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JP7602741B2 - Systems for Excavators - Google Patents
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Description

本開示は、ショベル用のシステムに関する。 This disclosure relates to a system for an excavator.

従来、ショベルの掘削アタッチメントとダンプトラックとの接触を防止するためにダンプトラックの荷台の後側の角の位置を認識するショベルが知られている(特許文献1参照。)。 Conventionally, there is known an excavator that recognizes the position of the rear corners of the loading platform of a dump truck in order to prevent contact between the excavation attachment of the excavator and the dump truck (see Patent Document 1).

特開2012-21290号公報JP 2012-21290 A

しかしながら、上述のショベルは、ダンプトラックの荷台の後側の角の位置を局所的に認識するのみであり、ダンプトラックの荷台の大きさを認識していない。そのため、積み込み作業を適切に支援することはできない。 However, the above-mentioned excavator only locally recognizes the position of the rear corners of the dump truck bed, and does not recognize the size of the dump truck bed. Therefore, it cannot properly assist the loading operation.

そこで、積み込み作業をより適切に支援できるショベル用のシステムを提供することが望ましい。 Therefore, it is desirable to provide a system for excavators that can better assist in loading operations.

本発明の一実施形態に係るショベル用のシステムは、下部走行体と、前記下部走行体に旋回可能に搭載された上部旋回体と、前記上部旋回体に取り付けられたアタッチメントと、を有するショベル用のシステムであって、物体検知装置の出力に基づいてダンプトラックに関する点群データを取得し、前記ダンプトラックに関する点群データから無作為に1つの注目点を抽出し、前記注目点まわりの局所的な点群データに対して主成分分析を施し、前記注目点における法線及び前記法線に垂直で前記注目点を含む面を前記ダンプトラックの荷台を構成する面として検出することで、前記ダンプトラックの荷台を構成する面に属する前記ダンプトラックに関する点群データから前記ダンプトラックの位置、向き、及び大きさのうちの少なくとも1つを推定する。
A system for a shovel according to one embodiment of the present invention is a system for a shovel having a lower running body, an upper rotating body rotatably mounted on the lower running body, and an attachment attached to the upper rotating body, and acquires point cloud data related to a dump truck based on the output of an object detection device, randomly extracts one point of interest from the point cloud data related to the dump truck, performs principal component analysis on local point cloud data around the point of interest, and detects a normal to the point of interest and a plane perpendicular to the normal and including the point of interest as planes that constitute the bed of the dump truck, thereby estimating at least one of the position, orientation, and size of the dump truck from the point cloud data related to the dump truck that belongs to the plane that constitutes the bed of the dump truck.

上述のショベル用のシステムは、積み込み作業をより適切に支援できる。 The above-mentioned excavator system can better assist with loading operations.

施工支援システムの構成例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of the configuration of a construction support system. ショベルの上面図である。FIG. ショベルに搭載される駆動システムの構成例を示す図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration example of a drive system mounted on a shovel. 推定処理の一例を示すフローチャートである。13 is a flowchart illustrating an example of an estimation process. 推定処理で利用されるデータの例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating an example of data used in the estimation process. 施工現場におけるショベル及びダンプトラックの上面図である。FIG. 2 is a top view of a shovel and a dump truck at a construction site. 推定処理の別の一例を示すフローチャートである。13 is a flowchart showing another example of the estimation process.

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照して説明する。各図面において、同一の又は対応する構成については同一の又は対応する符号を付して説明を省略する。 Below, the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In each drawing, the same or corresponding components are denoted by the same or corresponding reference numerals, and the description will be omitted.

図1は、本発明の一実施形態に係るショベル用のシステムの一例である施工支援システムSYSの構成例を示す図である。施工支援システムSYSは、運搬車両としてのダンプトラック200の位置、大きさ、及び向き等を認識し、ひいては、建設機械としての掘削機(ショベル100)による積み込み作業を支援できるように構成されている。図2は、ショベル100の上面図である。図3は、ショベル100に搭載される駆動システムの構成例を示す図である。駆動システムは、ショベル100を駆動するためのシステムである。 Figure 1 is a diagram showing an example of the configuration of a construction support system SYS, which is an example of a system for a shovel according to one embodiment of the present invention. The construction support system SYS is configured to recognize the position, size, orientation, etc. of a dump truck 200 as a transport vehicle, and thus to support loading operations by an excavator (shovel 100) as a construction machine. Figure 2 is a top view of the shovel 100. Figure 3 is a diagram showing an example of the configuration of a drive system mounted on the shovel 100. The drive system is a system for driving the shovel 100.

最初に、図1及び図2を参照して、ショベル100の概要について説明する。ショベル100は、下部走行体1、旋回機構2、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、バケット6、及びキャビン10等を備える。上部旋回体3は、旋回機構2を介して旋回可能に下部走行体1に搭載されている。ブーム4、アーム5、及びバケット6は、アタッチメントの一例である掘削アタッチメントを構成している。アタッチメントは、リフティングマグネットアタッチメント又はグラップルアタッチメント等であってもよい。 First, an overview of the excavator 100 will be described with reference to Figures 1 and 2. The excavator 100 includes a lower traveling body 1, a slewing mechanism 2, an upper rotating body 3, a boom 4, an arm 5, a bucket 6, and a cabin 10. The upper rotating body 3 is mounted on the lower traveling body 1 so as to be rotatable via the slewing mechanism 2. The boom 4, the arm 5, and the bucket 6 form an excavation attachment, which is an example of an attachment. The attachment may be a lifting magnet attachment, a grapple attachment, or the like.

下部走行体1は、図2に示すように、左クローラ1CL及び右クローラ1CRを含むクローラ1Cを有する。クローラ1Cは、走行油圧モータ2Mによって駆動される。走行油圧モータ2Mは、左クローラ1CLを駆動する左走行油圧モータ2ML、及び、右クローラ1CRを駆動する右走行油圧モータ2MRを含む。 As shown in FIG. 2, the lower traveling body 1 has crawlers 1C including a left crawler 1CL and a right crawler 1CR. The crawlers 1C are driven by a traveling hydraulic motor 2M. The traveling hydraulic motor 2M includes a left traveling hydraulic motor 2ML that drives the left crawler 1CL, and a right traveling hydraulic motor 2MR that drives the right crawler 1CR.

上部旋回体3は、旋回油圧モータ2Aによって駆動される。旋回油圧モータ2Aは、下部走行体1に対する上部旋回体3の向きを変化させることができる。尚、上部旋回体3は、旋回用電動機により電気的に駆動されてもよい。旋回油圧モータ2Aと旋回用電動機とは併用されてもよい。 The upper rotating body 3 is driven by a swing hydraulic motor 2A. The swing hydraulic motor 2A can change the orientation of the upper rotating body 3 relative to the lower traveling body 1. The upper rotating body 3 may be electrically driven by a swing electric motor. The swing hydraulic motor 2A and the swing electric motor may be used in combination.

ブーム4は、上部旋回体3の前部中央に回動可能に取り付けられている。ブーム4の先端には、アーム5が回動可能に取り付けられ、アーム5の先端には、エンドアタッチメントとしてのバケット6が回動可能に取り付けられている。ブーム4は、ブームシリンダ7により駆動される。アーム5は、アームシリンダ8により駆動される。バケット6は、バケットシリンダ9により駆動される。 The boom 4 is rotatably attached to the center of the front of the upper rotating body 3. An arm 5 is rotatably attached to the tip of the boom 4, and a bucket 6 is rotatably attached to the tip of the arm 5 as an end attachment. The boom 4 is driven by a boom cylinder 7. The arm 5 is driven by an arm cylinder 8. The bucket 6 is driven by a bucket cylinder 9.

アーム5の先端には、作業内容等に応じて、エンドアタッチメントの一例であるバケット6の代わりに、他のエンドアタッチメントが取り付けられてもよい。他のエンドアタッチメントは、例えば、リフティングマグネット又はグラップル等である。 Depending on the work content, etc., other end attachments may be attached to the tip of the arm 5 instead of the bucket 6, which is an example of an end attachment. Other end attachments include, for example, a lifting magnet or a grapple.

キャビン10は、オペレータが搭乗する運転室である。キャビン10は、上部旋回体3の前部左側に搭載されている。ショベル100が無人ショベルである場合、キャビン10は省略されてもよい。 The cabin 10 is a cab in which the operator sits. The cabin 10 is mounted on the front left side of the upper rotating body 3. If the excavator 100 is an unmanned excavator, the cabin 10 may be omitted.

次に、ショベル100の機能について説明する。ショベル100の駆動系は、図3に示すように、エンジン11、レギュレータ13、メインポンプ14、及びコントロールバルブユニット17等を含む。ショベル100の油圧駆動系は、図2に示すように、走行油圧モータ2M、旋回油圧モータ2A、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9等の油圧アクチュエータを含む。 Next, the functions of the excavator 100 will be described. As shown in FIG. 3, the drive system of the excavator 100 includes an engine 11, a regulator 13, a main pump 14, and a control valve unit 17. As shown in FIG. 2, the hydraulic drive system of the excavator 100 includes hydraulic actuators such as a traveling hydraulic motor 2M, a swing hydraulic motor 2A, a boom cylinder 7, an arm cylinder 8, and a bucket cylinder 9.

エンジン11は、油圧駆動系の動力源であり、例えば、上部旋回体3の後部に搭載される。具体的には、エンジン11は、後述するショベルコントローラ30による直接或いは間接的な制御の下で、予め設定される目標回転数で回転し、メインポンプ14及びパイロットポンプ15を駆動する。エンジン11は、例えば、軽油を燃料とするディーゼルエンジンである。 The engine 11 is a power source for the hydraulic drive system, and is mounted, for example, at the rear of the upper rotating body 3. Specifically, the engine 11 rotates at a preset target speed under direct or indirect control by the shovel controller 30 (described later), and drives the main pump 14 and the pilot pump 15. The engine 11 is, for example, a diesel engine that uses diesel as fuel.

ショベル100のキャビン10内には、ダイヤル75が設けられている。ダイヤル75は、エンジン回転数を調整するためのダイヤルであり、例えば、エンジン回転数を段階的に切り替えるために利用される。本実施形態では、ダイヤル75は、SPモード、Hモード、Aモード、及びIDLEモードの4段階にエンジン回転数を切り替えることができるように設けられている。ダイヤル75は、エンジン回転数の設定状態を示すデータをショベルコントローラ30に送るように構成されている。尚、図3には、ダイヤル75によりHモードが選択された状態が示されている。 A dial 75 is provided inside the cabin 10 of the excavator 100. The dial 75 is a dial for adjusting the engine speed, and is used, for example, to switch the engine speed in stages. In this embodiment, the dial 75 is provided so that the engine speed can be switched between four stages: SP mode, H mode, A mode, and IDLE mode. The dial 75 is configured to send data indicating the setting state of the engine speed to the excavator controller 30. Note that FIG. 3 shows a state in which the H mode is selected by the dial 75.

SPモードは、作業量を優先したい場合に選択される回転数モードであり、最も高いエンジン回転数を利用する。Hモードは、作業量と燃費を両立させたい場合に選択される回転数モードであり、二番目に高いエンジン回転数を利用する。Aモードは、燃費を優先させながら低騒音でショベルを稼働させたい場合に選択される回転数モードであり、三番目に高いエンジン回転数を利用する。IDLEモードは、エンジンをアイドリング状態にしたい場合に選択される回転数モードであり、最も低いエンジン回転数を利用する。エンジン11は、ダイヤル75で設定された回転数モードに対応するエンジン回転数で一定回転数に制御される。 SP mode is the rotation speed mode selected when prioritizing the amount of work, and uses the highest engine rotation speed. H mode is the rotation speed mode selected when prioritizing both the amount of work and fuel economy, and uses the second highest engine rotation speed. A mode is the rotation speed mode selected when prioritizing fuel economy while operating the excavator with low noise, and uses the third highest engine rotation speed. IDLE mode is the rotation speed mode selected when idling the engine, and uses the lowest engine rotation speed. The engine 11 is controlled to a constant engine rotation speed that corresponds to the rotation speed mode set by the dial 75.

メインポンプ14は、作動油を吐出するように構成されている。メインポンプ14は、例えば、エンジン11と同様、上部旋回体3の後部に搭載され、作動油ラインを通じてコントロールバルブユニット17に作動油を供給する。メインポンプ14は、エンジン11により駆動される。本実施形態では、メインポンプ14は、斜板式可変容量型油圧ポンプであり、ショベルコントローラ30による制御の下で吐出流量(1回転当たりの押し退け容積)が制御される。 The main pump 14 is configured to discharge hydraulic oil. The main pump 14 is mounted on the rear of the upper rotating body 3, similar to the engine 11, and supplies hydraulic oil to the control valve unit 17 through a hydraulic oil line. The main pump 14 is driven by the engine 11. In this embodiment, the main pump 14 is a swash plate type variable displacement hydraulic pump, and the discharge flow rate (displacement volume per rotation) is controlled under the control of the excavator controller 30.

レギュレータ13は、メインポンプ14の吐出量を制御するように構成されている。本実施形態では、レギュレータ13は、ショベルコントローラ30からの制御指令に応じて、メインポンプ14の斜板の角度(傾転角)を調節する。 The regulator 13 is configured to control the discharge volume of the main pump 14. In this embodiment, the regulator 13 adjusts the angle (tilt angle) of the swash plate of the main pump 14 in response to a control command from the shovel controller 30.

メインポンプ14が吸入する作動油が貯蔵されたタンクとメインポンプ14との間の管路に設けられている油温センサ14cは、管路を流れる作動油の温度を表すデータをショベルコントローラ30に送るように構成されている。 The oil temperature sensor 14c, which is provided in the pipeline between the main pump 14 and a tank storing the hydraulic oil to be sucked in by the main pump 14, is configured to send data representing the temperature of the hydraulic oil flowing through the pipeline to the excavator controller 30.

コントロールバルブユニット17は、複数の制御弁を含む油圧制御装置である。コントロールバルブユニット17は、例えば、上部旋回体3の中央部に搭載され、オペレータによる操作装置26に対する操作に応じて、油圧駆動系を制御するように構成されている。コントロールバルブユニット17は、作動油ラインを介してメインポンプ14と接続され、メインポンプ14から供給される作動油を、操作装置26の操作状態に応じて、複数の油圧アクチュエータ(走行油圧モータ2M、旋回油圧モータ2A、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9)のうちの1つ又は複数に選択的に供給する。具体的には、コントロールバルブユニット17は、メインポンプ14から複数の油圧アクチュエータのそれぞれに供給される作動油の流量と流れ方向を制御する複数の制御弁(スプール弁)を含む。 The control valve unit 17 is a hydraulic control device including a plurality of control valves. The control valve unit 17 is mounted, for example, in the center of the upper rotating body 3, and is configured to control the hydraulic drive system in response to the operation of the operating device 26 by the operator. The control valve unit 17 is connected to the main pump 14 via a hydraulic oil line, and selectively supplies hydraulic oil supplied from the main pump 14 to one or more of the plurality of hydraulic actuators (travel hydraulic motor 2M, swing hydraulic motor 2A, boom cylinder 7, arm cylinder 8, and bucket cylinder 9) in response to the operating state of the operating device 26. Specifically, the control valve unit 17 includes a plurality of control valves (spool valves) that control the flow rate and flow direction of the hydraulic oil supplied from the main pump 14 to each of the plurality of hydraulic actuators.

ショベル100の操作系は、パイロットポンプ15及び操作装置26を含む。また、ショベル100の操作系は、ショベルコントローラ30によるマシンコントロール機能(後述)に関する構成として、シャトル弁32を含む。 The operation system of the shovel 100 includes a pilot pump 15 and an operation device 26. The operation system of the shovel 100 also includes a shuttle valve 32 as a component related to the machine control function (described later) of the shovel controller 30.

パイロットポンプ15は、例えば、上部旋回体3の後部に搭載され、パイロットラインを介して操作装置26等の機器に作動油を供給できるように構成されている。本実施形態では、パイロットポンプ15は、固定容量型油圧ポンプであり、エンジン11により駆動される。 The pilot pump 15 is mounted, for example, at the rear of the upper rotating body 3 and is configured to supply hydraulic oil to equipment such as the operating device 26 via a pilot line. In this embodiment, the pilot pump 15 is a fixed displacement hydraulic pump and is driven by the engine 11.

