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公開番号2025152863
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-10
出願番号2024055024
出願日2024-03-28
発明の名称進路予測装置、進路予測方法および進路予測プログラム
出願人株式会社奥村組
代理人弁理士法人翔和国際特許事務所
主分類G06N 20/00 20190101AFI20251002BHJP(計算;計数)
要約【課題】より精度高くシールド掘進機の掘進を制御すること。
【解決手段】進路予測装置であって、シールド掘進機を掘進させるためのパラメータと、パラメータによりシールド掘進機の進路を予測させるための、基本モデルを有する基本モデル部と、基本モデルに基づいて、シールド掘進機の進路の予測結果と、シールド掘進機が実際に到達した位置と、の差分を人工知能に機械学習させて学習済みの差分予測モデルを生成する差分予測モデル生成部と、基本モデルと差分予測モデルとの複合モデルを生成して前記シールド掘進機の先端位置および向きを予測する予測部と、を備えた。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
シールド掘進機を掘進させるためのパラメータにより前記シールド掘進機の進路を予測させるための、基本モデルを用いて進路予測する基本モデル部と、
前記基本モデルに基づいて、前記シールド掘進機の進路の予測結果と、前記シールド掘進機が実際に到達した位置と、の差分を人工知能に機械学習させて学習済みの差分予測モデルを生成する差分予測モデル生成部と、
前記基本モデルと前記差分予測モデルとの複合モデルを生成して前記シールド掘進機の先端位置および向きを予測する予測部と、
を備えた進路予測装置。
続きを表示（約 920 文字）【請求項２】
少なくとも回転モーメントおよび中折れ角を含む前記パラメータを前記基本モデルに入力して得られる出力と、前記基本モデルからの出力を前記差分予測モデルに入力して得られる出力と、を合成して合成出力を生成する合成出力生成部をさらに備え、
前記予測部は、生成された前記合成出力に基づいて、前記シールド掘進機の先端位置および向きを予測する請求項１に記載の進路予測装置。
【請求項３】
前記差分予測モデル生成部は、さらに、前記パラメータの重み付け係数を人工知能に機械学習させて学習済みの前記差分予測モデルを生成し、
前記合成出力生成部は、前記回転モーメントおよび前記中折れ角の重み付け係数を他のパラメータよりも低い値に設定して前記基本モデルに入力する、請求項２に記載の進路予測装置。
【請求項４】
シールド掘進機を掘進させるためのパラメータにより前記シールド掘進機の進路を予測させるための、基本モデルを用いて進路予測する基本モデルステップと、
前記基本モデルに基づいて、前記シールド掘進機の進路の予測結果と、前記シールド掘進機が実際に到達した位置と、の差分を人工知能に機械学習させて学習済みの差分予測モデルを生成する差分予測モデル生成ステップと、
前記基本モデルと前記差分予測モデルとの複合モデルを生成して前記シールド掘進機の先端位置および向きを予測する予測ステップと、
を含む進路予測方法。
【請求項５】
シールド掘進機を掘進させるためのパラメータにより前記シールド掘進機の進路を予測させるための、基本モデルを用いて進路予測する基本モデルステップと、
前記基本モデルに基づいて、前記シールド掘進機の進路の予測結果と、前記シールド掘進機が実際に到達した位置と、の差分を人工知能に機械学習させて学習済みの差分予測モデルを生成する差分予測モデル生成ステップと、
前記基本モデルと前記差分予測モデルとの複合モデルを生成して前記シールド掘進機の先端位置および向きを予測する予測ステップと、
をコンピュータに実行させる進路予測プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、進路予測装置、進路予測方法および進路予測プログラムに関する。
続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】
【０００２】
上記技術分野において、非特許文献１には、曲線を含む計画線形に対するシールド機の運転方法と、形状の異なる複数のセグメントの割り付け方法について、事前シミュレーションを行って、これらの計画値を設定することが開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
ＡＩを活用したシールド掘進計画支援システムを開発／企業情報／清水建設、２０１８年５月２５日、〔２０２３年１２月１７日検索〕、インターネット（ＵＲＬ：ｈｔｔｐｓ：//ｗｗｗ.ｓｈｉｍｚ.ｃｏ.ｊｐ/ｃｏｍｐａｎｙ/ａｂｏｕｔ/ｎｅｗｓ－ｒｅｌｅａｓｅ／２０１８／２０１８００５／ｈｔｍｌ）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記非特許文献１に記載の技術では、より精度高くシールド掘進機の進路を予測することができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するため、本発明に係る進路予測装置は、
シールド掘進機を掘進させるためのパラメータにより前記シールド掘進機の進路を予測させるための、基本モデルを用いて進路予測する基本モデル部と、
前記基本モデルに基づいて、前記シールド掘進機の進路の予測結果と、前記シールド掘進機の実際に到達した位置と、の差分を人工知能に機械学習させて学習済みの差分予測モデルを生成する差分予測モデル生成部と、
前記基本モデルと前記差分予測モデルとの複合モデルを生成して前記シールド掘進機の先端位置および向きを予測する予測部と、
を備えた。
【０００６】
また、上記目的を達成するため、本発明に係る進路予測方法は、
シールド掘進機を掘進させるためのパラメータにより前記シールド掘進機の進路を予測させるための、基本モデルを用いて進路予測する基本モデル生成ステップと、
前記基本モデルに基づいて、前記シールド掘進機の進路の予測結果と、前記シールド掘進機が実際に到達した位置と、の差分を人工知能に機械学習させて学習済みの差分予測モデルを生成する差分予測モデル生成ステップと、
前記基本モデルと前記差分予測モデルとの複合モデルを生成して前記シールド掘進機の先端位置および向きを予測する予測ステップと、
を含む。
【０００７】
さらに、上記目的を達成するため、本発明に係る進路予測プログラムは、
シールド掘進機を掘進させるためのパラメータにより前記シールド掘進機の進路を予測させるための、基本モデルを用いて進路予測する基本モデル生成ステップと、
前記基本モデルに基づいて、前記シールド掘進機の進路の予測結果と、前記シールド掘進機が実際に到達した位置と、の差分を人工知能に機械学習させて学習済みの差分予測モデルを生成する差分予測モデル生成ステップと、
前記基本モデルと前記差分予測モデルとの複合モデルを生成して前記シールド掘進機の先端位置および向きを予測する予測ステップと、
をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、より精度高くシールド掘進機の進路を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
本発明の好ましい実施形態に係る進路予測装置の動作の概要を説明するための図である。
本発明の好ましい実施形態に係る進路予測装置の構成を説明するためのブロック図である。
本発明の好ましい実施形態に係る進路予測装置のハードウェア構成を説明するための図である。
本発明の好ましい実施形態に係る進路予測装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明を実施するための形態について、図面を参照して、例示的に詳しく説明する。ただし、以下の実施形態に記載されている、構成、数値、処理の流れ、機能要素などは一例に過ぎず、その変形や変更は自由であって、本発明の技術範囲を以下の記載に限定する趣旨のものではない。
（【００１１】以降は省略されています）

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