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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024076741
(43)【公開日】2024-06-06
(54)【発明の名称】作業機械、情報処理装置、プログラム
(51)【国際特許分類】
E02F 9/20 20060101AFI20240530BHJP
E02F 3/43 20060101ALI20240530BHJP
E02F 9/26 20060101ALN20240530BHJP
【ＦＩ】
E02F9/20 Q
E02F3/43 A
E02F9/26 B
【審査請求】未請求
【請求項の数】16
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022188448
(22)【出願日】2022-11-25
(71)【出願人】
【識別番号】000002107
【氏名又は名称】住友重機械工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100107766
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠重
(74)【代理人】
【識別番号】100070150
【弁理士】
【氏名又は名称】伊東 忠彦
(72)【発明者】
【氏名】原 孝介
【テーマコード（参考）】
2D003
2D015
【Ｆターム（参考）】
2D003AA01
2D003BA02
2D003BA03
2D003BA04
2D003BA06
2D003CA02
2D003CA10
2D003DA04
2D003DB02
2D003DB03
2D003DB04
2D003DB05
2D003DC07
2D003FA02
2D015HA03
(57)【要約】
【課題】作業機械の作業対象の形状をより適切に把握することが可能な技術を提供する。
【解決手段】本開示の一実施形態に係るショベル１００は、ショベル１００の動作に合わせて、作業対象の形状を推定するコントローラ３０と、ショベル１００の作業部位（バケット６）の軌道に関するデータを取得するセンサＳ１～Ｓ６を備え、コントローラ３０は、掘削動作の実行時のバケット６の軌道に関するデータに基づき、作業対象の形状を推定する。
【選択図】図８
【解決手段】本開示の一実施形態に係るショベル１００は、ショベル１００の動作に合わせて、作業対象の形状を推定するコントローラ３０と、ショベル１００の作業部位（バケット６）の軌道に関するデータを取得するセンサＳ１～Ｓ６を備え、コントローラ３０は、掘削動作の実行時のバケット６の軌道に関するデータに基づき、作業対象の形状を推定する。
【選択図】図８
【特許請求の範囲】
【請求項1】
作業機械の動作に合わせて、作業対象の形状を推定する処理装置を備える、
作業機械。
作業機械。
【請求項2】
作業機械の作業部位の軌道に関するデータを取得する第１の取得装置を備え、
前記処理装置は、所定の動作の実行時の前記作業部位の軌道に関するデータに基づき、作業対象の形状を推定する、
請求項１に記載の作業機械。
前記処理装置は、所定の動作の実行時の前記作業部位の軌道に関するデータに基づき、作業対象の形状を推定する、
請求項１に記載の作業機械。
【請求項3】
作業機械の周辺の作業対象の形状を測定する測定装置を備え、
前記処理装置は、前記作業対象の形状の測定データと、前記所定の動作の実行時の前記作業部位の軌道に関するデータとに基づき、前記作業対象の形状を推定する、
請求項２に記載の作業機械。
前記処理装置は、前記作業対象の形状の測定データと、前記所定の動作の実行時の前記作業部位の軌道に関するデータとに基づき、前記作業対象の形状を推定する、
請求項２に記載の作業機械。
【請求項4】
前記処理装置は、前記所定の動作の実行前の前記作業対象の形状の測定データと、前記所定の動作の実行後の前記作業対象の形状の測定データと、前記所定の動作の実行時の前記作業部位の軌道に関するデータとに基づき、前記所定の動作の実行後の前記作業対象の形状を推定する、
請求項３に記載の作業機械。
請求項３に記載の作業機械。
【請求項5】
前記処理装置は、前記作業対象の土砂、又は、作業機械の動作に応じて前記作業対象に追加される土砂の特性に基づき、前記作業対象の形状を推定する、
請求項１乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
請求項１乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
【請求項6】
前記特性は、土砂の安息角、土砂の含水率、及び土砂の粒度の少なくとも１つを含む、
請求項５に記載の作業機械。
請求項５に記載の作業機械。
【請求項7】
前記作業対象から前記作業部位への反力に関するデータを取得する第２の取得装置を備え、
前記処理装置は、前記所定の動作の実行時の前記作業部位への反力に関するデータに基づき、前記作業対象の形状を推定する、
請求項２乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
前記処理装置は、前記所定の動作の実行時の前記作業部位への反力に関するデータに基づき、前記作業対象の形状を推定する、
請求項２乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
【請求項8】
前記処理装置は、前記作業対象の形状の推定結果と、前記推定結果の出力後に前記測定装置により取得される、前記作業対象の形状の測定データとに基づき、前記作業対象の形状を推定する、
請求項３又は４に記載の作業機械。
請求項３又は４に記載の作業機械。
【請求項9】
前記所定の動作は、複数あり、
前記処理装置は、複数の前記所定の動作のうちの作業機械が実行する前記所定の動作に応じて、前記作業対象の形状を推定する、
請求項２乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
前記処理装置は、複数の前記所定の動作のうちの作業機械が実行する前記所定の動作に応じて、前記作業対象の形状を推定する、
請求項２乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
【請求項10】
前記作業部位は、バケットであり、
前記所定の動作は、掘削動作又は排土動作である、
請求項２乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
前記所定の動作は、掘削動作又は排土動作である、
請求項２乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
【請求項11】
前記作業対象の形状の推定結果に基づき、作業機械の動作を制御する制御装置を備える、
請求項１乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
請求項１乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
【請求項12】
前記作業対象の形状の推定結果を表示する表示装置を備える、
請求項１乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
請求項１乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
【請求項13】
前記作業対象の形状の推定結果を表示する表示装置を備え、
前記処理装置は、作業機械の動作に合わせて、前記作業対象の形状を推定すると共に、前記作業対象内の位置に応じた前記作業対象の形状の推定結果の不確かさを出力し、
前記表示装置は、前記作業対象内の位置に応じた前記不確かさの違いが識別可能なように、前記作業対象の形状の推定結果を表示する、
請求項１乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
前記処理装置は、作業機械の動作に合わせて、前記作業対象の形状を推定すると共に、前記作業対象内の位置に応じた前記作業対象の形状の推定結果の不確かさを出力し、
前記表示装置は、前記作業対象内の位置に応じた前記不確かさの違いが識別可能なように、前記作業対象の形状の推定結果を表示する、
請求項１乃至４の何れか一項に記載の作業機械。
【請求項14】
作業機械の動作に応じて、前記作業機械の作業対象の形状を推定する、
情報処理装置。
情報処理装置。
【請求項15】
情報処理装置に、
作業機械の動作に応じて、前記作業機械の作業対象の形状を推定させる、
プログラム。