操作装置26は、キャビン10内の操縦席の近くに設けられている。操作装置26は、被操作部(下部走行体1、上部旋回体3、ブーム4、アーム5、及びバケット6等)の操作に利用される操作入力手段である。即ち、操作装置26は、被操作部を駆動する油圧アクチュエータ(左走行油圧モータ2ML、右走行油圧モータ2MR、旋回油圧モータ2A、ブームシリンダ7、アームシリンダ8、及びバケットシリンダ9等)の操作に利用される操作入力手段である。操作装置26は、操作レバー及び走行レバーを含む。操作装置26のそれぞれは、二次側のパイロットラインに設けられるシャトル弁32を介して、コントロールバルブユニット17内における対応する制御弁に接続されている。これにより、各制御弁には、対応する操作装置26の操作状態に応じたパイロット圧が入力される。そのため、各制御弁は、対応する操作装置26の操作状態に応じて動作し、油圧アクチュエータは、対応する制御弁の動作に応じて駆動される。操作レバーは、左操作レバー及び右操作レバーを含む。左操作レバーは、例えば、旋回油圧モータ2A及びアームシリンダ8を操作するために利用され、右操作レバーは、例えば、ブームシリンダ7及びバケットシリンダ9を操作するために利用される。走行レバーは、左走行レバー及び右走行レバーを含む。左走行レバーは、例えば、左走行油圧モータ2MLを操作するために利用され、右走行レバーは、例えば、右走行油圧モータ2MRを操作するために利用される。左走行レバーは左走行ペダルと連動するように構成されていてもよい。右走行レバーについても同様である。 The operating device 26 is provided near the cockpit in the cabin 10. The operating device 26 is an operation input means used to operate the operated parts (lower traveling body 1, upper rotating body 3, boom 4, arm 5, bucket 6, etc.). That is, the operating device 26 is an operation input means used to operate the hydraulic actuators (left traveling hydraulic motor 2ML, right traveling hydraulic motor 2MR, swing hydraulic motor 2A, boom cylinder 7, arm cylinder 8, bucket cylinder 9, etc.) that drive the operated parts. The operating device 26 includes an operating lever and a traveling lever. Each of the operating devices 26 is connected to a corresponding control valve in the control valve unit 17 via a shuttle valve 32 provided in the secondary pilot line. As a result, a pilot pressure according to the operating state of the corresponding operating device 26 is input to each control valve. Therefore, each control valve operates according to the operating state of the corresponding operating device 26, and the hydraulic actuator is driven according to the operation of the corresponding control valve. The operating lever includes a left operating lever and a right operating lever. The left operating lever is used, for example, to operate the swing hydraulic motor 2A and the arm cylinder 8, and the right operating lever is used, for example, to operate the boom cylinder 7 and the bucket cylinder 9. The travel levers include a left travel lever and a right travel lever. The left travel lever is used, for example, to operate the left travel hydraulic motor 2ML, and the right travel lever is used, for example, to operate the right travel hydraulic motor 2MR. The left travel lever may be configured to be linked to the left travel pedal. The same applies to the right travel lever.

操作装置26にはスイッチNSが設けられている。本実施形態では、スイッチNSは、押しボタンスイッチである。操作者は、スイッチNSを指で押しながら操作装置を手で操作できる。スイッチNSは、例えば、マシンコントロール機能を実行する際に利用される。 The operation device 26 is provided with a switch NS. In this embodiment, the switch NS is a push button switch. The operator can operate the operation device with his/her hand while pressing the switch NS with his/her finger. The switch NS is used, for example, when executing a machine control function.

シャトル弁32は、2つの入口ポートと1つの出口ポートを有し、2つの入口ポートのそれぞれに入力(流入)された作動油のうちの圧力が高い方の作動油を出口ポートから出力(流出)させる。シャトル弁32は、2つの入口ポートのうちの一方が操作装置26に接続され、他方が比例弁31に接続されている。シャトル弁32の出口ポートは、パイロットラインを通じて、コントロールバルブユニット17内の対応する制御弁のパイロットポートに接続されている。そのため、シャトル弁32は、操作装置26が生成するパイロット圧と比例弁31が生成するパイロット圧のうちの高い方を、対応する制御弁のパイロットポートに作用させることができる。つまり、ショベルコントローラ30は、操作装置26によって生成されるパイロット圧よりも高い、比例弁31によって生成されるパイロット圧を、対応する制御弁のパイロットポートに作用させることにより、オペレータによる操作装置26の操作とは無関係に、対応する制御弁を制御して対応する被操作部を動作させることができる。即ち、ショベルコントローラ30は、ショベル100を自律的に動作させることができる。 The shuttle valve 32 has two inlet ports and one outlet port, and outputs (flows out) the hydraulic oil having a higher pressure from the outlet port of the hydraulic oil input (flowing in) to each of the two inlet ports. One of the two inlet ports of the shuttle valve 32 is connected to the operating device 26, and the other is connected to the proportional valve 31. The outlet port of the shuttle valve 32 is connected to the pilot port of the corresponding control valve in the control valve unit 17 through a pilot line. Therefore, the shuttle valve 32 can apply the higher of the pilot pressure generated by the operating device 26 and the pilot pressure generated by the proportional valve 31 to the pilot port of the corresponding control valve. In other words, the shovel controller 30 can control the corresponding control valve to operate the corresponding operated part regardless of the operation of the operating device 26 by the operator by applying the pilot pressure generated by the proportional valve 31, which is higher than the pilot pressure generated by the operating device 26, to the pilot port of the corresponding control valve. In other words, the shovel controller 30 can operate the shovel 100 autonomously.

操作装置26は、パイロット圧を生成する油圧パイロット式ではなく、電気信号を出力する電気式であってもよい。この場合、操作装置26からの電気信号は、ショベルコントローラ30に入力される。ショベルコントローラ30は、入力された電気信号に応じて、コントロールバルブユニット17内の制御弁を制御することにより、操作装置26に対する操作内容に応じて油圧アクチュエータを動作させることができる。コントロールバルブユニット17内の制御弁は、ショベルコントローラ30からの指令により駆動する電磁ソレノイド式スプール弁であってもよい。或いは、パイロットポンプ15とコントロールバルブユニット17内の制御弁のそれぞれのパイロットポートとの間には、ショベルコントローラ30からの電気信号に応じて動作する電磁弁が配置されてもよい。この場合、電気式の操作装置26を用いた手動操作が行われると、ショベルコントローラ30は、その操作量(例えば、レバー操作量)に対応する電気信号によって、対応する電磁弁を動作させることができる。具体的には、ショベルコントローラ30は、パイロットポンプ15が吐出する作動油を利用して生成されるパイロット圧を電磁弁によって増減させることで、操作装置26の操作量に合わせ、対応する制御弁を動作させることができる。 The operating device 26 may be an electric type that outputs an electric signal, instead of a hydraulic pilot type that generates a pilot pressure. In this case, the electric signal from the operating device 26 is input to the shovel controller 30. The shovel controller 30 can operate the hydraulic actuator according to the operation content for the operating device 26 by controlling the control valve in the control valve unit 17 according to the input electric signal. The control valve in the control valve unit 17 may be an electromagnetic solenoid type spool valve that is driven by a command from the shovel controller 30. Alternatively, a solenoid valve that operates according to an electric signal from the shovel controller 30 may be disposed between the pilot pump 15 and each pilot port of the control valve in the control valve unit 17. In this case, when manual operation is performed using the electric operating device 26, the shovel controller 30 can operate the corresponding solenoid valve by an electric signal corresponding to the operation amount (e.g., the lever operation amount). Specifically, the excavator controller 30 can operate the corresponding control valve in accordance with the amount of operation of the operating device 26 by increasing or decreasing the pilot pressure generated by the hydraulic oil discharged by the pilot pump 15 using a solenoid valve.

ショベル100が無人ショベルである場合、操作装置26は、省略されてもよい。或いは、ショベル100が遠隔操作型のショベルである場合、操作装置26は、ショベル100(キャビン10)の外部に設置されていてもよい。 If the shovel 100 is an unmanned shovel, the operating device 26 may be omitted. Alternatively, if the shovel 100 is a remote-controlled shovel, the operating device 26 may be installed outside the shovel 100 (cabin 10).

本実施形態では、ショベル100の制御系は、吐出圧センサ28、操作圧センサ29、ショベルコントローラ30、比例弁31、表示装置40、入力装置42、音出力装置43、記憶装置47、ブーム角度センサS1、アーム角度センサS2、バケット角度センサS3、機体傾斜センサS4、旋回状態センサS5、空間認識装置S6、測位装置P1、及び通信装置T1を含む。 In this embodiment, the control system of the shovel 100 includes a discharge pressure sensor 28, an operating pressure sensor 29, a shovel controller 30, a proportional valve 31, a display device 40, an input device 42, a sound output device 43, a memory device 47, a boom angle sensor S1, an arm angle sensor S2, a bucket angle sensor S3, a machine body inclination sensor S4, a turning state sensor S5, a spatial recognition device S6, a positioning device P1, and a communication device T1.

制御装置の一例であるショベルコントローラ30は、例えば、キャビン10内に設けられ、ショベル100の駆動制御を行うように構成されている。ショベルコントローラ30は、ハードウェア、ソフトウェア、或いは、その組み合わせにより実現されてもよい。本実施形態では、ショベルコントローラ30は、CPU、揮発性記憶装置、不揮発性記憶装置、及び、各種入出力インターフェース等を含むコンピュータによって構成されている。そして、ショベルコントローラ30は、不揮発性記憶装置に格納される各種プログラムを実行することにより各種機能を実現する。 The shovel controller 30, which is an example of a control device, is provided, for example, in the cabin 10 and is configured to control the drive of the shovel 100. The shovel controller 30 may be realized by hardware, software, or a combination thereof. In this embodiment, the shovel controller 30 is configured by a computer including a CPU, a volatile storage device, a non-volatile storage device, and various input/output interfaces. The shovel controller 30 realizes various functions by executing various programs stored in the non-volatile storage device.

例えば、ショベルコントローラ30は、オペレータ等の所定操作により予め設定される作業モード等に基づき、エンジン11の目標回転数を設定し、エンジン11を一定回転させる制御を行う。また、例えば、ショベルコントローラ30は、必要に応じてレギュレータ13に対して制御指令を出力し、メインポンプ14の吐出量を変化させる。また、例えば、ショベルコントローラ30は、オペレータによる操作装置26を通じたショベル100の手動操作をガイド(案内)するマシンガイダンス機能を実行してもよい。また、ショベルコントローラ30は、例えば、オペレータによる操作装置26を通じたショベル100の手動操作を自動的に支援する、或いは、手動操作とは無関係にショベル100を動作させるマシンコントロール機能を実行してもよい。或いは、マシンコントロール機能は、無人ショベルを動作させるための機能であってもよい。 For example, the shovel controller 30 sets a target rotation speed of the engine 11 based on a work mode or the like that is set in advance by a predetermined operation by an operator or the like, and controls the engine 11 to rotate at a constant speed. Also, for example, the shovel controller 30 outputs a control command to the regulator 13 as necessary to change the discharge amount of the main pump 14. Also, for example, the shovel controller 30 may execute a machine guidance function that guides (guides) the manual operation of the shovel 100 by the operator through the operation device 26. Also, the shovel controller 30 may execute a machine control function that automatically assists the manual operation of the shovel 100 by the operator through the operation device 26, or operates the shovel 100 independently of manual operation. Alternatively, the machine control function may be a function for operating an unmanned shovel.

尚、ショベルコントローラ30の機能の一部は、他のコントローラ(制御装置)により実現されてもよい。即ち、上述の機能は、複数のコントローラにより分散処理される態様で実現されてもよい。例えば、マシンガイダンス機能及びマシンコントロール機能は、専用のコントローラ(制御装置)により実現されてもよい。 In addition, some of the functions of the shovel controller 30 may be realized by other controllers (control devices). That is, the above-mentioned functions may be realized in a manner in which they are distributed and processed by multiple controllers. For example, the machine guidance function and the machine control function may be realized by a dedicated controller (control device).

本実施形態では、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の位置、向き、及び大きさのうちの少なくとも1つ(以下、「位置等」とする。)を推定するように構成されている。尚、ショベルコントローラ30によるダンプトラック200の位置等の推定についてはその詳細が後述される。 In this embodiment, the shovel controller 30 is configured to estimate at least one of the position, orientation, and size of the dump truck 200 (hereinafter referred to as "position, etc."). The estimation of the position, etc. of the dump truck 200 by the shovel controller 30 will be described in detail later.

吐出圧センサ28は、メインポンプ14の吐出圧を検出するように構成されている。吐出圧センサ28は、吐出圧に関する検出信号をショベルコントローラ30に向けて送信する。 The discharge pressure sensor 28 is configured to detect the discharge pressure of the main pump 14. The discharge pressure sensor 28 transmits a detection signal related to the discharge pressure to the excavator controller 30.

操作状態検出装置の一例である操作圧センサ29は、操作装置26の操作状態を検出するように構成されている。本実施形態では、操作圧センサ29は、操作装置26が生成するパイロット圧を検出する。操作圧センサ29は、操作圧に関する検出信号をショベルコントローラ30に向けて送信する。 The operating pressure sensor 29, which is an example of an operating state detection device, is configured to detect the operating state of the operating device 26. In this embodiment, the operating pressure sensor 29 detects the pilot pressure generated by the operating device 26. The operating pressure sensor 29 transmits a detection signal related to the operating pressure to the excavator controller 30.

操作状態検出装置は、操作レバーの傾倒方向及び傾倒角度等を検出可能な、エンコーダ、ポテンショメータ、又は傾倒センサ等であってもよい。 The operation state detection device may be an encoder, potentiometer, tilt sensor, or the like capable of detecting the tilt direction and tilt angle of the operating lever.

比例弁31は、パイロットポンプ15とシャトル弁32とを接続するパイロットラインに設けられ、その流路面積(作動油が通流可能な断面積)を変更できるように構成されている。そして、比例弁31は、ショベルコントローラ30から入力される制御指令に応じて動作する。この構成により、ショベルコントローラ30は、例えば、操作レバーが操作されていない場合であっても、パイロットポンプ15が吐出する作動油を、比例弁31及びシャトル弁32を介し、コントロールバルブユニット17内の対応する制御弁のパイロットポートに向けて供給でき、油圧アクチュエータを動作させることができる。 The proportional valve 31 is provided in a pilot line connecting the pilot pump 15 and the shuttle valve 32, and is configured so that its flow area (the cross-sectional area through which hydraulic oil can flow) can be changed. The proportional valve 31 operates in response to a control command input from the shovel controller 30. With this configuration, even when the operating lever is not being operated, for example, the shovel controller 30 can supply hydraulic oil discharged by the pilot pump 15 to the pilot port of the corresponding control valve in the control valve unit 17 via the proportional valve 31 and shuttle valve 32, thereby operating the hydraulic actuator.

表示装置40は、様々な画像を表示できるように構成されている。本実施形態では、表示装置40は、キャビン10内の操縦席に着座したオペレータから視認し易い位置に設けられ、ショベルコントローラ30による制御の下で各種画像を表示する。表示装置40は、CAN等の車載通信ネットワークを介してショベルコントローラ30に接続されていてもよく、一対一の専用線を介してショベルコントローラ30に接続されていてもよい。 The display device 40 is configured to be able to display various images. In this embodiment, the display device 40 is provided in a position that is easily visible to an operator seated in the cockpit inside the cabin 10, and displays various images under the control of the shovel controller 30. The display device 40 may be connected to the shovel controller 30 via an on-board communication network such as a CAN, or may be connected to the shovel controller 30 via a one-to-one dedicated line.

本実施形態では、表示装置40は、蓄電池70から電力の供給を受けて動作する。蓄電池70は、エンジン11のオルタネータ11aで発電した電力で充電される。蓄電池70の電力は、ショベルコントローラ30及び表示装置40以外のショベルの電装品72等にも供給される。また、エンジン11のスタータ11bは、蓄電池70からの電力で駆動されてエンジン11を始動させる。 In this embodiment, the display device 40 operates by receiving power from the storage battery 70. The storage battery 70 is charged with power generated by the alternator 11a of the engine 11. The power of the storage battery 70 is also supplied to the shovel controller 30, the shovel's electrical equipment 72, and other components other than the display device 40. In addition, the starter 11b of the engine 11 is driven by power from the storage battery 70 to start the engine 11.

