熊谷組は、アーティキュレートダンプトラックの自動運転・遠隔操作システムを、実機を使わずにデスク上のPCシミュレーション環境だけで検証できる「建機自動化検証プラットフォーム(ADTシミュレータ)」を開発したと発表した。
実際の建機の動作ログから一般化した挙動予測モデルなどを用い、建機特有の複雑な中折れ関節挙動やGNSS位置情報を高度に擬似生成することで、PC内で自動走行制御ロジックの検証を完結させる。
建設業界では、深刻な人手不足への対応や「2024年問題」に伴う省人化・省力化に向けて、建機の自動運転や遠隔操作の導入が進められている。
とりわけ土砂運搬などで活躍するアーティキュレートダンプトラックは、車体中央の関節を折り曲げて旋回する構造上、一般的な車両に比べて走行軌跡や車体姿勢の制御ロジックが極めて複雑だ。
そのため、わずかなパラメータ調整でも、速度や進入角度などの条件を変えた膨大なパターンの繰り返し検証が欠かせない。
これらをすべて現場での実機テストに依存せざるを得ないことが、開発負荷の増大と開発スピード低下の大きな要因となっていた。
そこで熊谷組は、こうしたダンプ特有の物理挙動や通信データを、ソフトウェア上で高精度にシミュレートする環境を構築した。
「ADTシミュレータ」は、実際の建機を稼働させることなく、車体中央が折れ曲がる複雑な関節挙動や操作信号、GNSS位置情報をPC上で高度に擬似生成するシステムだ。
とりわけ、実際の建機の動作ログ分析から導き出した挙動予測モデルを一般化して搭載しており、操舵や速度に応じた車体の屈折姿勢を高精度に再現する。

これにより、接続された自動運転プログラム側に「本物の建機が現場を走っている」と認識させ、実機を1台も動かすことなく、デスク上で自動走行制御ロジックや安全機能のデバッグ・検証を完結できる。
特長は以下の通り。
導入効果は大きい。従来は、制御プログラムの修正から現場での再検証完了まで約1カ月を要していた開発サイクルを、1週間へと短縮する。

また、数千万円から数億円規模の建機の稼働や燃料消費、試走に伴う現場での事故リスクを解消し、コスト削減と安全性・環境性の向上(CO2排出削減)にも寄与する。
さらに、PC上で全自動テストを実行できるため、屋外のGNSS受信環境や天候に左右されず、24時間いつでも安定した検証が可能だ。
熊谷組は今後、対応車種のラインナップ拡充を進めるとともに、AIを活用した自律走行・障害物回避アルゴリズムとの連携を強化する。
実際の建機の動作ログから一般化した挙動予測モデルなどを用い、建機特有の複雑な中折れ関節挙動やGNSS位置情報を高度に擬似生成することで、PC内で自動走行制御ロジックの検証を完結させる。
制御が複雑なダンプの繰り返し検証。実機テスト依存が開発の重荷に
建設業界では、深刻な人手不足への対応や「2024年問題」に伴う省人化・省力化に向けて、建機の自動運転や遠隔操作の導入が進められている。
とりわけ土砂運搬などで活躍するアーティキュレートダンプトラックは、車体中央の関節を折り曲げて旋回する構造上、一般的な車両に比べて走行軌跡や車体姿勢の制御ロジックが極めて複雑だ。
そのため、わずかなパラメータ調整でも、速度や進入角度などの条件を変えた膨大なパターンの繰り返し検証が欠かせない。
これらをすべて現場での実機テストに依存せざるを得ないことが、開発負荷の増大と開発スピード低下の大きな要因となっていた。
そこで熊谷組は、こうしたダンプ特有の物理挙動や通信データを、ソフトウェア上で高精度にシミュレートする環境を構築した。
動作ログから挙動を予測、GNSSも擬似出力。最大5台の協調運行も検証
「ADTシミュレータ」は、実際の建機を稼働させることなく、車体中央が折れ曲がる複雑な関節挙動や操作信号、GNSS位置情報をPC上で高度に擬似生成するシステムだ。
とりわけ、実際の建機の動作ログ分析から導き出した挙動予測モデルを一般化して搭載しており、操舵や速度に応じた車体の屈折姿勢を高精度に再現する。

これにより、接続された自動運転プログラム側に「本物の建機が現場を走っている」と認識させ、実機を1台も動かすことなく、デスク上で自動走行制御ロジックや安全機能のデバッグ・検証を完結できる。
特長は以下の通り。
- 動作ログに基づく「挙動予測モデル」による高精度な一般化
- 予測モデルから算出した位置情報をもとに、GNSS受信機が出力する標準フォーマット(NMEAデータ)をシミュレータ内で生成・送信する、GNSS位置情報の完全擬似出力である。
- 走行ルートや車体の屈折姿勢、脱線距離などを画面上で直感的に確認でき、自動テストや大量データ解析にも対応する可視化・検証機能だ。
- 1台のPC上で最大5台までの仮想車両を独立管理できる「協調運行」シミュレーション機能で、複数台の自動運転建機がすれ違い・協調して作業する複雑な運用ロジックの検証基盤としても活用できる
開発期間を約1カ月から1週間に短縮。コスト削減と安全性向上も
導入効果は大きい。従来は、制御プログラムの修正から現場での再検証完了まで約1カ月を要していた開発サイクルを、1週間へと短縮する。

また、数千万円から数億円規模の建機の稼働や燃料消費、試走に伴う現場での事故リスクを解消し、コスト削減と安全性・環境性の向上(CO2排出削減)にも寄与する。
さらに、PC上で全自動テストを実行できるため、屋外のGNSS受信環境や天候に左右されず、24時間いつでも安定した検証が可能だ。
熊谷組は今後、対応車種のラインナップ拡充を進めるとともに、AIを活用した自律走行・障害物回避アルゴリズムとの連携を強化する。
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