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AIを用いクレーンの荷振れを軽減、自動化 DeepXとタダノ共同開発

最終更新日:2022/09/30

DeepXとタダノは、AIを活用し、移動式クレーンを対象とした自動化技術を共同開発しました。

このAIニュースのポイント

  • AI技術を活用し移動式クレーンの操作をより簡略化・容易化・自動化・自律化することで、安全性を向上させることが目的
  • AIによる強化学習を応用した制御アルゴリズムを使用
  • 荷揺れを抑制しながら吊り荷を安全、かつ正確に任意の位置に移動できることが特徴

株式会社DeepXと株式会社タダノは、AIを活用した移動式クレーンを対象とした自動化技術を共同開発しました。

クレーンは建築や土木の現場はもちろんのこと、幅広い産業の様々な現場で揚重作業に従事する建設機械です。クレーンのオペレータは自身の目で吊り荷の位置を確認しながら、複数のレバーを同時に操作する必要があります。また、クレーンは操作の熟練に長い期間を要します。その一方で、日本においては少子高齢化による生産年齢人口の減少に伴い、建設従事者が減少しており、クレーンを自在に操作できる熟練オペレータの減少も大きな課題となっています。
この取組みはAI技術などを活用した技術革新によって、移動式クレーンの操作をより簡略化・容易化・自動化・自律化することで、現場の安全性を向上させることが目的です。

クレーンは建設機械の中でも最も操作が難しいものの一つと言われています。その理由のひとつとして、荷物を吊った状態でクレーンのブームを旋回させ、目的地の真上で停止させようとすると吊り荷が振り子の原理で振れてしまう「荷振れ」が発生するためです。
荷振れは、周囲の作業員の安全を確保するためになるべく抑制する必要がありますが、熟練のオペレータであっても荷振れを素早く抑制することは難しいと言われています。

DeepXとタダノは、強化学習を応用したアプローチを用いて制御アルゴリズムを開発しました。このアルゴリズムの特徴は、制御対象のシステムの挙動を一意に同定して設計するのではなく、シミュレーションデータおよび実機の設計値に基づいて制御アルゴリズムの学習・最適化をすることで、荷揺れを抑制しながら吊り荷を安全、かつ正確に任意の位置に移動できることです。
この取組みではクレーンの3連操作(旋回・起伏・ウインチ操作)での吊り荷搬送における荷振れの軽減というテーマにおいて一定の成果を得られるところまで至っています。

出典:DeepX

AIsmiley編集部

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