エンジン制御装置74は、エンジン11を制御するように構成されている。エンジン制御装置74からは、エンジン11の状態を示す各種データ(例えば、水温センサ11cで検出される冷却水温を示すデータ等)がショベルコントローラ30に送信される。ショベルコントローラ30は内部の一時記憶部(メモリ)にこのデータを蓄積し、適宜表示装置40に送信できる。 The engine control device 74 is configured to control the engine 11. The engine control device 74 transmits various data indicating the state of the engine 11 (e.g., data indicating the cooling water temperature detected by the water temperature sensor 11c) to the shovel controller 30. The shovel controller 30 stores this data in an internal temporary storage unit (memory) and can transmit it to the display device 40 as appropriate.

入力装置42は、制御装置に情報を入力するための装置である。本実施形態では、入力装置42は、キャビン10内の操縦席に着座したオペレータから手が届く範囲に設けられ、オペレータによる入力を受け付け、その入力に応じた信号をショベルコントローラ30に出力する。入力装置42は、タッチパネル、操作レバーの先端に設けられるノブスイッチ、表示装置40の周囲に設置されるボタンスイッチ、レバー、トグル、又は回転ダイヤル等であってもよい。入力装置42は、入力に関する信号をショベルコントローラ30に向けて送信する。 The input device 42 is a device for inputting information to the control device. In this embodiment, the input device 42 is provided within reach of an operator seated in the cockpit inside the cabin 10, accepts input from the operator, and outputs a signal corresponding to the input to the shovel controller 30. The input device 42 may be a touch panel, a knob switch provided at the end of an operating lever, a button switch, a lever, a toggle, or a rotary dial provided around the display device 40, or the like. The input device 42 transmits a signal related to the input to the shovel controller 30.

音出力装置43は、音を出力するように構成されている。本実施形態では、音出力装置43は、キャビン10内に設けられ、ショベルコントローラ30に接続されている。そして、音出力装置43は、ショベルコントローラ30による制御の下で音を出力するように構成されている。具体的には、音出力装置43は、スピーカ又はブザー等である。音出力装置43は、ショベルコントローラ30からの出力指令に応じて各種情報を聴覚的に出力する。 The sound output device 43 is configured to output sound. In this embodiment, the sound output device 43 is provided in the cabin 10 and is connected to the shovel controller 30. The sound output device 43 is configured to output sound under the control of the shovel controller 30. Specifically, the sound output device 43 is a speaker or a buzzer. The sound output device 43 audibly outputs various information in response to an output command from the shovel controller 30.

記憶装置47は、情報を記憶するように構成されている。本実施形態では、記憶装置47は、キャビン10内に設けられ、ショベルコントローラ30による制御の下で各種情報を記憶するように構成されている。具体的には、記憶装置47は、半導体メモリ等の不揮発性記憶媒体である。記憶装置47は、ショベル100の動作中に各種機器が出力する情報を記憶してもよく、ショベル100の動作が開始される前に各種機器を介して取得した情報を記憶してもよい。記憶装置47は、例えば、通信装置T1等を介して取得される、或いは、入力装置42等を通じて設定される目標施工面に関するデータを記憶してもよい。目標施工面は、ショベル100のオペレータにより設定されてもよいし、施工管理者等により設定されてもよい。 The storage device 47 is configured to store information. In this embodiment, the storage device 47 is provided in the cabin 10 and is configured to store various information under the control of the shovel controller 30. Specifically, the storage device 47 is a non-volatile storage medium such as a semiconductor memory. The storage device 47 may store information output by various devices during operation of the shovel 100, or may store information acquired via various devices before the operation of the shovel 100 is started. The storage device 47 may store data related to a target construction surface acquired via the communication device T1 or the like, or set via the input device 42 or the like. The target construction surface may be set by the operator of the shovel 100, or may be set by a construction manager or the like.

ブーム角度センサS1は、ブーム4に取り付けられ、ブーム4の上部旋回体3に対する回動角度(以下、「ブーム角度」とする。)を検出するように構成されている。ブーム角度センサS1は、ブーム角度に関する検出信号をショベルコントローラ30に向けて送信する。 The boom angle sensor S1 is attached to the boom 4 and is configured to detect the rotation angle of the boom 4 relative to the upper rotating body 3 (hereinafter referred to as the "boom angle"). The boom angle sensor S1 transmits a detection signal related to the boom angle to the excavator controller 30.

アーム角度センサS2は、アーム5に取り付けられ、アーム5のブーム4に対する回動角度(以下、「アーム角度」とする。)を検出するように構成されている。アーム角度センサS2は、アーム角度に関する検出信号をショベルコントローラ30に向けて送信する。 The arm angle sensor S2 is attached to the arm 5 and is configured to detect the rotation angle of the arm 5 relative to the boom 4 (hereinafter referred to as the "arm angle"). The arm angle sensor S2 transmits a detection signal related to the arm angle to the shovel controller 30.

バケット角度センサS3は、バケット6に取り付けられ、バケット6のアーム5に対する回動角度(以下、「バケット角度」とする。)を検出するように構成されている。バケット角度センサS3は、バケット角度に関する検出信号をショベルコントローラ30に向けて送信する。 The bucket angle sensor S3 is attached to the bucket 6 and is configured to detect the rotation angle of the bucket 6 relative to the arm 5 (hereinafter referred to as the "bucket angle"). The bucket angle sensor S3 transmits a detection signal related to the bucket angle to the shovel controller 30.

ブーム角度センサS1は、例えば、ロータリエンコーダ、加速度センサ、ジャイロセンサ、又は慣性計測装置等の少なくとも1つで構成される。ブーム角度センサS1は、可変抵抗器を利用したポテンショメータ、ブーム角度に対応する油圧シリンダ(ブームシリンダ7)のストローク量を検出するシリンダストロークセンサ等であってもよい。アーム角度センサS2及びバケット角度センサS3についても同様である。 The boom angle sensor S1 is composed of at least one of, for example, a rotary encoder, an acceleration sensor, a gyro sensor, or an inertial measurement device. The boom angle sensor S1 may be a potentiometer using a variable resistor, a cylinder stroke sensor that detects the stroke amount of a hydraulic cylinder (boom cylinder 7) that corresponds to the boom angle, etc. The same applies to the arm angle sensor S2 and the bucket angle sensor S3.

機体傾斜センサS4は、所定の仮想平面に対する機体の傾斜状態を検出するように構成されている。所定の仮想平面は、例えば、仮想水平面である。機体は、例えば、上部旋回体3である。機体傾斜センサS4は、例えば、上部旋回体3に取り付けられ、上部旋回体3の前後軸回りの傾斜角度であるロール角、及び、上部旋回体3の左右軸回りの傾斜角度であるピッチ角を検出する。機体傾斜センサS4は、例えば、加速度センサ、ジャイロセンサ、及び慣性計測装置等の少なくとも1つであってもよい。そして、機体傾斜センサS4は、傾斜状態に関する検出信号をショベルコントローラ30に向けて送信する。 The machine body tilt sensor S4 is configured to detect the inclination state of the machine body relative to a predetermined virtual plane. The predetermined virtual plane is, for example, a virtual horizontal plane. The machine body is, for example, the upper rotating body 3. The machine body tilt sensor S4 is, for example, attached to the upper rotating body 3, and detects a roll angle, which is the inclination angle around the front-to-rear axis of the upper rotating body 3, and a pitch angle, which is the inclination angle around the left-to-right axis of the upper rotating body 3. The machine body tilt sensor S4 may be, for example, at least one of an acceleration sensor, a gyro sensor, an inertial measurement unit, and the like. The machine body tilt sensor S4 then transmits a detection signal regarding the inclination state to the shovel controller 30.

旋回状態センサS5は、上部旋回体3の旋回状態を検出するように構成されている。旋回状態センサS5は、例えば、上部旋回体3の旋回角速度を検出する。旋回状態センサS5は、上部旋回体3の旋回角度を検出してもよい。具体的には、旋回状態センサS5は、ジャイロセンサ、レゾルバ、又はロータリエンコーダ等である。旋回状態センサS5は、上部旋回体3の旋回角度又は旋回角速度に関する検出信号をショベルコントローラ30に向けて送信する。 The rotation state sensor S5 is configured to detect the rotation state of the upper rotating body 3. The rotation state sensor S5 detects, for example, the rotation angular velocity of the upper rotating body 3. The rotation state sensor S5 may detect the rotation angle of the upper rotating body 3. Specifically, the rotation state sensor S5 is a gyro sensor, a resolver, a rotary encoder, or the like. The rotation state sensor S5 transmits a detection signal related to the rotation angle or the rotation angular velocity of the upper rotating body 3 to the excavator controller 30.

空間認識装置S6は、監視対象である空間の状態を認識するように構成されている。空間の状態は、その空間における物体の存否を含む。本実施形態では、空間認識装置S6は、ショベル100の周辺の空間の状態を認識するように構成されている。具体的には、空間認識装置S6は、ショベル100の前方の空間の状態を認識するセンサS6F、ショベル100の左方の空間の状態を認識するセンサS6L、ショベル100の右方の空間の状態を認識するセンサS6R、及び、ショベル100の後方の空間の状態を認識するセンサS6Bを含む。 The spatial recognition device S6 is configured to recognize the state of the space to be monitored. The state of the space includes the presence or absence of an object in the space. In this embodiment, the spatial recognition device S6 is configured to recognize the state of the space around the shovel 100. Specifically, the spatial recognition device S6 includes a sensor S6F that recognizes the state of the space in front of the shovel 100, a sensor S6L that recognizes the state of the space to the left of the shovel 100, a sensor S6R that recognizes the state of the space to the right of the shovel 100, and a sensor S6B that recognizes the state of the space behind the shovel 100.

センサS6Fは、キャビン10の上面前端に取り付けられ、センサS6Lは、上部旋回体3の上面左端に取り付けられ、センサS6Rは、上部旋回体3の上面右端に取り付けられ、センサS6Bは、上部旋回体3の上面後端に取り付けられている。 Sensor S6F is attached to the front end of the upper surface of the cabin 10, sensor S6L is attached to the left end of the upper surface of the upper rotating body 3, sensor S6R is attached to the right end of the upper surface of the upper rotating body 3, and sensor S6B is attached to the rear end of the upper surface of the upper rotating body 3.

本実施形態では、空間認識装置S6は、LIDARである。具体的には、センサS6Fは、複数のLIDARの組み合わせで構成されている。センサS6Fは、1つのLIDARで構成されていてもよい。センサS6B、センサS6L、及びセンサS6Rについても同様である。また、センサS6B、センサS6F、センサS6L、及びセンサS6Rのそれぞれは、単眼カメラを含んでいてもよい。また、空間認識装置S6は、RGB-Dセンサ、ステレオカメラ、距離画像カメラ、赤外線センサ、超音波センサ、ミリ波レーダ、又はレーザレーダ等であってもよく、CCD又はCMOS等の撮像素子を有する、広角レンズが取り付けられた単眼カメラであってもよい。空間認識装置S6は、取得した情報をショベルコントローラ30に向けて送信する。空間認識装置S6は、取得した情報を表示装置40に向けて送信してもよい。 In this embodiment, the spatial recognition device S6 is a LIDAR. Specifically, the sensor S6F is composed of a combination of multiple LIDARs. The sensor S6F may be composed of one LIDAR. The same applies to the sensors S6B, S6L, and S6R. Furthermore, each of the sensors S6B, S6F, S6L, and S6R may include a monocular camera. Furthermore, the spatial recognition device S6 may be an RGB-D sensor, a stereo camera, a distance image camera, an infrared sensor, an ultrasonic sensor, a millimeter wave radar, or a laser radar, or may be a monocular camera having an imaging element such as a CCD or CMOS and a wide-angle lens attached thereto. The spatial recognition device S6 transmits the acquired information to the shovel controller 30. The spatial recognition device S6 may transmit the acquired information to the display device 40.

空間認識装置S6は、物体検知装置として機能してもよい。この場合、空間認識装置S6は、ショベル100の周囲に存在する物体を検知してよい。検知対象の物体は、例えば、人、動物、車両、建設機械、建造物、又は穴等である。また、空間認識装置S6は、空間認識装置S6又はショベル100と検知された物体との間の距離を算出してもよい。この場合も、空間認識装置S6は、物体検知装置として機能してもよい。空間認識装置S6は、超音波センサ、ミリ波レーダ、レーザレーダ、LIDAR、RGB-Dセンサ、又は赤外線センサ等である場合には、多数の信号(レーザ光等)を周囲に向けて発信し、その反射信号を受信することで、空間認識装置S6と物体との間の距離、及び、物体が存在する方向を検出してもよい。 The spatial recognition device S6 may function as an object detection device. In this case, the spatial recognition device S6 may detect an object present around the shovel 100. The object to be detected may be, for example, a person, an animal, a vehicle, a construction machine, a building, or a hole. The spatial recognition device S6 may also calculate the distance between the spatial recognition device S6 or the shovel 100 and the detected object. In this case, the spatial recognition device S6 may also function as an object detection device. When the spatial recognition device S6 is an ultrasonic sensor, a millimeter wave radar, a laser radar, a LIDAR, an RGB-D sensor, an infrared sensor, or the like, the spatial recognition device S6 may transmit a number of signals (laser light, etc.) toward the surroundings and receive the reflected signals to detect the distance between the spatial recognition device S6 and the object and the direction in which the object is present.

本実施形態では、空間認識装置S6は、ショベルコントローラ30に直接的に接続されている。但し、空間認識装置S6は、表示装置40に接続され、表示装置40を介してショベルコントローラ30に間接的に接続されていてもよい。 In this embodiment, the spatial recognition device S6 is directly connected to the shovel controller 30. However, the spatial recognition device S6 may be connected to the display device 40 and indirectly connected to the shovel controller 30 via the display device 40.

測位装置P1は、上部旋回体3の位置を測定するように構成されている。測位装置P1は、上部旋回体3の向きを検出するように構成されていてもよい。本実施形態では、測位装置P1は、GNSSコンパスであり、上部旋回体3の位置及び向きを導き出す。そして、測位装置P1は、上部旋回体3の位置及び向きに関する情報をショベルコントローラ30に向けて送信する。上部旋回体3の向きは、上部旋回体3に取り付けられた方位センサの出力に基づいて検出されてもよい。 The positioning device P1 is configured to measure the position of the upper rotating body 3. The positioning device P1 may be configured to detect the orientation of the upper rotating body 3. In this embodiment, the positioning device P1 is a GNSS compass, and derives the position and orientation of the upper rotating body 3. The positioning device P1 then transmits information regarding the position and orientation of the upper rotating body 3 to the excavator controller 30. The orientation of the upper rotating body 3 may be detected based on the output of a direction sensor attached to the upper rotating body 3.

通信装置T1は、移動体通信網、衛星通信網、近距離無線通信網、及びインターネット網等の少なくとも一つを含む通信ネットワークを通じて外部機器と通信するように構成されている。通信装置T1は、例えば、LTE、4G、若しくは5G等の移動体通信規格に対応する移動体通信モジュール、Wi-Fi若しくはBluetooth(登録商標)等の近距離無線通信規格に対応する近距離無線通信モジュール、又は、衛星通信網に接続するための衛星通信モジュール等である。 The communication device T1 is configured to communicate with an external device through a communication network including at least one of a mobile communication network, a satellite communication network, a short-range wireless communication network, and an Internet network. The communication device T1 is, for example, a mobile communication module compatible with a mobile communication standard such as LTE, 4G, or 5G, a short-range wireless communication module compatible with a short-range wireless communication standard such as Wi-Fi or Bluetooth (registered trademark), or a satellite communication module for connecting to a satellite communication network.