作業機械の動作に応じて、前記作業機械の作業対象の形状を推定させる、
プログラム。
【請求項16】
支援装置に、
作業機械の動作に応じて、前記作業機械の作業対象の形状を推定させ、
前記作業対象の形状の推定結果を表示させる、
プログラム。
作業機械の動作に応じて、前記作業機械の作業対象の形状を推定させ、
前記作業対象の形状の推定結果を表示させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、作業機械等に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、オペレータが操作する、或いは、自律運転を行うショベル等の作業機械が知られている（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２１－１８８４３２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、例えば、ショベルに搭乗するオペレータは、土砂の凹凸やショベルのアタッチメント等によって、作業対象の地面の一部が死角になる可能性がある。また、ショベルの遠隔操作が行われる場合、オペレータは、ショベルに搭載されるカメラの画像を見ながら操作を行う必要があり、カメラの画像の状態によっては、作業対象の地面の形状を把握しにくくなる可能性がある。そのため、カメラや測距センサ（距離センサ）等のデータに基づき、作業対象の形状が認識され、作業機械のキャビンに搭載されるディスプレイや遠隔操作用のディスプレイに作業対象の形状が表示される場合がある。
【0005】
また、例えば、ショベルの自律運転が行われる場合、作業対象の地面の土砂の形状に応じて、ショベルの作業部位（バケット）の軌道が決定される場合がある。この場合、カメラや測距センサ等のデータに基づき、作業対象の形状が認識され、その作業対象の形状に基づき、作業機械の作業部位の軌道が決定される。
【0006】
しかしながら、ショベルに搭載されるカメラや測距センサ等を利用する場合、ショベルのアタッチメントや土砂の凹凸に遮蔽されて作業対象の一部の形状を測定できないオクルージョンが発生する可能性がある。そのため、例えば、ディスプレイに表示される作業対象の形状の一部に穴が生じ、オペレータの操作支援の観点で好ましくない状況が生じる可能性がある。また、例えば、作業対象の一部の形状が測定できないことから、自律運転のための作業部位の軌道の生成に関する精度が悪化する可能性がある。
【0007】
そこで、上記課題に鑑み、作業機械の作業対象の形状をより適切に把握することが可能な技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記目的を達成するため、本開示の一実施形態では、
作業機械の動作に合わせて、作業対象の形状を推定する処理装置を備える、
作業機械が提供される。
作業機械の動作に合わせて、作業対象の形状を推定する処理装置を備える、
作業機械が提供される。
【0009】
また、本開示の他の実施形態では、
作業機械の動作に合わせて、前記作業機械の作業対象の形状を推定する、
情報処理装置が提供される。
作業機械の動作に合わせて、前記作業機械の作業対象の形状を推定する、
情報処理装置が提供される。
【0010】
また、本開示の更に他の実施形態では、
情報処理装置に、
作業機械の動作に合わせて、前記作業機械の作業対象の形状を推定させる、
プログラムが提供される。
情報処理装置に、
作業機械の動作に合わせて、前記作業機械の作業対象の形状を推定させる、
プログラムが提供される。
【0011】
また、本開示の更に他の実施形態では、
支援装置に、
作業機械の動作に合わせて、前記作業機械の作業対象の形状を推定させ、
前記作業対象の形状の推定結果を表示させる、
プログラムが提供される。
支援装置に、
作業機械の動作に合わせて、前記作業機械の作業対象の形状を推定させ、
前記作業対象の形状の推定結果を表示させる、
プログラムが提供される。
【発明の効果】
【0012】
上述の実施形態によれば、作業機械の作業対象の形状をより適切に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【図1】稼働支援システムの一例を示す図である。
【図2】ショベルの一例を示す上面図である。
【図3】ショベルの遠隔操作に関する構成の一例を示す図である。
【図4】ショベルのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図5】情報処理装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図6】稼働支援システムの機能構成の第１例を示す機能ブロック図である。
【図7】稼働支援システムの機能構成の第２例を示す機能ブロック図である。
【図8】作業対象形状取得部の処理の一例を概略的に示すフローチャートである。
【図9】観測対象領域の一例を示す図である。
【図10】影響領域の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、図面を参照して実施形態について説明する。
【0015】
【0016】
図１は、稼働支援システムＳＹＳの一例を示す図である。図１において、ショベル１００は、左側面図が示される。図２は、ショベル１００の一例を示す上面図である。図３は、ショベル１００の遠隔操作に関する構成の一例を示す図である。以下、ショベル１００の上面視でアタッチメントＡＴが延び出す方向（図２の上方向）を"前"と規定して、ショベル１００における方向、或いは、ショベル１００から見た方向を説明する場合がある。
【0017】
図１に示すように、稼働支援システムＳＹＳは、ショベル１００と、情報処理装置２００と、センサ群３００とを含む。
【0018】
稼働支援システムＳＹＳは、情報処理装置２００を用いて、ショベル１００と連携し、ショベル１００の稼働に関する支援を行う。
【0019】
稼働支援システムＳＹＳに含まれるショベル１００は、１台であってもよいし、複数台であってもよい。
【0020】
ショベル１００は、稼働支援システムＳＹＳにおいて、稼働に関する支援の対象の作業機械である。
【0021】
【0022】
下部走行体１は、クローラ１Ｃを用いて、ショベル１００を走行させる。クローラ１Ｃは、左側のクローラ１ＣＬ及び右側のクローラ１ＣＲを含む。クローラ１ＣＬは、走行油圧モータ１ＭＬで油圧駆動される。同様に、クローラ１ＣＬは、走行油圧モータ１ＭＲで油圧駆動される。これにより、下部走行体１は、自走することができる。
【0023】
上部旋回体３は、旋回機構２を介して下部走行体１に旋回可能（旋回自在）に搭載される。例えば、上部旋回体３は、旋回油圧モータ２Ｍで旋回機構２が油圧駆動されることにより、下部走行体１に対して旋回する。
【0024】
ブーム４は、左右方向に沿う回転軸を中心として俯仰可能なように、上部旋回体３の前部中央に取り付けられる。アーム５は、左右方向に沿う回転軸を中心として回転可能なように、ブーム４の先端に取り付けられる。バケット６は、左右方向に沿う回転軸を中心として回転可能なように、アーム５の先端に取り付けられる。
【0025】
バケット６は、エンドアタッチメントの一例であり、例えば、掘削作業や法面作業や整地作業等に用いられる。
【0026】
バケット６は、ショベル１００の作業内容に応じて、適宜交換可能な態様で、アーム５の先端に取り付けられている。つまり、アーム５の先端には、バケット６に代えて、バケット６とは異なる種類のバケット、例えば、相対的に大きい大型バケット、法面用バケット、浚渫用バケット等が取り付けられてもよい。また、アーム５の先端には、バケット以外の種類のエンドアタッチメント、例えば、攪拌機、ブレーカ、クラッシャー等が取り付けられてもよい。また、アーム５と、エンドアタッチメントとの間には、例えば、クイックカップリングやチルトローテータ等の予備アタッチメントが設けられてもよい。
【0027】
ブーム４、アーム５、及び、バケット６は、それぞれ、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により油圧駆動される。
【0028】
キャビン１０は、オペレータが搭乗し、ショベル１００を操作するための操縦室である。キャビン１０は、例えば、上部旋回体３の前部左側に搭載される。
【0029】
ショベル１００は、通信装置６０を搭載し、所定の通信回線ＮＷを通じて、情報処理装置２００と相互に通信を行うことができる。
【0030】
