前記点群データを取得し、前記点群データは、前記施工環境に対応する前記施工環境パラメータ及び前記画像データを含むステップと、
前記画像分割技術を前記画像データに利用し、前記施工環境パラメータを組み合わせ、前記モデルデータベース中の各前記建築モデルと前記点群データとの類似度を評価し、前記類似度が最も高い前記建築モデルを用いるか、前記建築モデルを更新するかを決定するステップと、
を含む、施工ロボット知能システムの判読及び生成方法を更に提供する。
【０００７】
上記において、前記判断モジュールは、前記施工スケジュールに対応して前記施工ロボットに施工指令を提供し、前記施工ロボットは、実行ユニットを含み、前記判断モジュールが提供する前記施工指令を受け取り、前記施工指令に対応して施工環境において施工プログラムを実行する。
【０００８】
上記において、前記実行ユニットは、施工進捗状況を前記制御センタにフィードバックし、前記判断モジュールは、前記施工進捗状況をもって前記建築モデルの前記施工スケジュールを更新し、前記モデルデータベースに保存する。
【０００９】
上記において、複数の前記施工ロボットが前記制御センタと通信接続し、判断モジュールは、それぞれ複数の前記点群データに基づいて対応する前記建築モデルを生成し、同時に複数の前記施工ロボットに前記施工指令を個別に与え、前記建築モデルの各前記施工進捗状況により更新された各前記施工スケジュールに基づいて各施工ロボットを各前記建築モデルの間を移動させる。
【００１０】
上記において、トータルステーション、少なくとも１つの環境反射部材及び少なくとも１つの動的反射部材を含む位置決めシステムを備え、前記トータルステーションは、前記制御センタと通信接続し、前記トータルステーションが前記施工環境に設置される時、前記建築モデルには、前記トータルステーションの絶対位置が記録され、前記少なくとも１つの環境反射部材は、前記施工環境の任意の箇所に設置され、前記トータルステーションは、光学経路を利用して前記環境反射部材の前記建築モデルに対応した絶対位置点を取得し、前記少なくとも１つの動的反射部材は、前記施工ロボットの任意の箇所に設置され、前記トータルステーションは、光学信号の原理及び前記絶対位置点を利用して前記動的反射部材の前記建築モデルに対応した相対位置を取得する。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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