次に、図1を参照し、施工支援システムSYSの詳細について説明する。施工支援システムSYSは、主に、ショベル100、ダンプトラック200、管理装置300、支援装置400、及び監視装置500を含む。ショベル100(ショベルコントローラ30)、ダンプトラック200(ダンプコントローラ210)、管理装置300(制御装置310)、支援装置400(制御装置410)、及び監視装置500(制御装置510)は、通信網900を介して通信可能に構成されている。 Next, the details of the construction support system SYS will be described with reference to FIG. 1. The construction support system SYS mainly includes a shovel 100, a dump truck 200, a management device 300, a support device 400, and a monitoring device 500. The shovel 100 (shovel controller 30), dump truck 200 (dump controller 210), management device 300 (control device 310), support device 400 (control device 410), and monitoring device 500 (control device 510) are configured to be able to communicate via a communication network 900.

ダンプトラック200は、運搬車両の一例である。本実施形態では、ダンプトラック200は、ショベル100によって積み込まれた積載物を運搬するための車両であり、主に、ダンプコントローラ210、表示装置220、通信装置230、及び測位装置240を有する。積載物は、例えば、土、砂利、砕石、アスファルト、又はコンクリート等(以下、「土砂等」とする。)である。 The dump truck 200 is an example of a transport vehicle. In this embodiment, the dump truck 200 is a vehicle for transporting a load loaded by the excavator 100, and mainly includes a dump controller 210, a display device 220, a communication device 230, and a positioning device 240. The load is, for example, soil, gravel, crushed stone, asphalt, concrete, etc. (hereinafter referred to as "soil, etc.").

ダンプコントローラ210は、CPU、揮発性記憶装置、不揮発性記憶装置、及び、各種入出力インターフェース等を含むコンピュータによって構成される。ダンプコントローラ210は、例えば、不揮発性記憶装置に格納される各種プログラムを実行することにより各種機能を実現する。ダンプコントローラ210は、表示装置220、通信装置230、及び測位装置240を制御するように構成されている。 The dump controller 210 is configured by a computer including a CPU, a volatile storage device, a non-volatile storage device, and various input/output interfaces. The dump controller 210 realizes various functions by, for example, executing various programs stored in the non-volatile storage device. The dump controller 210 is configured to control the display device 220, the communication device 230, and the positioning device 240.

本実施形態では、ダンプコントローラ210は、画像生成部を有する。画像生成部は、目標停止位置(後述)に関する画像を含む画像を生成するように構成されている。具体的には、画像生成部は、通信装置230を介して、ショベルコントローラ30が算出した目標停止位置に関する情報を受信する。そして、画像生成部は、ダンプトラック200の運転者がダンプトラック200を目標停止位置に停止させることができるようにする画像を生成し、その画像を表示装置220に表示させる。 In this embodiment, the dump truck controller 210 has an image generation unit. The image generation unit is configured to generate an image including an image related to a target stop position (described later). Specifically, the image generation unit receives information related to the target stop position calculated by the shovel controller 30 via the communication device 230. The image generation unit then generates an image that enables the driver of the dump truck 200 to stop the dump truck 200 at the target stop position, and causes the display device 220 to display the image.

表示装置220は、画像を表示するように構成されている。本実施形態では、表示装置220は、運転席に着座した運転者から視認し易い位置に設けられ、ダンプコントローラ210による制御の下で各種画像を表示する。表示装置220は、CAN等の車載通信ネットワークを介してダンプコントローラ210に接続されていてもよく、一対一の専用線を介してダンプコントローラ210に接続されていてもよい。 The display device 220 is configured to display an image. In this embodiment, the display device 220 is provided in a position that is easily visible to the driver seated in the driver's seat, and displays various images under the control of the dump controller 210. The display device 220 may be connected to the dump controller 210 via an in-vehicle communication network such as a CAN, or may be connected to the dump controller 210 via a one-to-one dedicated line.

通信装置230は、移動体通信網、衛星通信網、近距離無線通信網、及びインターネット網等の少なくとも一つを含む通信ネットワークを通じて外部機器と通信するように構成されている。通信装置230は、例えば、LTE、4G、若しくは5G等の移動体通信規格に対応する移動体通信モジュール、Wi-Fi若しくはBluetooth等の近距離無線通信規格に対応する近距離無線通信モジュール、又は、衛星通信網に接続するための衛星通信モジュール等である。 The communication device 230 is configured to communicate with an external device through a communication network including at least one of a mobile communication network, a satellite communication network, a short-range wireless communication network, and an Internet network. The communication device 230 is, for example, a mobile communication module compatible with a mobile communication standard such as LTE, 4G, or 5G, a short-range wireless communication module compatible with a short-range wireless communication standard such as Wi-Fi or Bluetooth, or a satellite communication module for connecting to a satellite communication network.

測位装置240は、ダンプトラック200の位置を測定するように構成されている。測位装置240は、ダンプトラック200の向きを検出するように構成されていてもよい。本実施形態では、測位装置240は、GNSSコンパスであり、ダンプトラック200の位置及び向きを導き出す。そして、測位装置240は、ダンプトラック200の位置及び向きに関する情報をダンプコントローラ210に向けて送信する。ダンプトラック200の向きは、ダンプトラック200に取り付けられた方位センサの出力に基づいて検出されてもよい。 The positioning device 240 is configured to measure the position of the dump truck 200. The positioning device 240 may be configured to detect the orientation of the dump truck 200. In this embodiment, the positioning device 240 is a GNSS compass, and derives the position and orientation of the dump truck 200. The positioning device 240 then transmits information regarding the position and orientation of the dump truck 200 to the dump controller 210. The orientation of the dump truck 200 may be detected based on the output of a direction sensor attached to the dump truck 200.

管理装置300は、施工現場の外に設置される端末装置である。本実施形態では、管理装置300は、施工現場の外にある管理センタ等に設置される据え置き型のコンピュータであり、主に、制御装置310、表示装置320、及び通信装置330を有する。但し、管理装置300は、ノートPC、タブレットPC、又はスマートフォン等の携帯端末であってもよい。 The management device 300 is a terminal device installed outside the construction site. In this embodiment, the management device 300 is a stationary computer installed in a management center or the like outside the construction site, and mainly includes a control device 310, a display device 320, and a communication device 330. However, the management device 300 may also be a notebook PC, a tablet PC, or a mobile terminal such as a smartphone.

制御装置310は、CPU、揮発性記憶装置、不揮発性記憶装置、及び、各種入出力インターフェース等を含むコンピュータによって構成される。制御装置310は、例えば、不揮発性記憶装置に格納される各種プログラムを実行することにより各種機能を実現する。制御装置310は、表示装置320及び通信装置330を制御するように構成されている。 The control device 310 is configured by a computer including a CPU, a volatile storage device, a non-volatile storage device, and various input/output interfaces. The control device 310 realizes various functions by, for example, executing various programs stored in the non-volatile storage device. The control device 310 is configured to control the display device 320 and the communication device 330.

表示装置320は、画像を表示するように構成されている。本実施形態では、表示装置320は、制御装置310による制御の下で各種画像を表示する。 The display device 320 is configured to display images. In this embodiment, the display device 320 displays various images under the control of the control device 310.

通信装置330は、移動体通信網、衛星通信網、近距離無線通信網、及びインターネット網等の少なくとも一つを含む通信ネットワークを通じて外部機器と通信するように構成されている。本実施形態では、通信装置330は、LTE、4G、若しくは5G等の移動体通信規格に対応する移動体通信モジュール、Wi-Fi若しくはBluetooth等の近距離無線通信規格に対応する近距離無線通信モジュール、又は、衛星通信網に接続するための衛星通信モジュール等である。 The communication device 330 is configured to communicate with an external device through a communication network including at least one of a mobile communication network, a satellite communication network, a short-range wireless communication network, and an Internet network. In this embodiment, the communication device 330 is a mobile communication module compatible with a mobile communication standard such as LTE, 4G, or 5G, a short-range wireless communication module compatible with a short-range wireless communication standard such as Wi-Fi or Bluetooth, or a satellite communication module for connecting to a satellite communication network.

支援装置400は、携帯端末であり、例えば、施工現場にいる作業者等が携帯するノートPC、タブレットPC、又はスマートフォン等である。本実施形態では、支援装置400は、ダンプトラック200の運転者が携帯するスマートフォンであり、主に、制御装置410、表示装置420、通信装置430、及び測位装置440を有する。制御装置410、表示装置420、及び通信装置430は、管理装置300における制御装置310、表示装置320、及び通信装置330と同様である。 The support device 400 is a mobile terminal, such as a notebook PC, tablet PC, or smartphone carried by a worker at the construction site. In this embodiment, the support device 400 is a smartphone carried by the driver of the dump truck 200, and mainly includes a control device 410, a display device 420, a communication device 430, and a positioning device 440. The control device 410, the display device 420, and the communication device 430 are similar to the control device 310, the display device 320, and the communication device 330 in the management device 300.

本実施形態では、制御装置410は、ダンプコントローラ210と同様に、画像生成部を有する。画像生成部は、目標停止位置(後述)に関する画像を含む画像を生成するように構成されている。具体的には、画像生成部は、通信装置430を介して、ショベルコントローラ30が算出した目標停止位置に関する情報を受信する。そして、画像生成部は、ダンプトラック200の運転者がダンプトラック200を目標停止位置に停止させることができるようにする画像を生成し、その画像を表示装置420に表示させる。 In this embodiment, the control device 410 has an image generation unit, similar to the dump controller 210. The image generation unit is configured to generate an image including an image related to a target stop position (described later). Specifically, the image generation unit receives information related to the target stop position calculated by the shovel controller 30 via the communication device 430. The image generation unit then generates an image that enables the driver of the dump truck 200 to stop the dump truck 200 at the target stop position, and causes the display device 420 to display the image.

測位装置440は、支援装置400の位置を測定するように構成されている。測位装置440は、支援装置400がダンプトラック200の運転席の近くに設けられたクレードルに取り付けられた場合に、ダンプトラック200の向きを検出するように構成されていてもよい。この場合、測位装置440は、例えば、支援装置400に取り付けられた方位センサの出力に基づいてダンプトラック200の向きを導き出す。そして、測位装置440は、ダンプトラック200の位置及び向きに関する情報を制御装置410に向けて送信する。 The positioning device 440 is configured to measure the position of the support device 400. The positioning device 440 may be configured to detect the orientation of the dump truck 200 when the support device 400 is attached to a cradle provided near the driver's seat of the dump truck 200. In this case, the positioning device 440 derives the orientation of the dump truck 200 based on the output of a direction sensor attached to the support device 400, for example. The positioning device 440 then transmits information regarding the position and orientation of the dump truck 200 to the control device 410.

監視装置500は、所定の領域を監視するように構成されている。本実施形態では、監視装置500は、マルチコプタ(ドローン)又は飛行船等の飛行体に搭載され、施工現場を上空から監視できるように構成されている。具体的には、監視装置500は、主に、制御装置510、通信装置530、測位装置540、及び空間認識装置550を有する。制御装置510及び通信装置530は、管理装置300における制御装置310及び通信装置330と同様である。監視装置500は、施工現場に設置された鉄塔等の高い構造物の上端に取り付けられ、その構造物の周辺を上空から監視してもよい。 The monitoring device 500 is configured to monitor a predetermined area. In this embodiment, the monitoring device 500 is mounted on an aircraft such as a multicopter (drone) or an airship, and is configured to be able to monitor the construction site from the sky. Specifically, the monitoring device 500 mainly has a control device 510, a communication device 530, a positioning device 540, and a spatial recognition device 550. The control device 510 and the communication device 530 are similar to the control device 310 and the communication device 330 in the management device 300. The monitoring device 500 may be attached to the top of a tall structure such as a steel tower installed at the construction site, and monitor the area around the structure from the sky.

測位装置540は、監視装置500の位置を測定するように構成されている。測位装置540は、監視装置500の向きを検出するように構成されていてもよい。本実施形態では、測位装置540は、GNSSコンパスであり、監視装置500の位置及び向きを導き出す。そして、測位装置540は、監視装置500の位置及び向きに関する情報を制御装置510に向けて送信する。監視装置500の向きは、監視装置500に取り付けられた方位センサの出力に基づいて検出されてもよい。 The positioning device 540 is configured to measure the position of the monitoring device 500. The positioning device 540 may be configured to detect the orientation of the monitoring device 500. In this embodiment, the positioning device 540 is a GNSS compass and derives the position and orientation of the monitoring device 500. The positioning device 540 then transmits information regarding the position and orientation of the monitoring device 500 to the control device 510. The orientation of the monitoring device 500 may be detected based on the output of a direction sensor attached to the monitoring device 500.

空間認識装置550は、空間認識装置S6と同様に、監視対象である空間の状態を認識するように構成されている。本実施形態では、空間認識装置550は、施工現場を上空から撮像するように構成されている。具体的には、空間認識装置550は、例えば、単眼カメラ、ステレオカメラ、距離画像カメラ、赤外線カメラ、超音波センサ、ミリ波レーダ、レーザレーダ、LIDAR、RGB-Dセンサ、又は赤外線センサ等である。本実施形態では、空間認識装置550は、マルチコプタに取り付けられた単眼カメラである。空間認識装置550は、空間認識装置S6と同様に、物体検知装置として機能してもよい。この場合、空間認識装置550は、施工現場内に存在する物体を検知してもよい。 The spatial recognition device 550 is configured to recognize the state of the space to be monitored, similar to the spatial recognition device S6. In this embodiment, the spatial recognition device 550 is configured to capture an image of the construction site from the sky. Specifically, the spatial recognition device 550 is, for example, a monocular camera, a stereo camera, a distance imaging camera, an infrared camera, an ultrasonic sensor, a millimeter wave radar, a laser radar, a LIDAR, an RGB-D sensor, or an infrared sensor. In this embodiment, the spatial recognition device 550 is a monocular camera attached to a multicopter. The spatial recognition device 550 may function as an object detection device, similar to the spatial recognition device S6. In this case, the spatial recognition device 550 may detect an object present in the construction site.

次に、図4及び図5を参照し、ショベルコントローラ30がダンプトラック200の位置等を推定する処理(以下、「推定処理」とする。)について説明する。図4は、推定処理の一例を示すフローチャートである。ショベルコントローラ30は、所定の制御周期で繰り返しこの推定処理を実行する。図5は、推定処理で利用されるデータの例を示す。 Next, the process in which the shovel controller 30 estimates the position, etc., of the dump truck 200 (hereinafter referred to as the "estimation process") will be described with reference to Figures 4 and 5. Figure 4 is a flowchart showing an example of the estimation process. The shovel controller 30 repeatedly executes this estimation process at a predetermined control period. Figure 5 shows an example of data used in the estimation process.

最初に、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200に関する点群を抽出する(ステップST1)。本実施形態では、ショベルコントローラ30は、センサS6FとしてのLIDARが出力する点群データからダンプトラック200に関する点群データを抽出する。センサS6Fは、隣接する複数のLIDARで構成されていてもよい。 First, the shovel controller 30 extracts a point cloud related to the dump truck 200 (step ST1). In this embodiment, the shovel controller 30 extracts point cloud data related to the dump truck 200 from the point cloud data output by the LIDAR serving as the sensor S6F. The sensor S6F may be composed of multiple adjacent LIDARs.

点群データは、3次元データの一例である。本実施形態では、点群データは、距離画像で表される。距離画像は、二次元配列の各要素の値として所定点からの距離が用いられる画像である。 Point cloud data is an example of three-dimensional data. In this embodiment, the point cloud data is represented as a distance image. A distance image is an image in which the distance from a specific point is used as the value of each element of a two-dimensional array.

例えば、ショベルコントローラ30は、地面又は資材等のダンプトラック200以外の物体に関する点群データを除去することによってダンプトラック200に関する点群データを抽出する。 For example, the shovel controller 30 extracts point cloud data related to the dump truck 200 by removing point cloud data related to objects other than the dump truck 200, such as the ground or materials.

例えば、ショベルコントローラ30は、第1時点において取得した距離画像と、第1時点よりも後の第2時点において取得した距離画像との差分を、ダンプトラック200に関する点群データとして抽出してもよい。即ち、第1時点と第2時点との間の時間内に移動した物体に関する点群データを、ダンプトラック200に関する点群データとして抽出してもよい。或いは、ショベルコントローラ30は、地面からの高さが所定の高さ以上となる点群データをダンプトラック200に関する点群データとして抽出してもよい。或いは、ショベルコントローラ30は、他の任意の方法を用いてダンプトラック200に関する点群データとして抽出してもよい。 For example, the shovel controller 30 may extract the difference between a distance image acquired at a first time point and a distance image acquired at a second time point after the first time point as point cloud data related to the dump truck 200. That is, point cloud data related to an object that moved during the time between the first time point and the second time point may be extracted as point cloud data related to the dump truck 200. Alternatively, the shovel controller 30 may extract point cloud data whose height from the ground is equal to or greater than a predetermined height as point cloud data related to the dump truck 200. Alternatively, the shovel controller 30 may extract point cloud data related to the dump truck 200 using any other method.