通信回線ＮＷは、例えば、作業現場のローカルネットワーク（ＬＡＮ：Local Area Network）を含む。また、通信回線ＮＷは、広域ネットワーク（ＷＡＮ：Wide Area Network）を含んでもよい。広域ネットワークには、例えば、基地局を末端とする移動体通信網、通信衛星を利用する衛星通信網、インターネット網等が含まれる。また、通信回線ＮＷは、例えば、ＷｉＦｉやブルートゥース（登録商標）等の無線通信規格に基づく近距離通信回線が含まれてもよい。
【0031】
例えば、ショベル１００は、キャビン１０に搭乗するオペレータの操作に応じて、下部走行体１（即ち、左右の一対のクローラ１ＣＬ，１ＣＲ）、上部旋回体３、ブーム４、アーム５、及びバケット６等の被駆動要素を動作させる。
【0032】
また、ショベル１００は、キャビン１０に搭乗するオペレータによって操作可能に構成されるのに代えて、或いは、加えて、ショベル１００の外部から遠隔操作（リモート操作）が可能に構成されてもよい。ショベル１００が遠隔操作される場合、キャビン１０の内部は、無人状態であってもよい。また、ショベル１００が遠隔操作専用である場合、キャビン１０は省略されてもよい。以下、オペレータの操作には、キャビン１０のオペレータの操作装置２６に対する操作、及び外部のオペレータの遠隔操作の少なくとも一方が含まれる前提で説明を進める。
【0033】
例えば、図３に示すように、遠隔操作には、ショベル１００と通信回線ＮＷを通じて通信可能な遠隔操作支援装置４００で行われるショベル１００のアクチュエータに関する操作入力によって、ショベル１００が操作される態様が含まれる。遠隔操作支援装置４００は、情報処理装置２００と別に設けられてもよいし、情報処理装置２００であってもよい。
【0034】
遠隔操作支援装置４００は、例えば、ショベル１００の作業を外部から管理する管理センタ等に設けられる。また、遠隔操作支援装置４００は、可搬型の操作端末であってもよく、この場合、オペレータは、ショベル１００の周辺からショベル１００の作業状況を直接確認しながらショベル１００の遠隔操作を行うことができる。
【0035】
ショベル１００は、例えば、後述の通信装置６０を通じて、自身に搭載される撮像装置が出力する撮像画像に基づくショベル１００の前方を含む周辺の様子を表す画像（以下、「周辺画像」）を遠隔操作支援装置４００に送信してよい。また、ショベル１００は、通信装置６０を通じて、撮像装置の出力する撮像画像を遠隔操作支援装置４００に送信し、遠隔操作支援装置４００は、ショベル１００から受信する撮像画像を加工し周辺画像を生成してもよい。そして、遠隔操作支援装置４００は、ショベル１００の前方を含む周辺の様子を表す周辺画像を自身の表示装置に表示させてよい。また、ショベル１００のキャビン１０の内部の出力装置５０（表示装置５０Ａ）に表示される各種の情報画像（情報画面）は、同様に、遠隔操作支援装置４００の表示装置にも表示されてよい。これにより、遠隔操作支援装置４００を利用するオペレータは、例えば、表示装置に表示されるショベル１００の周辺の様子を表す画像や情報画面等の表示内容を確認しながら、ショベル１００を遠隔操作することができる。そして、ショベル１００は、通信装置６０により遠隔操作支援装置４００から受信される、遠隔操作の内容を表す遠隔操作信号に応じて、アクチュエータを動作させ、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等の被駆動要素を駆動してよい。
【0036】
また、遠隔操作には、例えば、ショベル１００の周囲の人（例えば、作業者）のショベル１００に対する外部からの音声入力やジェスチャ入力等によって、ショベル１００が操作される態様が含まれてもよい。具体的には、ショベル１００は、自身に搭載される音声入力装置（例えば、マイクロフォン）やジェスチャ入力装置（例えば、撮像装置）等を通じて、周囲の作業者等により発話される音声や作業者等により行われるジェスチャ等を認識する。そして、ショベル１００は、認識した音声やジェスチャ等の内容に応じて、アクチュエータを動作させ、下部走行体１（左右のクローラ１Ｃ）、上部旋回体３、ブーム４、アーム５、及びバケット６等の被駆動要素を駆動してもよい。
【0037】
また、ショベル１００は、オペレータの操作の内容に依らず、自動でアクチュエータを動作させてもよい。これにより、ショベル１００は、下部走行体１、上部旋回体３、アタッチメントＡＴ等の被駆動要素の少なくとも一部を自動で動作させる機能、即ち、いわゆる「自動運転機能」或いは「マシンコントロール（Machine Control：ＭＣ）機能」を実現することができる。
【0038】
自動運転機能には、例えば、半自動運転機能（操作支援型のＭＣ機能）が含まれる。半自動運転機能は、オペレータの操作に応じて、操作対象の被駆動要素（アクチュエータ）以外の被駆動要素（アクチュエータ）を自動で動作させる機能である。また、自動運転機能には、完全自動運転機能（完全自動型のＭＣ機能）が含まれてもよい。完全自動運転機能は、オペレータの操作がない前提で、複数の被駆動要素（油圧アクチュエータ）の少なくとも一部を自動で動作させる機能である。ショベル１００において、完全自動運転機能が有効な場合、キャビン１０の内部は無人状態であってよい。また、ショベル１００が完全自動運転専用である場合、キャビン１０は省略されてもよい。また、半自動運転機能や完全自動運転機能等には、例えば、ルールベースの自動運転機能が含まれる。ルールベースの自動運転機能は、自動運転の対象の被駆動要素（アクチュエータ）の動作内容が予め規定されるルールに従って自動的に決定される態様の自動運転機能である。また、半自動運転機能や完全自動運転機能等には、自律運転機能が含まれてもよい。自律運転機能は、ショベル１００が自律的に各種の判断を行い、その判断結果に沿って、自動運転の対象の被駆動要素（油圧アクチュエータ）の動作内容が決定される態様の自動運転機能である。
【0039】
また、ショベル１００の作業が遠隔監視されてもよい。この場合、遠隔操作支援装置４００と同様の機能を有する遠隔監視支援装置が設けられてもよい。遠隔監視支援装置は、例えば、情報処理装置２００である。これにより、遠隔監視支援装置のユーザである監視者は、遠隔監視支援装置の表示装置に表示される周辺画像を確認しながら、ショベル１００の作業の状況を監視することができる。また、例えば、監視者は、安全性の観点から必要と判断した場合、遠隔監視支援装置の入力装置を用いて、所定の入力を行うことによって、ショベル１００のオペレータによる操作や自動運転に介入しショベル１００を緊急停止させることができる。
【0040】
情報処理装置２００は、ショベル１００と通信を行うことにより相互に連携し、ショベル１００の稼働に関する支援を行う。
【0041】
情報処理装置２００は、例えば、ショベル１００の作業現場内の管理事務所、或いは、ショベル１００の作業現場とは異なる場所にある、ショベル１００の稼働状況等を管理する管理センタ等に設置されるサーバ装置や管理用の端末装置である。サーバ装置は、オンプレミスサーバやクラウドサーバであってもよいし、エッジサーバであってもよい。管理用の端末装置は、例えば、デスクトップ型のＰＣ（Personal Computer）等の定置型の端末装置であってもよいし、タブレット端末、スマートフォン、ラップトップ型のＰＣ等の可搬型の端末装置（携帯端末）であってもよい。後者の場合、作業現場の作業者や作業を監督する監督者や作業現場を管理する管理者等は、可搬型の情報処理装置２００を所持して作業現場内を移動することができる。また、後者の場合、オペレータは、例えば、可搬型の情報処理装置２００をショベル１００のキャビンに持ち込むことができる。
【0042】
情報処理装置２００は、例えば、ショベル１００から稼働状態に関するデータを取得する。これにより、情報処理装置２００は、ショベル１００の稼働状態を把握し、ショベル１００の異常の有無等を監視することができる。また、情報処理装置２００は、例えば、後述の表示装置２０８を通じて、ショベル１００の稼働状態に関するデータを表示し、ユーザに確認させることができる。また、情報処理装置２００は、例えば、ショベル１００の稼働状態を学習モデルに学習させ、ショベル１００の稼働を支援するための学習済みモデルを生成することができる。
【0043】
また、情報処理装置２００は、ショベル１００にコントローラ３０等の処理で利用されるプログラムや参照データ等の各種データをショベル１００に送信してもよい。これにより、ショベル１００は、情報処理装置２００からダウンロードされる各種データを用いて、ショベル１００の稼働に関する各種の処理を行うことができる。
【0044】
センサ群３００は、ショベル１００の作業現場に設けられる。作業対象は、例えば、ショベル１００の周辺の作業領域の土砂である。
【0045】