図5(A)は、空間認識装置S6としてのLIDARに併設された単眼カメラが撮像したダンプトラック200の画像200Gを示す。図5(B)は、ショベルコントローラ30が抽出したダンプトラック200に関する点群データPG1を示す。図5(B)に示す点群データPG1は、図5(A)に示すダンプトラック200の画像200Gに対応している。尚、単眼カメラが撮像したダンプトラック200の画像200Gは、推定処理を行う上で必須のデータではない。そのため、単眼カメラによるダンプトラック200の撮影は省略されてもよく、単眼カメラ自体が省略されてもよい。 Figure 5 (A) shows an image 200G of the dump truck 200 captured by a monocular camera attached to a LIDAR as the spatial recognition device S6. Figure 5 (B) shows point cloud data PG1 related to the dump truck 200 extracted by the shovel controller 30. The point cloud data PG1 shown in Figure 5 (B) corresponds to the image 200G of the dump truck 200 shown in Figure 5 (A). Note that the image 200G of the dump truck 200 captured by the monocular camera is not essential data for performing the estimation process. Therefore, capturing the image of the dump truck 200 by the monocular camera may be omitted, or the monocular camera itself may be omitted.

その後、ショベルコントローラ30は、荷台の底面除去処理、及び、法線のヒストグラムを作成する(ステップST2)。本実施形態では、ショベルコントローラ30は、主成分分析により、点群における注目点とその近傍点からその注目点における法線aを求める。すなわち、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の荷台を構成する5つの面に関する点群を構成する各注目点における法線aを求める。5つの面は、底面、前面(フロントパネル)、後面(リアゲート)、左側面(左サイドゲート)、及び右側面(右サイドゲート)である。そして、ショベルコントローラ30は、法線aと鉛直上向きの法線bとの間に形成される角度θを以下の式(1)を用いて求める。 Then, the shovel controller 30 performs a process of removing the bottom surface of the loading platform and creates a histogram of normals (step ST2). In this embodiment, the shovel controller 30 uses principal component analysis to determine a normal a at a point of interest from the point of interest and its neighboring points in the point cloud. That is, the shovel controller 30 determines a normal a at each of the points of interest that constitute the point cloud relating to the five surfaces that constitute the loading platform of the dump truck 200. The five surfaces are the bottom surface, the front surface (front panel), the rear surface (rear gate), the left side surface (left side gate), and the right side surface (right side gate). The shovel controller 30 then determines the angle θ formed between the normal a and the vertically upward normal b using the following formula (1).

Figure 0007602741000001
ダンプトラック200の荷台の形状は、略直方体であるため、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の荷台の前面、後面、左側面、右側面、及び底面の5つの面に対して角度θを算出できる。ダンプトラック200の荷台の底面は、荷台の側面とは異なり、ダンプトラック200の傾き、空間認識装置S6とダンプトラック200との間の距離、又は、空間認識装置S6から見たダンプトラック200の向き等の変化に応じて死角となる部分の範囲が変化し易い。そのため、本実施形態では、ショベルコントローラ30は、荷台の底面に関する点群データを除去した上で、残りの点群データに基づいてダンプトラック200の位置等を推定するように構成されている。
Figure 0007602741000001
Since the shape of the bed of the dump truck 200 is a substantially rectangular parallelepiped, the shovel controller 30 can calculate the angle θ for five surfaces, namely, the front surface, rear surface, left side surface, right side surface, and bottom surface of the bed of the dump truck 200. Unlike the side surfaces of the bed, the bottom surface of the bed of the dump truck 200 is prone to change in the range of the blind spot depending on the inclination of the dump truck 200, the distance between the spatial recognition device S6 and the dump truck 200, or the direction of the dump truck 200 as seen from the spatial recognition device S6. Therefore, in this embodiment, the shovel controller 30 is configured to remove the point cloud data related to the bottom surface of the bed and then estimate the position of the dump truck 200 based on the remaining point cloud data.

ダンプトラック200が水平面に位置する場合、荷台の底面の法線の向きは、鉛直上向きである。そして、ショベルコントローラ30は、式(1)で求められる角度θが所定値以下であれば、法線aが鉛直上向きの法線bとほぼ同じ向きを有すると判定でき、そのときの注目点が荷台の底面に関する点群のうちの1つであると判定できる。そのため、ショベルコントローラ30は、角度θを求めることにより、ダンプトラック200に関する点群データから荷台の底面に関する点群データを除去することができる。このようにして、ショベルコントローラ30は、式(1)で求められる角度θが所定値より大きい面を、荷台の残りの4つの面として抽出できる。 When the dump truck 200 is located on a horizontal plane, the normal to the bottom surface of the loading platform faces vertically upward. If the angle θ calculated by equation (1) is equal to or less than a predetermined value, the shovel controller 30 can determine that the normal a has approximately the same direction as the vertically upward normal b, and can determine that the point of interest at that time is one of the point clouds related to the bottom surface of the loading platform. Therefore, by calculating the angle θ, the shovel controller 30 can remove the point cloud data related to the bottom surface of the loading platform from the point cloud data related to the dump truck 200. In this way, the shovel controller 30 can extract the surfaces for which the angle θ calculated by equation (1) is greater than a predetermined value as the remaining four surfaces of the loading platform.

図5(C)は、ダンプトラック200に関する点群データPG1から荷台の底面に関する点群データを除去することによって得られる点群データPG2を示す。具体的には、図5(C)は、ダンプトラック200の荷台を構成する4つの面に関する点群データPG2を示す。4つの面は、前面(フロントパネル)、後面(リアゲート)、左側面(左サイドゲート)、及び右側面(右サイドゲート)である。 Figure 5 (C) shows point cloud data PG2 obtained by removing point cloud data relating to the bottom surface of the bed from point cloud data PG1 relating to dump truck 200. Specifically, Figure 5 (C) shows point cloud data PG2 relating to the four surfaces that make up the bed of dump truck 200. The four surfaces are the front surface (front panel), rear surface (rear gate), left side surface (left side gate), and right side surface (right side gate).

そして、ショベルコントローラ30は、荷台の残りの4つの面に関する点群データに基づき、法線の奥行き方向(ショベル100の前後方向)の成分であるz成分を横軸にとり、奥行き方向に対する法線の角度を縦軸にとる2次元ヒストグラムを作成する。本実施形態では、このときの点群データは、荷台の底面に関する点群データを除く。 Then, based on the point cloud data relating to the remaining four surfaces of the loading platform, the shovel controller 30 creates a two-dimensional histogram in which the horizontal axis represents the z-component, which is the component in the depth direction of the normal (the front-to-rear direction of the shovel 100), and the vertical axis represents the angle of the normal with respect to the depth direction. In this embodiment, the point cloud data at this time excludes the point cloud data relating to the bottom surface of the loading platform.

点群データはノイズによる誤差を含んでおり、その点群データから求められる法線も同様にノイズによる誤差を含む。そのため、本実施形態では、ショベルコントローラ30は、点群の誤差のばらつきがガウス分布に従うと仮定し、法線から作成した2次元ヒストグラムが混合ガウス分布に従うと仮定する。そして、ショベルコントローラ30は、EM(Expectation-Maximization)アルゴリズムを用いて点群のクラスタリングを行うことにより、各面の法線を推定する。例えば、ショベルコントローラ30は、最多の点群を含むクラスに対応する法線を代表法線とし、そのクラスに属する点群に対し、近傍点までの3次元距離を閾値としたクラスタリングを行う。 Point cloud data contains errors due to noise, and normals calculated from the point cloud data also contain errors due to noise. Therefore, in this embodiment, the shovel controller 30 assumes that the variation in error in the point cloud follows a Gaussian distribution, and assumes that a two-dimensional histogram created from the normals follows a mixed Gaussian distribution. The shovel controller 30 then estimates the normals of each surface by clustering the point clouds using an Expectation-Maximization (EM) algorithm. For example, the shovel controller 30 sets the normal corresponding to the class containing the largest number of point clouds as a representative normal, and performs clustering on the point clouds belonging to that class using the three-dimensional distance to nearby points as a threshold value.

その後、ショベルコントローラ30は、面を検出する(ステップST3)。本実施形態では、ショベルコントローラ30は、荷台の底面に関する点群が除去された後のダンプトラック200に関する点群を面として検出する。具体的には、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の荷台を構成する4つの面のうちの少なくとも1つを検出する。 Then, the shovel controller 30 detects the surface (step ST3). In this embodiment, the shovel controller 30 detects the point cloud related to the dump truck 200 after the point cloud related to the bottom surface of the loading platform has been removed as a surface. Specifically, the shovel controller 30 detects at least one of the four surfaces that constitute the loading platform of the dump truck 200.

より具体的には、ショベルコントローラ30は、上述のようにクラスタリングされた点群を構成する点の数が所定値以上であり、且つ、3次元距離が最も小さいクラスに属する点群を面として検出する。 More specifically, the excavator controller 30 detects, as a surface, a point cloud in which the number of points constituting the clustered point cloud as described above is equal to or greater than a predetermined value and which belongs to a class in which the three-dimensional distance is the smallest.

更に、検出した面が長方形の短辺(荷台の前面又は後面)及び長辺(荷台の左側面又は右側面)の何れに対応するかを判定するために、ショベルコントローラ30は、検出した面の法線に対する角度が90度となる法線を抽出する。そして、ショベルコントローラ30は、上述のように、近傍点までの3次元距離を用いたクラスタリングにより別の面を検出する。そして、ショベルコントローラ30は、検出した各面の長さに基づき、各面が長方形の短辺に対応するか或いは長辺に対応するかを判定する。 Furthermore, to determine whether the detected face corresponds to a short side (the front or rear face of the loading platform) or a long side (the left or right side of the loading platform) of the rectangle, the shovel controller 30 extracts a normal that forms an angle of 90 degrees with respect to the normal of the detected face. The shovel controller 30 then detects other faces by clustering using the three-dimensional distance to nearby points, as described above. The shovel controller 30 then determines whether each face corresponds to a short side or a long side of the rectangle based on the length of each detected face.

その後、ショベルコントローラ30は、法線を推定する(ステップST4)。本実施形態では、ショベルコントローラ30は、RANSAC(Random Sample Consensus)による法線の推定を実行する。具体的には、ショベルコントローラ30は、短辺(又は長辺)に対応する面に関しては、長辺(又は短辺)に対応する面とは区別して、代表法線から求めた面に対してRANSACによる法線の推定を実行する。 Then, the shovel controller 30 estimates the normal (step ST4). In this embodiment, the shovel controller 30 performs normal estimation using RANSAC (Random Sample Consensus). Specifically, the shovel controller 30 performs normal estimation using RANSAC for the faces corresponding to the short sides (or long sides) obtained from the representative normal, distinguishing the faces from the faces corresponding to the long sides (or short sides).

検出した面に関する点群は、典型的には、多くのノイズを含んでいるため、導き出される法線の向きも誤差を含んでいる。そのため、本実施形態では、ショベルコントローラ30は、代表となる面に対しては、RANSACによる法線の推定を実行することで、ノイズの影響による誤差を少なくするように構成されている。 The point cloud relating to the detected surface typically contains a lot of noise, and the direction of the derived normal also contains errors. Therefore, in this embodiment, the shovel controller 30 is configured to reduce errors caused by the influence of noise by performing normal estimation using RANSAC for the representative surface.

その後、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の位置等を推定する(ステップST5)。本実施形態では、ショベルコントローラ30は、上述のようにして求めた法線の向きと面の重心から、荷台を構成する面を検出し、検出した面の位置と向きに基づいてダンプトラック200の位置等を推定する。ダンプトラック200の荷台の形状は略直方体であるため、ショベルコントローラ30は、その略直方体を構成する面の形状を求めることで、ダンプトラック200の位置と向きを推定することができる。 Then, the shovel controller 30 estimates the position, etc. of the dump truck 200 (step ST5). In this embodiment, the shovel controller 30 detects the faces that make up the bed from the direction of the normal and the center of gravity of the faces obtained as described above, and estimates the position, etc. of the dump truck 200 based on the position and orientation of the detected faces. Because the shape of the bed of the dump truck 200 is approximately a rectangular parallelepiped, the shovel controller 30 can estimate the position and orientation of the dump truck 200 by determining the shape of the faces that make up the approximately rectangular parallelepiped.

図5(D)は、ショベルコントローラ30によって検出された面の1つである、ダンプトラック200の荷台の右側面を表す長方形RSを示している。具体的には、長方形RSは、右サイドゲートの内側の表面に対応している。この場合、ショベルコントローラ30は、例えば、長方形RSの4辺のうちの少なくとも1つの3次元距離からダンプトラック200の大きさ(トン数又は車種等)を推定できる。この場合、ショベルコントローラ30は、長方形RSの4辺のうちの少なくとも1つの3次元距離とダンプトラック200の大きさとの関係を体系的に記憶したテーブルを参照してダンプトラック200の大きさを導き出してもよい。例えば、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の荷台の右側面を表す長方形RSの長辺の3次元距離(右サイドゲートの長辺の長さに相当)を検索キーとしてテーブルを参照し、予め入力された車種情報からそのような長さの右サイドゲートを備えたダンプトラック200の車種を特定してもよい。そして、ショベルコントローラ30は、特定したダンプトラック200の車種に関連付けて記憶されているダンプトラック200の大きさ(例えば、最大積載量、車長、車幅、又は車高等)を導き出してもよい。また、ショベルコントローラ30は、例えば、長方形RSの法線の向きからダンプトラック200の向きを推定できる。また、ショベルコントローラ30は、例えば、測位装置P1の出力、及び、長方形RSの4つの頂点のうちの少なくとも1つと空間認識装置S6との間の3次元距離から、ダンプトラック200の位置を推定できる。 5(D) shows a rectangle RS representing the right side of the bed of the dump truck 200, which is one of the surfaces detected by the shovel controller 30. Specifically, the rectangle RS corresponds to the inner surface of the right side gate. In this case, the shovel controller 30 can estimate the size (tonnage or vehicle type, etc.) of the dump truck 200 from the three-dimensional distance of at least one of the four sides of the rectangle RS, for example. In this case, the shovel controller 30 may derive the size of the dump truck 200 by referring to a table that systematically stores the relationship between the three-dimensional distance of at least one of the four sides of the rectangle RS and the size of the dump truck 200. For example, the shovel controller 30 may refer to the table using the three-dimensional distance of the long side of the rectangle RS representing the right side of the bed of the dump truck 200 (corresponding to the length of the long side of the right side gate) as a search key, and identify the vehicle type of the dump truck 200 equipped with a right side gate of such a length from the vehicle type information input in advance. The shovel controller 30 may then derive the size of the dump truck 200 (e.g., maximum load capacity, vehicle length, vehicle width, or vehicle height) stored in association with the identified vehicle type of the dump truck 200. The shovel controller 30 can also estimate the orientation of the dump truck 200 from, for example, the orientation of the normal to the rectangle RS. The shovel controller 30 can also estimate the position of the dump truck 200 from, for example, the output of the positioning device P1 and the three-dimensional distance between at least one of the four vertices of the rectangle RS and the spatial recognition device S6.