例えば、稼働支援システムＳＹＳに複数のショベル１００が含まれる場合、ショベル１００ごとにセンサ群３００が設けられる。また、稼働支援システムＳＹＳに含まれる複数のショベル１００が同じ作業現場で作業を行う場合、複数のショベル１００に対して、１つのセンサ群３００が共用されてもよい。
【0046】
センサ群３００は、センサ３００－１～３００－Ｍ（Ｍ：２以上の整数）を含む。センサ３００－１～３００－Ｍは、ショベル１００の周辺の作業現場の物体の状態を測定し、その状態に関する測定データを取得する。作業現場の物体には、ショベル１００の周辺の作業対象（作業領域の土砂）の他、例えば、ショベル１００の周辺の他のショベル、ブルドーザ等の作業機械や土砂運搬用のトラック等の作業車両が含まれる。物体の状態には、物体の形状や特性が含まれる。
【0047】
センサ３００－１～３００－Ｍは、例えば、測距センサ（距離センサ）を含む。測距センサには、例えば、ＬＩＤＡＲ（Light Detecting and Ranging）、ミリ波レーダ、超音波センサ、赤外線センサ等が含まれる。また、センサ３００－１～３００－Ｍは、例えば、ステレオカメラ、ＴＯＦ（Time Of Flight）カメラ等、２次元の画像に加えて、距離（深度）に関するデータを取得可能な３Ｄカメラを含んでもよい。また、センサ３００－１～３００－Ｍの中には、測距センサ及び３Ｄカメラが混在していてもよい。これにより、センサ群３００は、ショベル１００の周辺の作業現場の物体の形状を表す測定データを取得することができる。以下、測距センサや３Ｄカメラ等、物体の形状を表す測定データを取得可能なセンサを便宜的に「形状センサ」と称する場合がある。
【0048】
また、センサ３００－１～３００－Ｍは、多波長分光カメラを含んでもよい。多波長分光カメラには、例えば、マルチスペクトルカメラやハイパースペクトルカメラ等が含まれる。これにより、例えば、センサ群３００は、土砂の硬度や含水率等、ショベル１００の周辺の作業現場の物体の特性を表す測定データを取得することができる。以下、多波長分光カメラ等、物体の特性を表す測定データを取得可能なセンサを便宜的に「特性センサ」と称する場合がある。
【0049】
例えば、センサ３００－１～３００－Ｍは、複数の形状センサを含む。そして、複数の形状センサは、ショベル１００の周辺の作業現場の互いに異なる場所に、且つ、それぞれのセンシング可能な範囲が少なくとも１つの他の形状センサのセンシング範囲と重複するように設けられてもよい。これにより、例えば、一の形状センサの測定データでは、オクルージョンが発生し、センシング範囲の一部の物体の形状を表す測定データを取得できない場合でも、他の形状センサではその範囲の物体の形状を表す測定データを取得できる場合がある。そのため、センサ群３００は、ショベル１００の周辺の作業現場の物体の形状を表す測定データをより確実に取得することができる。
【0050】
また、センサ３００－１～３００－Ｍは、複数の特性センサを含んでもよい。そして、複数の特性センサはショベル１００の周辺の作業現場の互いに異なる場所に、且つ、それぞれのセンシング可能な範囲が少なくとも１つの他の特性センサと重複するように設けられてもよい。これにより、例えば、一の特性センサの測定データでは、オクルージョンが発生し、センシング範囲の一部の物体の特性を表す測定データを取得できない場合でも、他の形状センサではその範囲の物体の特性を表す測定データを取得できる場合がある。そのため、センサ群３００は、ショベル１００の周辺の作業現場の物体の特性を表す測定データをより確実に取得することができる。
【0051】
また、センサ３００－１～３００－Ｍは、形状センサの機能及び特性センサの機能の双方を有するセンサ（以下、「統合センサ」）を含んでもよい。この場合、センサ３００－１～３００－Ｍは、複数の統合センサを含んでもよい。そして、複数の特性センサはショベル１００の周辺の作業現場の互いに異なる場所に、且つ、それぞれのセンシング可能な範囲が少なくとも１つの他の特性センサと重複するように設けられてもよい。
【0052】
尚、センサ群３００は、簡易的に、形状センサや特性センサを１つだけ含んでいてもよい。また、稼働支援システムＳＹＳは、センサ群３００に代えて、簡易的に、ショベル１００の周辺の作業現場の物体の状態に関する測定データを取得可能なセンサを１つだけ含んでいてもよい。
【0053】
センサ３００－１～３００－Ｍは、ショベル１００の周辺の作業現場に固定されていてもよいし、ショベル１００の周辺の作業現場の中を移動可能な移動体に搭載されていてもよい。移動体は、例えば、作業現場の中で移動する作業機械や作業車両を含む。また、作業現場の中を移動可能な移動体は、例えば、作業現場の上空を飛行するドローン等の飛行体を含んでもよい。
【0054】
センサ３００－１～３００－Ｍの出力（測定データ）は、通信回線ＮＷを通じて、情報処理装置２００に取り込まれる。センサ３００－１～３００－Ｍの出力は、例えば、通信回線ＮＷを通じて、情報処理装置２００に直接取り込まれる。また、センサ３００－１～３００－Ｍの出力は、通信回線ＮＷを通じてショベル１００に一旦取り込まれ、ショベル１００を経由して情報処理装置２００に取り込まれてもよい。また、センサ３００－１～３００－Ｍは、上述の移動体等、所定の機器に搭載されている場合、センサ３００－１～３００－Ｍの出力は、所定の機器の内部に一旦取り込まれ、当該機器から情報処理装置２００に取り込まれてもよい。
【0055】
【0056】
尚、遠隔操作支援装置４００のハードウェア構成は、情報処理装置２００と同様であってよい。そのため、遠隔操作支援装置４００のハードウェア構成に関する図示及び説明を省略する。
【0057】
＜ショベルのハードウェア構成＞
図４は、ショベル１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図４は、ショベル１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【0058】
尚、図４では、機械的動力が伝達される経路は二重線、油圧アクチュエータを駆動する高圧の作動油が流れる経路は実線、パイロット圧が伝達される経路は破線、電気信号が伝達される経路は点線でそれぞれ示される。
【0059】
ショベル１００は、被駆動要素の油圧駆動に関する油圧駆動系、被駆動要素の操作に関する操作系、ユーザとの情報のやり取りに関するユーザインタフェース系、外部との通信に関する通信系、及び各種制御に関する制御系等のそれぞれの構成要素を含む。
【0060】
≪油圧駆動系≫
図４に示すように、ショベル１００の油圧駆動系は、上述の如く、下部走行体１（左右のクローラ１Ｃ）、上部旋回体３、ブーム４、アーム５、及びバケット６等の被駆動要素のそれぞれを油圧駆動する油圧アクチュエータＨＡを含む。また、本実施形態に係るショベル１００の油圧駆動系は、エンジン１１と、レギュレータ１３と、メインポンプ１４と、コントロールバルブ１７とを含む。
図４に示すように、ショベル１００の油圧駆動系は、上述の如く、下部走行体１（左右のクローラ１Ｃ）、上部旋回体３、ブーム４、アーム５、及びバケット６等の被駆動要素のそれぞれを油圧駆動する油圧アクチュエータＨＡを含む。また、本実施形態に係るショベル１００の油圧駆動系は、エンジン１１と、レギュレータ１３と、メインポンプ１４と、コントロールバルブ１７とを含む。
【0061】
油圧アクチュエータＨＡには、走行油圧モータ１ＭＬ，１ＭＲ、旋回油圧モータ２Ｍ、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等が含まれる。
【0062】
尚、ショベル１００は、油圧アクチュエータＨＡの一部又は全部が電動アクチュエータに置換されてもよい。つまり、ショベル１００は、ハイブリッドショベルや電動ショベルであってもよい。
【0063】
エンジン１１は、ショベル１００の原動機であり、油圧駆動系におけるメイン動力源である。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。エンジン１１は、例えば、上部旋回体３の後部に搭載される。エンジン１１は、例えば、後述するコントローラ３０による直接或いは間接的な制御下で、予め設定される目標回転数で一定回転し、メインポンプ１４及びパイロットポンプ１５を駆動する。
【0064】
尚、エンジン１１に代えて、或いは、加えて、他の原動機（例えば、電動機）等がショベル１００に搭載されてもよい。
【0065】
レギュレータ１３は、コントローラ３０の制御下で、メインポンプ１４の吐出量を制御（調節）する。例えば、レギュレータ１３は、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（以下、「傾転角」）を調節する。