ショベルコントローラ30は、検出した2つ以上の面に関する情報に基づいてダンプトラック200の位置、向き、及び大きさのうちの少なくとも1つを推定するように構成されていてもよい。例えば、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の荷台の右側面を表す長方形RSに加え、ダンプトラック200の荷台の後面を表す長方形を導き出してもよい。ダンプトラック200の荷台の後面を表す長方形は、例えば、リアゲートの外側の表面に対応している。この場合、ショベルコントローラ30は、例えば、荷台の右側面を表す長方形RSから暫定的に推定したダンプトラック200の位置等と、荷台の後面を表す長方形から暫定的に推定したダンプトラック200の位置等とに基づき、ダンプトラック200の位置等を最終的に推定してもよい。或いは、ショベルコントローラ30は、例えば、荷台の右側面を表す長方形RSからダンプトラック200の位置等の一部(例えば向きのみ)を推定し、荷台の後面を表す長方形からダンプトラック200の位置等の残り(例えば位置及び大きさ)を推定してもよい。 The shovel controller 30 may be configured to estimate at least one of the position, orientation, and size of the dump truck 200 based on information on the two or more detected surfaces. For example, the shovel controller 30 may derive a rectangle representing the rear surface of the loading platform of the dump truck 200 in addition to the rectangle RS representing the right side of the loading platform of the dump truck 200. The rectangle representing the rear surface of the loading platform of the dump truck 200 corresponds to, for example, the outer surface of the rear gate. In this case, the shovel controller 30 may finally estimate the position, etc. of the dump truck 200 based on, for example, the position, etc. of the dump truck 200 provisionally estimated from the rectangle RS representing the right side of the loading platform and the position, etc. of the dump truck 200 provisionally estimated from the rectangle representing the rear surface of the loading platform. Alternatively, the shovel controller 30 may estimate a part of the position, etc. of the dump truck 200 (for example, only the orientation) from the rectangle RS representing the right side of the loading platform, and estimate the remainder of the position, etc. of the dump truck 200 (for example, the position and size) from the rectangle representing the rear surface of the loading platform.

この推定処理により、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の位置等を正確に推定できる。そのため、ショベルコントローラ30は、例えば、マシンコントロール機能を実行する場合、ショベル100の油圧アクチュエータを適切に且つ自律的に動作させることができる。具体的には、ショベルコントローラ30は、ショベル100に搭載されている油圧アクチュエータを適切に且つ自律的に動作させることにより、ショベル100による積み込み作業の信頼性を高めることができる。上記の実施形態では、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200を後方より検出したため、荷台の底面を除去し右側面を抽出する処理を行ったが、ダンプトラック200を上方から検出する場合には底面を抽出する方がダンプトラック200の位置等の推定精度を高めることができる。この場合、ショベルコントローラ30は、前面、後面、左側面、及び右側面を除去し、抽出した底面に基づいてダンプトラック200の位置と向きを求めることができる。このように、ダンプトラック200を検出する向きに応じて除去される面や抽出される面は変更される。 This estimation process allows the shovel controller 30 to accurately estimate the position of the dump truck 200, etc. Therefore, when executing, for example, a machine control function, the shovel controller 30 can operate the hydraulic actuator of the shovel 100 appropriately and autonomously. Specifically, the shovel controller 30 can increase the reliability of the loading operation by the shovel 100 by appropriately and autonomously operating the hydraulic actuator mounted on the shovel 100. In the above embodiment, the shovel controller 30 detects the dump truck 200 from the rear, so the bottom surface of the loading platform is removed and the right side surface is extracted, but when the dump truck 200 is detected from above, extracting the bottom surface can increase the estimation accuracy of the position of the dump truck 200, etc. In this case, the shovel controller 30 can remove the front, rear, left side, and right side surfaces, and determine the position and orientation of the dump truck 200 based on the extracted bottom surface. In this way, the surface to be removed and the surface to be extracted are changed depending on the orientation in which the dump truck 200 is detected.

次に、図6を参照し、推定処理による効果について説明する。図6は、ショベル100によるダンプトラック200への土砂等の積み込みが行われている作業現場の様子の一例を示す。具体的には、図6は、施工現場におけるショベル100及びダンプトラック200の上面図である。図6において、実線で描かれたショベル100は掘削動作が終了したときのショベル100の状態を表し、一点鎖線で描かれたショベル100は排土動作が開始される前のショベル100の状態を表す。本実施形態では、排土動作は、バケット開き動作、又は、バケット開き動作を含む複合動作であり、旋回動作を含まない。典型的には、排土動作は、バケット開き動作、アーム開き動作、及びブーム下げ動作を含む複合動作である。また、実線で描かれたバケット6Aは掘削動作が終了したときのバケット6の状態を表し、一点鎖線で描かれたバケット6Bは排土動作が開始される前のバケット6の状態を表す。また、図6における太い破線は、バケット6の背面にある所定点が描く軌跡を表す。 Next, the effect of the estimation process will be described with reference to FIG. 6. FIG. 6 shows an example of a work site where the shovel 100 is loading earth and sand into the dump truck 200. Specifically, FIG. 6 is a top view of the shovel 100 and the dump truck 200 at the construction site. In FIG. 6, the shovel 100 drawn with a solid line represents the state of the shovel 100 when the excavation operation is completed, and the shovel 100 drawn with a dashed line represents the state of the shovel 100 before the soil discharge operation is started. In this embodiment, the soil discharge operation is a bucket opening operation or a combined operation including the bucket opening operation, and does not include a swing operation. Typically, the soil discharge operation is a combined operation including the bucket opening operation, the arm opening operation, and the boom lowering operation. In addition, the bucket 6A drawn with a solid line represents the state of the bucket 6 when the excavation operation is completed, and the bucket 6B drawn with a dashed line represents the state of the bucket 6 before the soil discharge operation is started. In addition, the thick dashed line in FIG. 6 represents the trajectory drawn by a predetermined point on the back of the bucket 6.

積み込み作業では、通常、ショベル100の操作者は、掘削動作終了後に操作装置26を用いてブーム上げ旋回操作を行う。本実施形態では、操作者は、右旋回操作を含む複合操作を行う。具体的には、ショベル100の姿勢が一点鎖線で示すような姿勢になるまで、即ち、バケット6の背面にある所定点が点P2に達するまで、操作者は、ブーム上げ操作と右旋回操作とを含む複合操作を行う。複合操作にはバケット6の開閉操作が含まれていてもよい。ダンプトラック200の荷台とバケット6とが接触しないようにしながら、バケット6を荷台の上に移動させるためである。このような一連の操作を行うことで、操作者は、ダンプトラック200の荷台に土砂等を積み込むことができる。 In loading operations, the operator of the shovel 100 normally uses the operating device 26 to perform a boom-raising and swinging operation after completing an excavation operation. In this embodiment, the operator performs a combined operation including a right swing operation. Specifically, the operator performs a combined operation including a boom-raising operation and a right swing operation until the posture of the shovel 100 becomes the posture shown by the dashed line, that is, until a predetermined point on the back surface of the bucket 6 reaches point P2. The combined operation may also include an opening and closing operation of the bucket 6. This is to move the bucket 6 onto the bed of the dump truck 200 while preventing the bed and the bucket 6 from coming into contact with each other. By performing this series of operations, the operator can load soil and sand into the bed of the dump truck 200.

太い点線で表される矩形CBは、推定処理によってショベルコントローラ30が推定したダンプトラック200の荷台の位置を表している。また、二点鎖線は、ショベルコントローラ30が推定したダンプトラック200の向きを表している。具体的には、二点鎖線は、ダンプトラック200の前後軸L1を表している。 The rectangle CB represented by the thick dotted line represents the position of the bed of the dump truck 200 estimated by the shovel controller 30 through the estimation process. The two-dot chain line represents the orientation of the dump truck 200 estimated by the shovel controller 30. Specifically, the two-dot chain line represents the front-rear axis L1 of the dump truck 200.

図6に示すように、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の位置等を推定することによって、例えば、ショベル100の旋回軸SAとダンプトラック200の前後軸L1とが交差しない位置関係にあることを認識できる。即ち、ショベルコントローラ30は、上部旋回体3の旋回位置をどのように変化させたとしても、上部旋回体3の前後軸とダンプトラック200の前後軸L1とを平行にすることができないことを認識できる。 As shown in FIG. 6, by estimating the position of the dump truck 200, the shovel controller 30 can recognize that, for example, the rotation axis SA of the shovel 100 and the longitudinal axis L1 of the dump truck 200 are in a positional relationship where they do not intersect. In other words, the shovel controller 30 can recognize that no matter how the rotation position of the upper rotating body 3 is changed, the longitudinal axis of the upper rotating body 3 and the longitudinal axis L1 of the dump truck 200 cannot be made parallel.

そして、このような位置関係にあることを認識できた場合、ショベルコントローラ30は、例えば、排土動作の際に上部旋回体3を適切に旋回させなければ、バケット6内に取り込まれている土砂等をダンプトラック200の荷台上に偏り無く放出することができないことを認識できる。 When it is recognized that such a positional relationship exists, the excavator controller 30 can recognize that, for example, unless the upper rotating body 3 is rotated appropriately during the soil discharge operation, the soil and sand taken into the bucket 6 cannot be discharged evenly onto the bed of the dump truck 200.

排土動作を開始する際に、上部旋回体3の前後軸とダンプトラック200の前後軸L1とが平行であれば、ショベル100は、排土動作を実行するだけで、バケット6内に取り込まれている土砂等をダンプトラック200の荷台上に均一に撒き均すことができる。ダンプトラック200の前後軸L1に沿ってバケット6を移動させることができるためである。しかしながら、上部旋回体3の前後軸とダンプトラック200の前後軸L1とが平行でない場合には、ショベル100は、排土動作を実行するだけでは、バケット6内に取り込まれている土砂等をダンプトラック200の荷台上に均一に撒き均すことができない。掘削アタッチメントATを動作させるだけでは、ダンプトラック200の前後軸L1に沿ってバケット6を移動させることができないためである。そのため、ショベルコントローラ30は、ショベル100の旋回軸SAとダンプトラック200の前後軸L1とが交差しない位置関係にあることを認識した場合、排土動作の際に上部旋回体3を自律的に旋回させることで、バケット6内に取り込まれている土砂等がダンプトラック200の荷台上に均一に撒き均されるようにすることができる。すなわち、ショベル100の操作者は、排土動作の際に旋回操作を行わなくとも、バケット6内に取り込まれている土砂等をダンプトラック200の荷台上に均一に撒き均すことができる。 When starting the soil discharge operation, if the front-rear axis of the upper rotating body 3 and the front-rear axis L1 of the dump truck 200 are parallel, the excavator 100 can evenly spread the soil and sand taken into the bucket 6 on the bed of the dump truck 200 simply by performing the soil discharge operation. This is because the bucket 6 can be moved along the front-rear axis L1 of the dump truck 200. However, if the front-rear axis of the upper rotating body 3 and the front-rear axis L1 of the dump truck 200 are not parallel, the excavator 100 cannot evenly spread the soil and sand taken into the bucket 6 on the bed of the dump truck 200 simply by performing the soil discharge operation. This is because the bucket 6 cannot be moved along the front-rear axis L1 of the dump truck 200 simply by operating the excavation attachment AT. Therefore, when the shovel controller 30 recognizes that the rotation axis SA of the shovel 100 and the front-rear axis L1 of the dump truck 200 are in a positional relationship where they do not intersect, the shovel controller 30 can autonomously rotate the upper rotating body 3 during the soil discharge operation so that the soil and sand taken into the bucket 6 is evenly spread on the bed of the dump truck 200. In other words, the operator of the shovel 100 can evenly spread the soil and sand taken into the bucket 6 on the bed of the dump truck 200 without performing a swing operation during the soil discharge operation.

或いは、ショベルコントローラ30は、ショベル100の旋回軸SAとダンプトラック200の前後軸L1とが交差しない位置関係にあることを認識した場合、走行油圧モータ2Mを駆動して下部走行体1を動作させてもよい。具体的には、ショベルコントローラ30は、ショベル100の旋回軸SAとダンプトラック200の前後軸L1とが交差するようにショベル100を移動させてもよい。 Alternatively, when the shovel controller 30 recognizes that the rotation axis SA of the shovel 100 and the front-rear axis L1 of the dump truck 200 are in a positional relationship in which they do not intersect, the shovel controller 30 may drive the traveling hydraulic motor 2M to operate the lower traveling body 1. Specifically, the shovel controller 30 may move the shovel 100 so that the rotation axis SA of the shovel 100 and the front-rear axis L1 of the dump truck 200 intersect.

或いは、ショベルコントローラ30は、ショベル100の旋回軸SAとダンプトラック200の前後軸L1とが交差しない位置関係にあることをショベル100の操作者に知らせてもよい。ショベル100の旋回軸SAとダンプトラック200の前後軸L1とが交差するようにショベル100を移動させることを操作者に促すためである。 Alternatively, the shovel controller 30 may inform the operator of the shovel 100 that the rotation axis SA of the shovel 100 and the front-rear axis L1 of the dump truck 200 are in a positional relationship in which they do not intersect. This is to prompt the operator to move the shovel 100 so that the rotation axis SA of the shovel 100 and the front-rear axis L1 of the dump truck 200 intersect.

或いは、ショベルコントローラ30は、ショベル100の旋回軸SAとダンプトラック200の前後軸L1とが交差しない位置関係にあることをダンプトラック200の運転者に知らせてもよい。ショベル100の旋回軸SAとダンプトラック200の前後軸L1とが交差するようにダンプトラック200を移動させることを運転者に促すためである。この場合、ショベルコントローラ30は、目標停止位置を導き出し、その目標停止位置に関する情報をダンプトラック200の運転者に提示してもよい。目標停止位置は、ダンプトラック200を停止させるべき位置であり、例えば、ダンプトラック200を上から見たときのダンプトラック200の占有面積に対応する矩形で表される。そして、目標停止位置は、典型的には、その目標停止位置に停止したダンプトラック200の前後軸L1がショベル100の旋回軸SAと交差するように設定される。 Alternatively, the shovel controller 30 may inform the driver of the dump truck 200 that the rotation axis SA of the shovel 100 and the front-rear axis L1 of the dump truck 200 are in a positional relationship where they do not intersect. This is to prompt the driver to move the dump truck 200 so that the rotation axis SA of the shovel 100 and the front-rear axis L1 of the dump truck 200 intersect. In this case, the shovel controller 30 may derive a target stop position and present information about the target stop position to the driver of the dump truck 200. The target stop position is a position where the dump truck 200 should be stopped, and is represented by, for example, a rectangle corresponding to the occupation area of the dump truck 200 when the dump truck 200 is viewed from above. The target stop position is typically set so that the front-rear axis L1 of the dump truck 200 stopped at the target stop position intersects with the rotation axis SA of the shovel 100.

このように、ダンプトラック200の位置等を正確に推定できることは、ショベル100による積み込み作業の効率化を実現できる。ショベルコントローラ30は、ショベル100の旋回軸SAとダンプトラック200の前後軸L1とが交差した状態で積み込み作業が行われるよう、ショベル100の操作者、及び、ダンプトラック200の運転者の少なくとも一方に働きかけることができるためである。 In this way, being able to accurately estimate the position of the dump truck 200 etc. can improve the efficiency of loading operations by the shovel 100. This is because the shovel controller 30 can act on at least one of the operator of the shovel 100 and the driver of the dump truck 200 so that loading operations are performed with the rotation axis SA of the shovel 100 and the front-rear axis L1 of the dump truck 200 intersecting.

次に、図7を参照し、推定処理の別の一例について説明する。図7は、推定処理の別の一例を示すフローチャートである。ショベルコントローラ30は、所定の制御周期で繰り返しこの推定処理を実行する。図7に示す推定処理は、ステップST0を有する点で、図4に示す推定処理と異なるが、ステップST1~ステップST5を有する点では図4に示す推定処理と同じである。そのため、以下では、共通部分の説明が省略され、相違部分が詳説される。 Next, another example of the estimation process will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a flowchart showing another example of the estimation process. The shovel controller 30 repeatedly executes this estimation process at a predetermined control period. The estimation process shown in FIG. 7 differs from the estimation process shown in FIG. 4 in that it includes step ST0, but is the same as the estimation process shown in FIG. 4 in that it includes steps ST1 to ST5. Therefore, in the following, a description of the common parts will be omitted and the different parts will be described in detail.