【0066】
メインポンプ１４は、高圧油圧ラインを通じてコントロールバルブ１７に作動油を供給する。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の後部に搭載される。メインポンプ１４は、上述の如く、エンジン１１により駆動される。メインポンプ１４は、例えば、可変容量式油圧ポンプであり、上述の如く、コントローラ３０の制御下で、レギュレータ１３により斜板の傾転角が調節されることによりピストンのストローク長が調整され、吐出流量や吐出圧が制御される。
【0067】
コントロールバルブ１７は、オペレータの操作装置２６に対する操作や遠隔操作の内容、或いは、自動運転機能に対応する操作指令に応じて、油圧アクチュエータＨＡを駆動する。コントロールバルブ１７は、例えば、上部旋回体３の中央部に搭載される。コントロールバルブ１７は、上述の如く、高圧油圧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、オペレータの操作、或いは、自動運転機能に対応する操作指令に応じて、それぞれの油圧アクチュエータに選択的に供給する。具体的には、コントロールバルブ１７は、メインポンプ１４から油圧アクチュエータＨＡのそれぞれに供給される作動油の流量と流れる方向を制御する複数の制御弁（方向切換弁）を含む。
【0068】
≪操作系≫
図４に示すように、ショベル１００の操作系は、パイロットポンプ１５と、操作装置２６と、油圧制御弁３１と、シャトル弁３２と、油圧制御弁３３とを含む。
図４に示すように、ショベル１００の操作系は、パイロットポンプ１５と、操作装置２６と、油圧制御弁３１と、シャトル弁３２と、油圧制御弁３３とを含む。
【0069】
パイロットポンプ１５は、パイロットライン２５を介して各種油圧機器にパイロット圧を供給する。パイロットポンプ１５は、例えば、エンジン１１と同様、上部旋回体３の後部に搭載される。パイロットポンプ１５は、例えば、固定容量式油圧ポンプであり、上述の如く、エンジン１１により駆動される。
【0070】
尚、パイロットポンプ１５は、省略されてもよい。この場合、メインポンプ１４から吐出される相対的に高い圧力の作動油が所定の減圧弁により減圧された後の相対的に低い圧力の作動油がパイロット圧として各種油圧機器に供給されてよい。
【0071】
操作装置２６は、キャビン１０の操縦席付近に設けられ、オペレータが各種被駆動要素の操作を行うために用いられる。具体的には、操作装置２６は、オペレータがそれぞれの被駆動要素を駆動する油圧アクチュエータＨＡの操作を行うために用いられ、その結果として、油圧アクチュエータＨＡの駆動対象の被駆動要素のオペレータによる操作を実現することができる。操作装置２６は、それぞれの被駆動要素（油圧アクチュエータＨＡ）を操作するためのペダル装置やレバー装置を含む。
【0072】
例えば、図４に示すように、操作装置２６は、油圧パイロット式である。具体的には、操作装置２６は、パイロットライン２５及びそこから分岐するパイロットライン２５Ａを通じてパイロットポンプ１５から供給される作動油を利用し、操作内容に応じたパイロット圧を二次側のパイロットライン２７Ａに出力する。パイロットライン２７Ａは、シャトル弁３２の一方の入口ポートに接続され、シャトル弁３２の出口ポートに接続されるパイロットライン２７を介して、コントロールバルブ１７に接続される。これにより、コントロールバルブ１７には、シャトル弁３２を介して、操作装置２６における各種被駆動要素（油圧アクチュエータＨＡ）に関する操作内容に応じたパイロット圧が入力されうる。そのため、コントロールバルブ１７は、オペレータ等による操作装置２６に対する操作内容に応じて、それぞれの油圧アクチュエータＨＡを駆動することができる。
【0073】
また、操作装置２６は、電気式であってもよい。この場合、パイロットライン２７Ａ、シャトル弁３２、及び油圧制御弁３３は省略される。具体的には、操作装置２６は、操作内容に応じた電気信号（以下、「操作信号」）を出力し、操作信号は、コントローラ３０に取り込まれる。そして、コントローラ３０は、操作信号の内容に応じた制御指令、つまり、操作装置２６に対する操作内容に応じた制御信号を油圧制御弁３１に出力する。これにより、油圧制御弁３１からコントロールバルブ１７に操作装置２６の操作内容に応じたパイロット圧が入力され、コントロールバルブ１７は、操作装置２６の操作内容に応じて、それぞれの油圧アクチュエータＨＡを駆動することができる。
【0074】
また、コントロールバルブ１７に内蔵される、それぞれの油圧アクチュエータＨＡを駆動する制御弁（方向切換弁）は、電磁ソレノイド式であってもよい。この場合、操作装置２６から出力される操作信号がコントロールバルブ１７に（即ち、電磁ソレノイド式の制御弁に）直接入力されてもよい。
【0075】
また、上述の如く、油圧アクチュエータＨＡの一部又は全部は電動アクチュエータに置換されてもよい。この場合、コントローラ３０は、操作装置２６の操作内容や遠隔操作信号で規定される遠隔操作の内容に応じた制御指令を電動アクチュエータ或いは電動アクチュエータを駆動するドライバ等に出力してよい。また、ショベル１００が遠隔操作される場合、操作装置２６は省略されてもよい。
【0076】
油圧制御弁３１は、操作装置２６の操作対象の被駆動要素（油圧アクチュエータＨＡ）ごと且つ被駆動要素（油圧アクチュエータＨＡ）の駆動方向（例えば、ブーム４の上げ方向及び下げ方向）ごとに設けられる。例えば、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等を駆動するための複動式の油圧アクチュエータＨＡごとに、２つの油圧制御弁３１が設けられる。油圧制御弁３１は、例えば、パイロットポンプ１５とコントロールバルブ１７との間のパイロットライン２５Ｂに設けられ、その流路面積（即ち、作動油が通流可能な断面積）を変更可能に構成されてよい。これにより、油圧制御弁３１は、パイロットライン２５Ｂを通じて供給されるパイロットポンプ１５の作動油を利用して、所定のパイロット圧を二次側のパイロットライン２７Ｂに出力することができる。そのため、油圧制御弁３１は、パイロットライン２７Ｂとパイロットライン２７の間のシャトル弁３２を通じて、間接的に、コントローラ３０からの制御信号に応じた所定のパイロット圧をコントロールバルブ１７に作用させることができる。よって、例えば、コントローラ３０は、油圧制御弁３１から自動運転機能に対応する操作指令に応じたパイロット圧をコントロールバルブ１７に供給させ、自動運転機能によるショベル１００の動作を実現することができる。
【0077】
また、コントローラ３０は、油圧制御弁３１を制御し、ショベル１００の遠隔操作を実現してもよい。具体的には、コントローラ３０は、通信装置６０によって、遠隔操作支援装置４００から受信される遠隔操作信号で指定される遠隔操作の内容に対応する制御信号を油圧制御弁３１に出力する。これにより、コントローラ３０は、油圧制御弁３１から遠隔操作の内容に対応するパイロット圧をコントロールバルブ１７に供給させ、オペレータの遠隔操作に基づくショベル１００の動作を実現することができる。
【0078】
また、操作装置２６が電気式の場合、コントローラ３０は、油圧制御弁３１から操作装置２６の操作内容（操作信号）に応じたパイロット圧を直接的にコントロールバルブ１７に供給させ、オペレータの操作に基づくショベル１００の動作を実現することができる。
【0079】
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つの入口ポートに入力されたパイロット圧のうちの高い方のパイロット圧を有する作動油を出口ポートに出力させる。シャトル弁３２は、油圧制御弁３１と同様に、操作装置２６の操作対象の被駆動要素（油圧アクチュエータＨＡ）ごと且つ被駆動要素（油圧アクチュエータＨＡ）の駆動方向ごとに設けられる。例えば、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等を駆動するための複動式の油圧アクチュエータＨＡごとに、２つのシャトル弁３２が設けられる。シャトル弁３２の２つの入口ポートのうちの一方が操作装置２６（具体的には、操作装置２６に含まれる上述のレバー装置やペダル装置）の二次側のパイロットライン２７Ａに接続され、他方が油圧制御弁３１の二次側のパイロットライン２７Ｂに接続される。シャトル弁３２の出口ポートは、パイロットライン２７を通じて、コントロールバルブ１７の対応する制御弁のパイロットポートに接続される。対応する制御弁とは、シャトル弁３２の一方の入口ポートに接続される上述のレバー装置或いはペダル装置の操作対象である油圧アクチュエータＨＡを駆動する制御弁である。そのため、これらのシャトル弁３２は、それぞれ、操作装置２６の二次側のパイロットライン２７Ａのパイロット圧と油圧制御弁３１の二次側のパイロットライン２７Ｂの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、コントローラ３０は、操作装置２６の二次側のパイロット圧よりも高いパイロット圧を油圧制御弁３１から出力させることで、オペレータの操作装置２６に対する操作に依らず、対応する制御弁を制御することができる。よって、コントローラ３０は、オペレータの操作装置２６に対する操作状態に依らず、被駆動要素（下部走行体１、上部旋回体３、ブーム４、アーム５、バケット６）の動作を制御し、自動運転機能や遠隔操作機能を実現することができる。
【0080】
油圧制御弁３３は、操作装置２６とシャトル弁３２とを接続するパイロットライン２７Ａに設けられる。油圧制御弁３３は、例えば、その流路面積を変更可能なように構成される。油圧制御弁３３は、コントローラ３０から入力される制御信号に応じて動作する。これにより、コントローラ３０は、オペレータにより操作装置２６が操作されている場合に、操作装置２６から出力されるパイロット圧を強制的に減圧させることができる。そのため、コントローラ３０は、操作装置２６が操作されている場合であっても、操作装置２６の操作に対応する油圧アクチュエータＨＡの動作を強制的に抑制させたり停止させたりすることができる。また、コントローラ３０は、例えば、操作装置２６が操作されている場合であっても、操作装置２６から出力されるパイロット圧を減圧させ、油圧制御弁３１から出力されるパイロット圧よりも低くすることができる。そのため、コントローラ３０は、油圧制御弁３１及び油圧制御弁３３を制御することで、例えば、操作装置２６の操作内容とは無関係に、所望のパイロット圧をコントロールバルブ１７内の制御弁のパイロットポートに確実に作用させることができる。よって、コントローラ３０は、例えば、油圧制御弁３１に加えて、油圧制御弁３３を制御することで、ショベル１００の自動運転機能や遠隔操作機能をより適切に実現することができる。
【0081】
≪ユーザインタフェース系≫
図４に示すように、ショベル１００のユーザインタフェース系は、操作装置２６と、出力装置５０と、入力装置５２とを含む。
図４に示すように、ショベル１００のユーザインタフェース系は、操作装置２６と、出力装置５０と、入力装置５２とを含む。
【0082】
出力装置５０は、ショベル１００のユーザ（例えば、キャビン１０のオペレータや外部の遠隔操作のオペレータ）やショベル１００の周辺の人（例えば、作業者や作業車両の運転者）等に向けて各種情報を出力する。
【0083】
例えば、出力装置５０は、視覚的な方法で各種情報を出力する照明機器や表示装置５０Ａ（図７参照）等を含む。照明機器は、例えば、警告灯（インジケータランプ）等である。表示装置５０Ａは、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等である。例えば、図２に示すように、照明機器や表示装置５０Ａは、キャビン１０の内部に設けられ、キャビン１０の内部のオペレータ等に視覚的な方法で各種情報を出力してよい。また、照明機器や表示装置５０Ａは、例えば、上部旋回体３の側面等に設けられ、ショベル１００の周囲の作業者等に視覚的な方法で各種情報を出力してもよい。
【0084】
また、出力装置５０は、聴覚的な方法で各種情報を出力する音出力装置を含んでもよい。音出力装置には、例えば、ブザーやスピーカ等が含まれる。音出力装置は、例えば、キャビン１０の内部及び外部の少なくとも一方に設けられ、キャビン１０の内部のオペレータやショベル１００の周囲の人（作業者等）に聴覚的な方法で各種情報を出力してよい。
【0085】
また、出力装置５０は、操縦席の振動等の触覚的な方法で各種情報を出力する装置を含んでもよい。
【0086】
入力装置５２は、ショベル１００のユーザからの各種入力を受け付け、受け付けられた入力に対応する信号は、コントローラ３０に取り込まれる。例えば、図２に示すように、入力装置５２は、キャビン１０の内部に設けられ、キャビン１０の内部のオペレータ等からの入力を受け付ける。また、入力装置５２は、例えば、上部旋回体３の側面等に設けられ、ショベル１００の周辺の作業者等からの入力を受け付けてもよい。
【0087】
例えば、入力装置５２は、ユーザからの機械的な操作による入力を受け付ける操作入力装置を含む。操作入力装置には、表示装置５０Ａに実装されるタッチパネル、表示装置５０Ａの周囲に設置されるタッチパッド、ボタンスイッチ、レバー、トグル、操作装置２６（レバー装置）に設けられるノブスイッチ等が含まれてよい。
【0088】
また、入力装置５２は、ユーザの音声入力を受け付ける音声入力装置を含んでもよい。音声入力装置には、例えば、マイクロフォンが含まれる。
【0089】
また、入力装置５２は、ユーザのジェスチャ入力を受け付けるジェスチャ入力装置を含んでもよい。ジェスチャ入力装置には、例えば、ユーザが行うジェスチャの様子を撮像する撮像装置が含まれる。
【0090】
また、入力装置５２は、ユーザの生体入力を受け付ける生体入力装置を含んでもよい。生体入力には、例えば、ユーザの指紋、虹彩等の生体情報の入力が含まれる。
【0091】
≪通信系≫
図４に示すように、本実施形態に係るショベル１００の通信系は、通信装置６０を含む。
図４に示すように、本実施形態に係るショベル１００の通信系は、通信装置６０を含む。
【0092】
通信装置６０は、外部の通信回線ＮＷに接続し、ショベル１００と別に設けられる装置と通信を行う。ショベル１００と別に設けられる装置には、ショベル１００の外部にある装置の他、ショベル１００のユーザによってキャビン１０に持ち込まれる可搬型の端末装置（携帯端末）が含まれてもよい。通信装置６０は、例えば、４Ｇ（4th Generation）や５Ｇ（5th Generation）等の規格に準拠する移動体通信モジュールを含んでよい。また、通信装置６０は、例えば、衛星通信モジュールを含んでもよい。また、通信装置６０は、例えば、ＷｉＦｉ通信モジュールやブルートゥース（登録商標）通信モジュール等を含んでもよい。また、通信装置６０は、接続可能な通信回線ＮＷが複数ある場合、通信回線ＮＷの種類に合わせて、複数の通信装置を含んでもよい。
【0093】
例えば、通信装置６０は、作業現場に構築される局所的な通信回線を通じて、作業現場内の情報処理装置２００や遠隔操作支援装置４００等の外部装置と通信を行う。局所的な通信回線は、例えば、作業現場に構築される局所的な５Ｇ（いわゆるローカル５Ｇ）による移動体通信回線やＷｉＦｉ６によるローカルネットワークである。
【0094】
また、通信装置６０は、作業現場を含む広域の通信回線、即ち、広域ネットワークを通じて、作業現場の外部にある情報処理装置２００や遠隔操作支援装置４００等と通信を行ってもよい。
【0095】
≪制御系≫
図４に示すように、ショベル１００の制御系は、コントローラ３０を含む。また、本実施形態に係るショベル１００の制御系は、操作圧センサ２９と、センサ４０と、センサＳ１～Ｓ９とを含む。
図４に示すように、ショベル１００の制御系は、コントローラ３０を含む。また、本実施形態に係るショベル１００の制御系は、操作圧センサ２９と、センサ４０と、センサＳ１～Ｓ９とを含む。
【0096】
コントローラ３０は、ショベル１００に関する各種制御を行う。
【0097】
コントローラ３０の機能は、任意のハードウェア、或いは、任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現されてよい。例えば、図３に示すように、コントローラ３０は、バスＢＳ１で接続される、補助記憶装置３０Ａ、メモリ装置３０Ｂ、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３０Ｃ、及びインタフェース装置３０Ｄを含む。
【0098】
補助記憶装置３０Ａは、不揮発性の記憶手段であり、インストールされるプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。補助記憶装置３０Ａは、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）やフラッシュメモリ等である。
【0099】
メモリ装置３０Ｂは、例えば、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置３０ＡのプログラムをＣＰＵ３０Ｃが読み込み可能なようにロードする。メモリ装置３０Ｂは、例えば、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）である。