図7に示す推定処理では、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200が所定の作業範囲内に位置しているか否かを判定する(ステップST0)。本実施形態では、ショベルコントローラ30は、空間認識装置S6の出力を用いてダンプトラック200に関する点群を抽出する前に、この判定タスクを実行する。即ち、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200が所定の作業範囲内に位置していると判定するまでは、ダンプトラック200に関する点群の抽出を行わない。ダンプトラック200がショベル100から離れた位置(積み込み作業に適さない位置)にあるにもかかわらず、ダンプトラック200の位置等を正確に推定するといった必要以上の演算が行われてしまうのを防止するためである。 In the estimation process shown in FIG. 7, the shovel controller 30 determines whether the dump truck 200 is located within a predetermined working range (step ST0). In this embodiment, the shovel controller 30 executes this determination task before extracting a point cloud related to the dump truck 200 using the output of the spatial recognition device S6. That is, the shovel controller 30 does not extract a point cloud related to the dump truck 200 until it is determined that the dump truck 200 is located within the predetermined working range. This is to prevent unnecessary calculations from being performed, such as accurately estimating the position of the dump truck 200, even when the dump truck 200 is located away from the shovel 100 (a position unsuitable for loading operations).

具体的には、ショベルコントローラ30は、空間認識装置S6に併設された単眼カメラが撮像した画像に基づき、所定の作業範囲内にダンプトラック200が位置しているか否かを判定する。ショベルコントローラ30は、超音波センサ、ミリ波レーダ等の単眼カメラ以外の装置の出力に基づいてダンプトラック200の存否を判定してもよい。すなわち、ショベルコントローラ30は、ステップST1以降のタスクを実行するための演算コストよりも低い演算コストでステップST0の判定タスクを実行できるのであれば、LIDARを含めた任意の装置の出力に基づいてダンプトラック200の存否を判定してもよい。この段階では、ショベルコントローラ30は、ショベル100の周囲にダンプトラック200が存在するか否かを判定できればよく、ショベル100の周囲にダンプトラック200が存在する場合であっても、ダンプトラック200の位置を大まかに認識できればよいためである。例えば、ショベルコントローラ30は、予め登録されたダンプトラック200の画像と単眼カメラが撮像した画像に含まれる画像部分とを照合するパターンマッチングにより、ダンプトラック200の存否を判定し、或いは、ダンプトラック200の位置を認識してもよい。或いは、ショベルコントローラ30は、深層学習を利用することにより、単眼カメラが撮像した画像内にダンプトラック200の画像が存在するか否かを判定し、或いは、ダンプトラック200の位置を認識してもよい。ショベルコントローラ30は、例えば、ダンプトラック200の荷台の中心の座標、又は、ダンプトラック200の荷台の後端の座標等をダンプトラック200の位置として認識する。座標は、例えば、単眼カメラの位置を中心とする座標系における座標である。 Specifically, the shovel controller 30 determines whether the dump truck 200 is located within a predetermined work range based on an image captured by a monocular camera attached to the spatial recognition device S6. The shovel controller 30 may determine the presence or absence of the dump truck 200 based on the output of a device other than the monocular camera, such as an ultrasonic sensor or a millimeter wave radar. That is, the shovel controller 30 may determine the presence or absence of the dump truck 200 based on the output of any device, including a LIDAR, as long as the determination task of step ST0 can be executed with a lower computation cost than the computation cost for executing the tasks after step ST1. At this stage, the shovel controller 30 only needs to be able to determine whether the dump truck 200 exists around the shovel 100, and even if the dump truck 200 exists around the shovel 100, it is sufficient to be able to roughly recognize the position of the dump truck 200. For example, the shovel controller 30 may determine whether the dump truck 200 is present or recognize the position of the dump truck 200 by pattern matching, which compares a preregistered image of the dump truck 200 with an image portion included in an image captured by the monocular camera. Alternatively, the shovel controller 30 may determine whether an image of the dump truck 200 is present in an image captured by the monocular camera or recognize the position of the dump truck 200 by using deep learning. The shovel controller 30 recognizes, for example, the coordinates of the center of the loading platform of the dump truck 200 or the coordinates of the rear end of the loading platform of the dump truck 200 as the position of the dump truck 200. The coordinates are, for example, coordinates in a coordinate system centered on the position of the monocular camera.

また、ショベルコントローラ30は、単眼カメラが撮像した画像に基づき、ダンプトラック200の位置及び向きを認識してもよい。この場合も、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の位置及び向きを大まかに認識できればよい。 The shovel controller 30 may also recognize the position and orientation of the dump truck 200 based on an image captured by the monocular camera. In this case, the shovel controller 30 only needs to roughly recognize the position and orientation of the dump truck 200.

所定の作業範囲は、例えば、積み込み作業に適した範囲である。すなわち、所定の作業範囲内にダンプトラック200が位置していることは、ダンプトラック200が積み込み作業に適した範囲内に位置していることを意味する。本実施形態では、所定の作業範囲は、単眼カメラの位置を中心とする座標系における座標範囲として設定される。 The predetermined working range is, for example, a range suitable for loading operations. In other words, the dump truck 200 being located within the predetermined working range means that the dump truck 200 is located within a range suitable for loading operations. In this embodiment, the predetermined working range is set as a coordinate range in a coordinate system centered on the position of the monocular camera.

ショベルコントローラ30は、認識したダンプトラック200の位置と、設定した所定の作業範囲とに基づき、ダンプトラック200が所定の作業範囲内に位置しているか否かを判定する。ショベルコントローラ30は、例えば、ダンプトラック200の荷台の中心の座標が、所定の作業範囲に対応する座標範囲内に含まれる場合に、ダンプトラック200が所定の作業範囲内に位置していると判定する。 The shovel controller 30 determines whether the dump truck 200 is located within the predetermined work range based on the recognized position of the dump truck 200 and the set predetermined work range. For example, the shovel controller 30 determines that the dump truck 200 is located within the predetermined work range when the coordinates of the center of the loading platform of the dump truck 200 are included within the coordinate range corresponding to the predetermined work range.

ダンプトラック200が所定の作業範囲内に位置していないと判定した場合(ステップST0のNO)、ショベルコントローラ30は、ステップST1以降のタスクを実行することなく、今回の推定処理を終了させる。 If it is determined that the dump truck 200 is not located within the specified working range (NO in step ST0), the excavator controller 30 ends the current estimation process without executing the tasks from step ST1 onwards.

一方、ダンプトラック200が所定の作業範囲内に位置していると判定した場合(ステップST0のYES)、ショベルコントローラ30は、ステップST1以降のタスクを実行し、ダンプトラック200の位置等を推定する。 On the other hand, if it is determined that the dump truck 200 is located within the specified work range (YES in step ST0), the shovel controller 30 executes the tasks from step ST1 onwards and estimates the position of the dump truck 200, etc.

また、一旦、ダンプトラック200が所定の作業範囲内に位置していると判定した後は、次回以降の推定処理において、ショベルコントローラ30は、ステップST0の判定を省略し、ステップST1以降のタスクを実行してもよい。例えば、ダンプトラック200が所定の作業範囲内に位置していると判定した後の所定期間においては、或いは、推定処理を所定回数繰り返すまでは、ショベルコントローラ30は、ステップST0の判定を省略し、ステップST1以降のタスクを実行してもよい。演算負荷を低減させるためである。 In addition, once it is determined that the dump truck 200 is located within the predetermined working range, in the next and subsequent estimation processes, the shovel controller 30 may omit the determination of step ST0 and execute the tasks of step ST1 and subsequent steps. For example, during a predetermined period after it is determined that the dump truck 200 is located within the predetermined working range, or until the estimation process has been repeated a predetermined number of times, the shovel controller 30 may omit the determination of step ST0 and execute the tasks of step ST1 and subsequent steps. This is to reduce the computational load.

この構成により、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の位置等の推定に関する演算負荷を低減させることができる。ショベル100の周囲にダンプトラック200が存在しない場合、或いは、積み込み作業に適さない場所にダンプトラック200が位置している場合には、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の位置等を推定するためのタスクであるステップST1以降のタスクを実行しないためである。 This configuration allows the shovel controller 30 to reduce the computational load related to estimating the position, etc., of the dump truck 200. This is because when there is no dump truck 200 around the shovel 100, or when the dump truck 200 is located in a location that is not suitable for loading operations, the shovel controller 30 does not execute tasks subsequent to step ST1, which are tasks for estimating the position, etc., of the dump truck 200.

上述のように、本発明の一実施形態に係る、下部走行体1と、下部走行体1に旋回可能に搭載された上部旋回体3と、上部旋回体3に取り付けられたアタッチメントと、を有するショベル100のためのシステムである施工支援システムSYSは、物体検知装置の出力に基づいてダンプトラック200に関する3次元データを取得し、ダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面に関する情報に基づいてダンプトラック200の位置、向き、及び大きさのうちの少なくとも1つを推定するように構成されている。物体検知装置は、典型的には、ショベル100に取り付けられた空間認識装置S6である。但し、物体検知装置は、ショベル100の外部に設置された空間認識装置であってもよい。例えば、物体検知装置は、他の建設機械、建屋、電柱、又は飛行体等に取り付けられていてもよい。 As described above, the construction support system SYS, which is a system for a shovel 100 having a lower traveling body 1, an upper rotating body 3 rotatably mounted on the lower traveling body 1, and an attachment attached to the upper rotating body 3 according to one embodiment of the present invention, is configured to acquire three-dimensional data regarding the dump truck 200 based on the output of an object detection device, and estimate at least one of the position, orientation, and size of the dump truck 200 based on information regarding at least one surface constituting the bed of the dump truck 200. The object detection device is typically a spatial recognition device S6 attached to the shovel 100. However, the object detection device may be a spatial recognition device installed outside the shovel 100. For example, the object detection device may be attached to another construction machine, a building, a utility pole, an aircraft, or the like.

この構成により、施工支援システムSYSは、ショベル100による積み込み作業をより適切に支援できる。ダンプトラック200の位置、向き、及び大きさのうちの少なくとも1つを正確に推定できるためである。また、施工支援システムSYSは、深層学習等の機械学習を利用した画像認識処理を行うことなくダンプトラック200の位置、向き、及び大きさのうちの少なくとも1つを推定できるため、学習済みモデル等が用意される必要もなく、容易に導入され得る。 With this configuration, the construction support system SYS can more appropriately support the loading operation by the excavator 100. This is because at least one of the position, orientation, and size of the dump truck 200 can be accurately estimated. In addition, the construction support system SYS can estimate at least one of the position, orientation, and size of the dump truck 200 without performing image recognition processing using machine learning such as deep learning, so there is no need to prepare a trained model, etc., and the system can be easily introduced.

施工支援システムSYSは、ダンプトラック200に関する3次元データからダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面に関する情報を抽出するように構成されていてもよい。ダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面は、典型的には、ダンプトラック200の荷台を構成する4つの側面のうちの少なくとも1つである。 The construction support system SYS may be configured to extract information about at least one surface constituting the bed of the dump truck 200 from the three-dimensional data related to the dump truck 200. The at least one surface constituting the bed of the dump truck 200 is typically at least one of the four side surfaces constituting the bed of the dump truck 200.

施工支援システムSYSは、ダンプトラック200に関する3次元データからダンプトラック200の荷台に関する3次元データを抽出するように構成されていてもよい。例えば、施工支援システムSYSは、空間認識装置S6が出力する3次元データから、ダンプトラック200の周囲にある土砂、路面、又は、ダンプトラック200のタイヤ等に関する3次元データを除去することによって、ダンプトラック200の荷台に関する3次元データを抽出するように構成されていてもよい。 The construction support system SYS may be configured to extract three-dimensional data relating to the bed of the dump truck 200 from the three-dimensional data relating to the dump truck 200. For example, the construction support system SYS may be configured to extract three-dimensional data relating to the bed of the dump truck 200 by removing three-dimensional data relating to the soil and sand around the dump truck 200, the road surface, or the tires of the dump truck 200, from the three-dimensional data output by the spatial recognition device S6.

施工支援システムSYSは、ダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面に関する情報を抽出する際には、全体形状が認識可能な面に関する情報を優先的に抽出するように構成されていてもよい。この場合、全体形状が認識可能な面は、例えば、3つ以上の角部が認識可能な面であってもよい。或いは、全体形状が認識可能な面は、例えば、2つ以上の角部が認識可能な面であってもよい。典型的には、全体形状が認識可能な面は、ダンプトラック200の荷台を構成する4つの側面のうちの少なくとも1つである。ダンプトラック200の荷台の底面は、空間認識装置S6から見た場合、ダンプトラック200の荷台を構成する側面の陰に隠れてしまう部分が多いため、上述の実施形態では、施工支援システムSYSは、ダンプトラック200の荷台の底面を優先的に抽出することはない。但し、別の実施形態では、施工支援システムSYSは、ダンプトラック200の荷台の底面を優先的に抽出してもよい。 When extracting information about at least one surface constituting the bed of the dump truck 200, the construction support system SYS may be configured to preferentially extract information about a surface whose overall shape can be recognized. In this case, the surface whose overall shape can be recognized may be, for example, a surface whose three or more corners can be recognized. Alternatively, the surface whose overall shape can be recognized may be, for example, a surface whose two or more corners can be recognized. Typically, the surface whose overall shape can be recognized is at least one of the four side surfaces constituting the bed of the dump truck 200. When viewed from the spatial recognition device S6, the bottom surface of the bed of the dump truck 200 is largely hidden by the side surfaces constituting the bed of the dump truck 200, so in the above-mentioned embodiment, the construction support system SYS does not preferentially extract the bottom surface of the bed of the dump truck 200. However, in another embodiment, the construction support system SYS may preferentially extract the bottom surface of the bed of the dump truck 200.

この構成により、施工支援システムSYSは、全体形状が認識可能な面に関する情報に基づいてダンプトラック200の位置、向き、及び大きさのうちの少なくとも1つを推定できるため、推定結果の信頼性を向上させることができる。 With this configuration, the construction support system SYS can estimate at least one of the position, orientation, and size of the dump truck 200 based on information about the surface whose overall shape can be recognized, thereby improving the reliability of the estimation result.

ダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面に関する情報は、望ましくは、ダンプトラック200の荷台の底面以外の面に関する情報である。上述のように、ダンプトラック200の荷台の底面は、空間認識装置S6から見た場合、ダンプトラック200の荷台を構成する側面の陰に隠れてしまう部分が多いためである。 The information about at least one surface constituting the bed of the dump truck 200 is preferably information about a surface other than the bottom surface of the bed of the dump truck 200. This is because, as described above, when viewed from the spatial recognition device S6, much of the bottom surface of the bed of the dump truck 200 is hidden in the shadow of the side surface constituting the bed of the dump truck 200.

施工支援システムSYSは、ダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面に関する情報のうちの、ダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面の形状に関する情報に基づき、ダンプトラック200の大きさ又は種類を導き出すように構成されていてもよい。面の形状に関する情報は、例えば、長方形の長辺又は短辺の3次元距離である。 The construction support system SYS may be configured to derive the size or type of the dump truck 200 based on information about the shape of at least one surface that constitutes the bed of the dump truck 200, among information about at least one surface that constitutes the bed of the dump truck 200. The information about the shape of the surface is, for example, the three-dimensional distance of the long side or short side of a rectangle.

施工支援システムSYSは、ダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面に関する情報のうちの、ダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面の位置に関する情報に基づき、ダンプトラック200の位置を導き出すように構成されていてもよい。面の位置に関する情報は、例えば、その面の重心の座標、又は、その面の輪郭上の点の座標等である。 The construction support system SYS may be configured to derive the position of the dump truck 200 based on information about the position of at least one surface that constitutes the bed of the dump truck 200, among information about at least one surface that constitutes the bed of the dump truck 200. The information about the position of the surface is, for example, the coordinates of the center of gravity of the surface, or the coordinates of a point on the contour of the surface.

施工支援システムSYSは、ダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面に関する情報のうちの、ダンプトラック200の荷台を構成する少なくとも1つの面の向きに関する情報に基づき、ダンプトラック200の向きを導き出すように構成されていてもよい。面の向きに関する情報は、例えば、その面の法線の向き、又は、その面の長辺若しくは短辺の延長方向等である。 The construction support system SYS may be configured to derive the orientation of the dump truck 200 based on information about the orientation of at least one surface that constitutes the bed of the dump truck 200, among information about at least one surface that constitutes the bed of the dump truck 200. The information about the orientation of the surface is, for example, the orientation of the normal to the surface, or the extension direction of the long side or short side of the surface, etc.