【0100】
ＣＰＵ３０Ｃは、例えば、メモリ装置３０Ｂにロードされるプログラムを実行し、プログラムの命令に従って、コントローラ３０の各種機能を実現する。
【0101】
インタフェース装置３０Ｄは、例えば、ショベル１００の内部の通信回線に接続するための通信インタフェースとして機能する。インタフェース装置３０Ｄは、接続する通信回線の種類に合わせて、複数の異なる種類の通信インタフェースを含んでもよい。
【0102】
また、インタフェース装置３０Ｄは、記録媒体からのデータの読み取りや記録媒体へのデータの書き込みのための外部インタフェースとして機能する。記録媒体は、例えば、キャビン１０の内部に設置されるコネクタに着脱可能なケーブルで接続される専用ツールである。また、記録媒体は、例えば、ＳＤメモリカードやＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の汎用の記録媒体であってもよい。これにより、コントローラ３０の各種機能を実現するプログラムは、例えば、可搬型の記録媒体によって提供され、コントローラ３０の補助記憶装置３０Ａにインストールされうる。また、プログラムは、通信装置６０を通じて、ショベル１００の外部の他のコンピュータ（例えば、情報処理装置２００）からダウンロードされ、補助記憶装置３０Ａにインストールされてもよい。
【0103】
尚、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、コントローラ３０の機能は、ショベル１００に搭載される複数のコントローラにより分散して実現される態様であってもよい。
【0104】
操作圧センサ２９は、油圧パイロット式の操作装置２６の二次側（パイロットライン２７Ａ）のパイロット圧、即ち、操作装置２６におけるそれぞれの被駆動要素（油圧アクチュエータ）の操作状態に対応するパイロット圧を検出する。操作圧センサ２９による、操作装置２６におけるそれぞれの被駆動要素（油圧アクチュエータＨＡ）に関する操作状態に対応するパイロット圧の検出信号は、コントローラ３０に取り込まれる。
【0105】
尚、操作装置２６が電気式である場合、操作圧センサ２９は省略される。コントローラ３０は、操作装置２６から取り込まれる操作信号に基づき、操作装置２６を通じたそれぞれの被駆動要素の操作状態を把握することができるからである。
【0106】
センサ４０は、例えば、ショベル１００の周辺の物体の形状に関する測定データを取得する。
【0107】
例えば、センサ４０は、測距センサや３Ｄカメラ等の、ショベル１００の周辺の物体の形状を表す測定データを取得可能な形状センサである。また、センサ４０は、形状センサの機能に加えて、多波長分光カメラ等の、ショベル１００の周辺の物体の特性を表す測定データを取得可能な特性センサの機能を有する統合センサであってもよい。
【0108】
例えば、図２に示すように、センサ４０は、センサ４０Ｆ，４０Ｂ，４０Ｌ，４０Ｒを含む。センサ４０Ｆは、上部旋回体３の前方の物体の状態（形状や特性）を測定する。センサ４０Ｂは、上部旋回体３の物体の状態を測定する。センサ４０Ｌは、上部旋回体３の左方の物体の状態を測定する。センサ４０Ｒは、上部旋回体３の右方の物体の状態を測定する。これにより、センサ４０は、ショベル１００の上面視において、ショベル１００を中心とする全周、即ち３６０度の角度方向に亘る範囲の物体の状態を測定することができる。以下、センサ４０Ｆ，４０Ｂ，４０Ｌ，４０Ｒを包括的に、或いは、個別に、「センサ４０Ｘ」と称する場合がある。
【0109】
センサ４０（センサ４０Ｘ）の出力データ（即ち、ショベル１００の周辺の物体の状態に関する測定データ）は、一対一の通信線や車載ネットワークを通じて、コントローラ３０に取り込まれる。これにより、例えば、コントローラ３０は、センサ４０Ｘの出力データに基づき、ショベル１００の周辺の物体の形状や特性等の状態を把握することができる。
【0110】
尚、センサ４０Ｂ，４０Ｌ，４０Ｒのうちの一部又は全部は省略されてもよい。
【0111】
センサＳ１は、ブーム４に取り付けられ、ブーム４の姿勢状態を測定する。センサＳ１は、ブーム４の姿勢状態を表す測定データを出力する。ブーム４の姿勢状態は、例えば、ブーム４の上部旋回体３との連結部に相当する基端の回転軸回りの姿勢角度（以下、「ブーム角度」）である。センサＳ１は、例えば、ロータリポテンショメータ、ロータリエンコーダ、加速度センサ、角加速度センサ、６軸センサ、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit：慣性計測装置）等を含む。以下、センサＳ２～Ｓ４についても同様であってよい。また、センサＳ１は、ブームシリンダ７の伸縮位置を検出するシリンダセンサを含んでもよい。以下、センサＳ２，Ｓ３についても同様であってよい。センサＳ１の出力（ブーム４の姿勢状態を表す測定データ）は、コントローラ３０に取り込まれる。これにより、コントローラ３０は、ブーム４の姿勢状態を把握することができる。
【0112】
センサＳ２は、アーム５に取り付けられ、アーム５の姿勢状態を測定する。センサＳ２は、アーム５の姿勢状態を表す測定データを出力する。アーム５の姿勢状態は、例えば、アーム５のブーム４との連結部に相当する基端の回転軸回りの姿勢角度（以下、「アーム角度」）である。センサＳ２の出力（アーム５の姿勢状態を表す測定データ）は、コントローラ３０に取り込まれる。これにより、コントローラ３０は、アーム５の姿勢状態を把握することができる。
【0113】
センサＳ３は、バケット６に取り付けられ、バケット６の姿勢状態を測定する。センサＳ３は、バケット６の姿勢状態を表す測定データを出力する。バケット６の姿勢状態は、例えば、バケット６のアーム５との連結部に相当する基端の回転軸回りの姿勢角度（以下、「アーム角度」）である。センサＳ３の出力（バケット６の姿勢状態を表す測定データ）は、コントローラ３０に取り込まれる。これにより、コントローラ３０は、バケット６の姿勢状態を把握することができる。
【0114】
センサＳ４は、ショベル１００の機体（例えば、上部旋回体３）の姿勢状態を測定する。センサＳ４は、ショベル１００の機体の姿勢状態を表す測定データを出力する。ショベル１００の機体の姿勢状態は、例えば、所定の基準面（例えば、水平面）に対する機体の傾斜状態である。例えば、センサＳ４は、上部旋回体３に取り付けられ、ショベル１００の前後方向及び左右方向の２軸回りの傾斜角度（以下、「前後傾斜角」及び「左右傾斜角」）を測定する。センサＳ４の出力（ショベル１００の機体の姿勢状態を表す測定データ）は、コントローラ３０に取り込まれる。これにより、コントローラ３０は、機体（上部旋回体３）の姿勢状態（傾斜状態）を把握することができる。
【0115】
センサＳ５は、上部旋回体３に取り付けられ、上部旋回体３の旋回状態を測定する。センサＳ５は、上部旋回体３の旋回状態を表す測定データを出力する。センサＳ５は、例えば、上部旋回体３の旋回角速度や旋回角度を測定する。センサＳ５は、例えば、ジャイロセンサ、レゾルバ、ロータリエンコーダ等を含む。センサＳ５の出力（上部旋回体３の旋回状態を表す測定データ）は、コントローラ３０に取り込まれる。これにより、コントローラ３０は、上部旋回体３の旋回角度等の旋回状態を把握することができる。
【0116】
コントローラ３０は、センサＳ１～Ｓ５の出力に基づき、アタッチメントＡＴの先端（バケット６）の位置を把握（推定）することができる。
【0117】
尚、センサＳ４に３軸回りの角速度を検出可能なジャイロセンサ、６軸センサ、ＩＭＵ等が含まれる場合、センサＳ４の検出信号に基づき上部旋回体３の旋回状態（例えば、旋回角速度）が検出されてもよい。この場合、センサＳ５は、省略されてもよい。
【0118】
センサＳ６は、ショベル１００の位置を測定する。センサＳ６は、ワールド（グローバル）座標で位置を測定してもよいし、作業現場でのローカル座標で位置を測定してもよい。前者の場合、センサＳ６は、例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）センサである。後者の場合、センサＳ６は、作業現場の位置の基準となる機器と通信を行い、基準に対する位置に対応する信号を出力可能な送受信機である。センサＳ６の出力は、コントローラ３０に取り込まれる。
【0119】
センサＳ７は、ブームシリンダ７の油室の圧力（シリンダ圧）を測定する。センサＳ７は、例えば、ブームシリンダ７のロッド側の油室のシリンダ圧（ロッド圧）を測定するセンサと、ボトム側の油室のシリンダ圧（ボトム圧）を測定するセンサとを含む。センサＳ７の出力（ブームシリンダ７のシリンダ圧の測定データ）は、コントローラ３０に取り込まれる。