施工支援システムSYSは、ダンプトラック200に関する3次元データを取得する前に、ダンプトラック200の存否を判定するように構成されていてもよい。或いは、施工支援システムSYSは、ダンプトラック200に関する3次元データを取得する前に、ダンプトラック200の位置、向き、及び種類のうちの少なくとも1つを推定するように構成されていてもよい。或いは、施工支援システムSYSは、ダンプトラック200に関する3次元データを取得する前に、ダンプトラック200が所定の作業範囲内に進入したか否かを判定するように構成されていてもよい。例えば、施工支援システムSYSは、ショベル100に搭載されたカメラが撮像した画像に基づいてダンプトラック200の存否を判定するように構成されていてもよい。この場合、カメラは、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。ダンプトラック200がショベル100から離れているにもかかわらず、ダンプトラック200の位置等を正確に推定するための演算コストの高いタスクが実行されてしまうのを防止するためである。この構成により、施工支援システムSYSは、演算負荷が不必要に増大してしまうのを防止できる。 The construction support system SYS may be configured to determine whether or not the dump truck 200 exists before acquiring three-dimensional data related to the dump truck 200. Alternatively, the construction support system SYS may be configured to estimate at least one of the position, orientation, and type of the dump truck 200 before acquiring three-dimensional data related to the dump truck 200. Alternatively, the construction support system SYS may be configured to determine whether or not the dump truck 200 has entered a predetermined work range before acquiring three-dimensional data related to the dump truck 200. For example, the construction support system SYS may be configured to determine whether or not the dump truck 200 exists based on an image captured by a camera mounted on the shovel 100. In this case, the camera may be a monocular camera or a stereo camera. This is to prevent a task with a high computational cost for accurately estimating the position, etc. of the dump truck 200 from being executed even though the dump truck 200 is away from the shovel 100. With this configuration, the construction support system SYS can prevent the computational load from increasing unnecessarily.

以上、本発明の好ましい実施形態について詳説した。しかしながら、本発明は、上述した実施形態に制限されることはない。上述した実施形態は、本発明の範囲を逸脱することなしに、種々の変形又は置換等が適用され得る。また、別々に説明された特徴は、技術的な矛盾が生じない限り、組み合わせが可能である。 The above describes the preferred embodiments of the present invention in detail. However, the present invention is not limited to the above-described embodiments. Various modifications or substitutions can be applied to the above-described embodiments without departing from the scope of the present invention. Furthermore, features described separately can be combined as long as no technical contradiction occurs.

例えば、上述の実施形態では、ショベルコントローラ30は、推定処理において、ダンプトラック200の荷台の底面に関する点群データを除去するように構成されている。但し、ショベルコントローラ30は、ダンプトラック200の荷台の底面以外の別の一面に関する点群データを除去するように構成されていてもよい。例えば、空間認識装置S6が高い位置からダンプトラック200を見下ろすような状況では、ダンプトラック200の荷台の底面は、死角となる部分の範囲が狭くなる傾向にある。その一方で、例えば、ダンプトラック200の荷台の後面は、空間認識装置S6とダンプトラック200との間の距離等の変化に応じて死角となる部分の範囲が変化し易い。この場合、ショベルコントローラ30は、推定処理において、ダンプトラック200の荷台の後面に関する点群データを除去するように構成されていてもよい。 For example, in the above embodiment, the shovel controller 30 is configured to remove point cloud data related to the bottom surface of the bed of the dump truck 200 in the estimation process. However, the shovel controller 30 may be configured to remove point cloud data related to another surface other than the bottom surface of the bed of the dump truck 200. For example, in a situation where the spatial recognition device S6 looks down on the dump truck 200 from a high position, the bottom surface of the bed of the dump truck 200 tends to have a narrower blind spot. On the other hand, for example, the rear surface of the bed of the dump truck 200 is prone to change in the blind spot depending on changes in the distance between the spatial recognition device S6 and the dump truck 200. In this case, the shovel controller 30 may be configured to remove point cloud data related to the rear surface of the bed of the dump truck 200 in the estimation process.

1・・・下部走行体 1C・・・クローラ 1CL・・・左クローラ 1CR・・・右クローラ 2・・・旋回機構 2A・・・旋回油圧モータ 2M・・・走行油圧モータ 2ML・・・左走行油圧モータ 2MR・・・右走行油圧モータ 3・・・上部旋回体 4・・・ブーム 5・・・アーム 6・・・バケット 7・・・ブームシリンダ 8・・・アームシリンダ 9・・・バケットシリンダ 10・・・キャビン 11・・・エンジン 11a・・・オルタネータ 11b・・・スタータ 11c・・・水温センサ 13・・・レギュレータ 14・・・メインポンプ 14c・・・油温センサ 15・・・パイロットポンプ 17・・・コントロールバルブユニット 26・・・操作装置 28・・・吐出圧センサ 29・・・操作圧センサ 30・・・ショベルコントローラ 31・・・比例弁 32・・・シャトル弁 40・・・表示装置 42・・・入力装置 43・・・音出力装置 47・・・記憶装置 70・・・蓄電池 72・・・電装品 74・・・エンジン制御装置 75・・・ダイヤル 100・・・ショベル 200・・・ダンプトラック 210・・・ダンプコントローラ 220・・・表示装置 230・・・通信装置 240・・・測位装置 300・・・管理装置 310・・・制御装置 320・・・表示装置 330・・・通信装置 400・・・支援装置 410・・・制御装置 420・・・表示装置 430・・・通信装置 440・・・測位装置 500・・・監視装置 510・・・制御装置 530・・・通信装置 540・・・測位装置 550・・・空間認識装置 900・・・通信網 NS・・・スイッチ P1・・・測位装置 S1・・・ブーム角度センサ S2・・・アーム角度センサ S3・・・バケット角度センサ S4・・・機体傾斜センサ S5・・・旋回状態センサ S6・・・空間認識装置 S6B、S6F、S6L、S6R・・・センサ SYS・・・施工支援システム T1・・・通信装置 1: Lower traveling body 1C: Crawler 1CL: Left crawler 1CR: Right crawler 2: Swing mechanism 2A: Swing hydraulic motor 2M: Travel hydraulic motor 2ML: Left traveling hydraulic motor 2MR: Right traveling hydraulic motor 3: Upper rotating body 4: Boom 5: Arm 6: Bucket 7: Boom cylinder 8: Arm cylinder 9: Bucket cylinder 10: Cabin 11: Engine 11a: Alternator 11b: Starter 11c: Water temperature sensor 13: Regulator 14: Main pump 14c: Oil temperature sensor 15: Pilot pump 17: Control valve unit 26: Operation device 28: Discharge pressure sensor 29: Operation pressure sensor 30: Excavator controller 31: Proportional valve 32: Shuttle valve 40: Display device 42: Input device 43: Sound output device 47: Memory device 70: Storage battery 72: Electrical equipment 74: Engine control device 75: Dial 100: Shovel 200: Dump truck 210: Dump controller 220: Display device 230: Communication device 240: Positioning device 300: Management device 310: Control device 320: Display device 330: Communication device 400: Support device 410: Control device 420: Display device 430: Communication device 440: Positioning device 500: Monitoring device 510: Control device 530: Communication device 540: Positioning device 550: Spatial recognition device 900: Communication network NS: Switch P1: Positioning device S1: Boom angle sensor S2: Arm angle sensor S3: Bucket angle sensor S4: Machine body inclination sensor S5: Turning state sensor S6: Spatial recognition device S6B, S6F, S6L, S6R: Sensor SYS: Construction support system T1: Communication device

Claims (13)

下部走行体と、
前記下部走行体に旋回可能に搭載された上部旋回体と、
前記上部旋回体に取り付けられたアタッチメントと、を有するショベル用のシステムであって、
物体検知装置の出力に基づいてダンプトラックに関する点群データを取得し、前記ダンプトラックに関する点群データから無作為に1つの注目点を抽出し、前記注目点まわりの局所的な点群データに対して主成分分析を施し、前記注目点における法線及び前記法線に垂直で前記注目点を含む面を前記ダンプトラックの荷台を構成する面として検出することで、前記ダンプトラックの荷台を構成する面に属する前記ダンプトラックに関する点群データから前記ダンプトラックの位置、向き、及び大きさのうちの少なくとも1つを推定する、
ショベル用のシステム。
A lower running body;
An upper rotating body rotatably mounted on the lower traveling body;
and an attachment attached to the upper rotating body,
acquiring point cloud data related to the dump truck based on the output of an object detection device, randomly extracting one point of interest from the point cloud data related to the dump truck, performing principal component analysis on local point cloud data around the point of interest, and detecting a normal line at the point of interest and a plane perpendicular to the normal line and including the point of interest as a plane constituting the bed of the dump truck, thereby estimating at least one of the position, orientation, and size of the dump truck from the point cloud data related to the dump truck belonging to the plane constituting the bed of the dump truck;
System for excavators.
下部走行体と、
前記下部走行体に旋回可能に搭載された上部旋回体と、
前記上部旋回体に取り付けられたアタッチメントと、を有するショベル用のシステムであって、
物体検知装置の出力に基づいてダンプトラックに関する点群データを取得し、前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの面を検出する前であって、前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの別の面を検出した後に、前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの別の面に属する点群データを除去することにより、前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの別の面に属する点群データが、前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの面の検出に利用されないようにする
ショベル用のシステム。
A lower running body;
An upper rotating body rotatably mounted on the lower traveling body;
and an attachment attached to the upper rotating body,
Point cloud data relating to the dump truck is acquired based on the output of an object detection device, and before detecting at least one surface constituting the bed of the dump truck and after detecting at least one other surface constituting the bed of the dump truck, point cloud data belonging to at least one other surface constituting the bed of the dump truck is removed , thereby preventing the point cloud data belonging to at least one other surface constituting the bed of the dump truck from being used in detecting at least one surface constituting the bed of the dump truck .
System for excavators.
前記ダンプトラックを検出する向きに応じ、点群データが除去される前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの別の面は変更される、
請求項2に記載のショベル用のシステム。
At least one other surface constituting the bed of the dump truck from which the point cloud data is removed is changed depending on the orientation of the dump truck.
A system for a shovel according to claim 2.
前記ダンプトラックの荷台を構成する面のうちの少なくとも1つの別の面は、底面、前面、後面、左側面、及び右側面のうちの少なくとも1つである、
請求項2に記載のショベル用のシステム。
At least one other surface among the surfaces constituting the bed of the dump truck is at least one of a bottom surface, a front surface, a rear surface, a left side surface, and a right side surface.
A system for a shovel according to claim 2.
前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの面のうち、全体形状が認識可能な面に関する情報に基づいて前記ダンプトラックの位置、向き、及び大きさのうちの少なくとも1つを推定し、
前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの面は何れも長方形であり、
前記全体形状が認識可能な面は、3つ以上の角部が認識可能な面である、
請求項1乃至請求項4の何れかに記載のショベル用のシステム。
Estimating at least one of a position, a direction, and a size of the dump truck based on information about a surface, the overall shape of which can be recognized, among at least one surface constituting the bed of the dump truck;
At least one surface constituting the bed of the dump truck is rectangular,
The surface on which the overall shape can be recognized is a surface on which three or more corners can be recognized.
A system for a shovel according to any one of claims 1 to 4.
前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの面に関する情報は、前記ダンプトラックの荷台の底面以外の面に関する情報である、
請求項1乃至5の何れかに記載のショベル用のシステム。
The information regarding at least one surface constituting the bed of the dump truck is information regarding a surface other than the bottom surface of the bed of the dump truck.
A system for a shovel according to any one of claims 1 to 5.
前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの面の形状に関する情報に基づき、前記ダンプトラックの大きさ又は種類を導き出し、或いは、
前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの面の位置に関する情報に基づき、前記ダンプトラックの位置を導き出し、或いは、
前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの面の向きに関する情報に基づき、前記ダンプトラックの向きを導き出す、
請求項1乃至6の何れかに記載のショベル用のシステム。
Deriving the size or type of the dump truck based on information about the shape of at least one surface that constitutes the bed of the dump truck, or
Deriving a position of the dump truck based on information about the position of at least one surface constituting the bed of the dump truck, or
Deriving an orientation of the dump truck based on information regarding an orientation of at least one surface constituting a bed of the dump truck;
A system for a shovel according to any one of claims 1 to 6.
前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの面に関する情報に基づいて前記ダンプトラックの位置、向き、及び大きさのうちの一部を推定し、前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの別の面に関する情報に基づいて前記ダンプトラックの位置、向き、及び大きさのうちの残りを推定する、
請求項1乃至7の何れかに記載のショベル用のシステム。
estimating a part of the position, orientation, and size of the dump truck based on information about at least one surface constituting the bed of the dump truck, and estimating the remaining part of the position, orientation, and size of the dump truck based on information about at least one other surface constituting the bed of the dump truck;
A system for a shovel according to any one of claims 1 to 7.
前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの面に関する情報に基づいて推定した前記ダンプトラックの位置、向き、及び大きさのうちの少なくとも1つと、前記ダンプトラックの荷台を構成する少なくとも1つの別の面に関する情報に基づいて推定した前記ダンプトラックの位置、向き、及び大きさの少なくとも1つとに基づき、前記ダンプトラックの位置、向き、及び大きさの少なくとも1つを推定する、
請求項1乃至8の何れかに記載のショベル用のシステム。
At least one of the position, orientation, and size of the dump truck is estimated based on information about at least one surface constituting the bed of the dump truck, and at least one of the position, orientation, and size of the dump truck is estimated based on information about at least one other surface constituting the bed of the dump truck, estimating at least one of the position, orientation, and size of the dump truck;
A system for a shovel according to any one of claims 1 to 8.
前記ダンプトラックに関する点群データを取得する前に前記ダンプトラックの存否を判定し、
前記ダンプトラックが存在すると判定したときの前記ダンプトラックの位置は、前記ダンプトラックに関する点群データの取得を開始したときの前記ダンプトラックの位置よりもショベルから離れている、
請求項1乃至9の何れかに記載のショベル用のシステム。
determining whether the dump truck is present or not before acquiring point cloud data relating to the dump truck;
The position of the dump truck when it is determined that the dump truck is present is farther from the shovel than the position of the dump truck when acquisition of point cloud data regarding the dump truck is started.
A system for a shovel according to any one of claims 1 to 9.
前記ダンプトラックに関する点群データを取得する前に前記ダンプトラックの位置、向き、及び種類のうちの少なくとも1つを推定し、
前記ダンプトラックに関する点群データを取得する前に前記ダンプトラックの位置、向き、及び種類のうちの少なくとも1つを推定したときの前記ダンプトラックの位置は、前記ダンプトラックに関する点群データの取得を開始するときの前記ダンプトラックの位置よりもショベルから離れている、
請求項1乃至10の何れかに記載のショベル用のシステム。
Estimating at least one of a position, an orientation, and a type of the dump truck before acquiring point cloud data related to the dump truck;
A position of the dump truck when at least one of the position, orientation, and type of the dump truck is estimated before acquiring point cloud data related to the dump truck is farther away from a shovel than a position of the dump truck when acquisition of the point cloud data related to the dump truck is started.
A system for a shovel according to any one of claims 1 to 10.
前記ダンプトラックが所定の範囲内に進入したか否かを判定し、
前記ダンプトラックが所定の範囲内に進入したときの前記ダンプトラックの位置は、前記ダンプトラックに関する点群データの取得を開始するときの前記ダンプトラックの位置よりもショベルから離れている、
請求項1乃至11の何れかに記載のショベル用のシステム。
determining whether the dump truck has entered a predetermined range;
The position of the dump truck when the dump truck enters a predetermined range is farther from the shovel than the position of the dump truck when acquisition of point cloud data regarding the dump truck is started.
A system for a shovel according to any one of claims 1 to 11.
ショベルに搭載されたカメラが撮像した画像に基づいて前記ダンプトラックの存否を判定し、
ショベルに搭載されたカメラが撮像した画像に基づいて前記ダンプトラックが存在すると判定したときの前記ダンプトラックの位置は、前記ダンプトラックに関する点群データの取得を開始するときの前記ダンプトラックの位置よりもショベルから離れている、
請求項1乃至12の何れかに記載のショベル用のシステム。
determining whether the dump truck is present or not based on an image captured by a camera mounted on a shovel;
The position of the dump truck when it is determined that the dump truck is present based on an image captured by a camera mounted on a shovel is farther from the shovel than the position of the dump truck when acquisition of point cloud data regarding the dump truck is started.
A system for a shovel according to any one of claims 1 to 12.
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