【0120】
センサＳ８は、アームシリンダ８の油室の圧力（シリンダ圧）を測定する。センサＳ８は、例えば、アームシリンダ８のロッド側の油室のシリンダ圧（ロッド圧）を測定するセンサと、アームシリンダ８のボトム側の油室のシリンダ圧（ボトム圧）を測定するセンサとを含む。センサＳ８の出力（アームシリンダ８のシリンダ圧の測定データ）は、コントローラ３０に取り込まれる。
【0121】
センサＳ９は、バケットシリンダ９の油室の圧力（シリンダ圧）を測定する。センサＳ９は、例えば、バケットシリンダ９のロッド側の油室のシリンダ圧（ロッド圧）を測定するセンサと、バケットシリンダ９のボトム側の油室のシリンダ圧（ボトム圧）を測定するセンサとを含む。センサＳ９の出力（バケットシリンダ９のシリンダ圧の測定データ）は、コントローラ３０に取り込まれる。
【0122】
コントローラ３０は、センサＳ７～Ｓ９の出力に基づき、アタッチメントＡＴに作用する負荷状態を把握することができる。アタッチメントＡＴに作用する負荷には、例えば、バケット６に作業対象（地面の土砂）から作用する反力やバケット６に収容される土砂の重量等が含まれる。
【0123】
＜情報処理装置のハードウェア構成＞
図５は、情報処理装置２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
図５は、情報処理装置２００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【0124】
情報処理装置２００の機能は、任意のハードウェア或いは任意のハードウェア及びソフトウェアの組み合わせ等により実現される。例えば、図５に示すように、情報処理装置２００は、外部インタフェース２０１、補助記憶装置２０２、メモリ装置２０３、ＣＰＵ２０４、高速演算装置２０５、通信インタフェース２０６、入力装置２０７、表示装置２０８、及び音出力装置２０９を含む。これらは、バスＢＳ２で接続される。
【0125】
外部インタフェース２０１は、記録媒体２０１Ａからデータの読み取りや記録媒体２０１Ａへのデータの書き込みのためのインタフェースとして機能する。記録媒体２０１Ａには、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）、ＳＤメモリカード、ＵＳＢメモリ等が含まれる。これにより、情報処理装置２００は、記録媒体２０１Ａを通じて、処理で利用する各種データを読み込み、補助記憶装置２０２に格納したり、各種機能を実現するプログラムをインストールしたりすることができる。
【0126】
尚、情報処理装置２００は、通信インタフェース２０６を通じて、外部装置から処理で利用する各種データやプログラムを取得してもよい。
【0127】
補助記憶装置２０２は、インストールされた各種プログラムを格納すると共に、各種処理に必要なファイルやデータ等を格納する。補助記憶装置２０２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）やＳＳＤ（Solid State Disc）やフラッシュメモリ等を含む。
【0128】
メモリ装置２０３は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置２０２からプログラムを読み出して格納する。メモリ装置２０３は、例えば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭを含む。
【0129】
ＣＰＵ２０４は、補助記憶装置２０２からメモリ装置２０３にロードされた各種プログラムを実行し、プログラムに従って情報処理装置２００に関する各種機能を実現する。
【0130】
高速演算装置２０５は、ＣＰＵ２０４と連動し、相対的に高い速度で演算処理を行う。高速演算装置２０５は、例えば、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）等を含む。
【0131】
尚、高速演算装置２０５は、必要な演算処理の速度に応じて、省略されてもよい。
【0132】
通信インタフェース２０６は、外部機器と通信可能に接続するためのインタフェースとして用いられる。これにより、情報処理装置２００は、通信インタフェース２０６を通じて、例えば、ショベル１００等の外部機器と通信することができる。また、通信インタフェース２０６は、接続される機器との間の通信方式等によって、複数の種類の通信インタフェースを有してもよい。
【0133】
入力装置２０７は、ユーザから各種入力を受け付ける。入力装置２０７には、ショベル１００の遠隔操作を行うための遠隔操作用の操作装置が含まれる。
【0134】
入力装置２０７は、例えば、ユーザからの機械的な操作入力を受け付ける形態の入力装置（以下、「操作入力装置」）を含む。遠隔操作用の操作装置は、操作入力装置であってよい。操作入力装置は、例えば、ボタン、トグル、レバー、キーボード、マウス、表示装置２０８に実装されるタッチパネル、表示装置２０８とは別に設けられるタッチパッド等を含む。
【0135】
また、入力装置２０７は、ユーザからの音声入力を受付可能な音声入力装置を含んでもよい。音声入力装置は、例えば、ユーザの音声を集音可能なマイクロフォンを含む。
【0136】
また、入力装置２０７は、ユーザからのジェスチャ入力を受付可能なジェスチャ入力装置を含んでもよい。ジェスチャ入力装置は、例えば、ユーザのジェスチャの様子を撮像可能なカメラを含む。
【0137】
また、入力装置２０７は、ユーザからの生体入力を受付可能な生体入力装置を含んでもよい。生体入力装置は、例えば、ユーザの指紋や虹彩に関する情報を内包する画像データを取得可能なカメラを含む。
【0138】
表示装置２０８は、情報処理装置２００のユーザに向けて、情報画面や操作画面を表示する。表示装置２０８は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等である。
【0139】
音出力装置２０９は、情報処理装置２００のユーザに向けて、音によって各種情報を伝える。音出力装置２０９は、例えば、ブザー、アラーム、スピーカ等である。
【0140】
［稼働支援システムの機能構成］
次に、図１～図５に加えて、図６、図７を参照して、稼働支援システムＳＹＳの機能構成について説明する。具体的には、稼働支援システムＳＹＳにおけるショベル１００の作業部位の軌道の生成に関する機能構成について説明する。
次に、図１～図５に加えて、図６、図７を参照して、稼働支援システムＳＹＳの機能構成について説明する。具体的には、稼働支援システムＳＹＳにおけるショベル１００の作業部位の軌道の生成に関する機能構成について説明する。
【0141】
＜第１例＞
図６は、稼働支援システムＳＹＳの機能構成の第１例を示す機能ブロック図である。
図６は、稼働支援システムＳＹＳの機能構成の第１例を示す機能ブロック図である。
【0142】
以下、「ショベル１００の作業部位の軌道」をショベル１００の作業部位が既に移動した経路（即ち、軌跡）、及び将来的に移動する可能性のある経路の双方を含む意図で用いる。作業部位は、作業対象に対して変化を加えるために用いるアタッチメントのＡＴの先端部に相当する。具体的には、作業部位は、バケット６である。
【0143】
ショベル１００は、支援装置１５０を含む。本例では、支援装置１５０は、自律運転機能により動作するショベル１００に対する作業の実行に関する支援を行う。
【0144】
図６に示すように、支援装置１５０は、コントローラ３０と、油圧制御弁３１と、センサ４０と、センサＳ１～Ｓ９とを含む。
【0145】
コントローラ３０は、機能部として、動作ログ提供部３０１と、作業支援部３０２とを含む。
【0146】
尚、稼働支援システムＳＹＳに含まれるショベル１００が複数台である場合、コントローラ３０が動作ログ提供部３０１及び作業支援部３０２のうちの前者のみを含むショベル１００と、後者のみを含むショベル１００とが存在してもよい。この場合、前者のショベル１００は、後者のショベル１００の作業支援機能のために用いられる、ショベル１００の動作ログを取得し情報処理装置２００に提供する機能のみを有する。後述の第２例の場合についても同様であってよい。
【0147】
情報処理装置２００は、機能部として、ログ取得部２００１と、シミュレータ部２００２と、ログ記憶部２００３と、教師データ生成部２００４と、機械学習部２００５と、学習済みモデル記憶部２００６と、配信部２００７とを含む。
【0148】
動作ログ提供部３０１は、ショベル１００の所定の動作時の動作ログを取得し、情報処理装置２００に提供するための機能部である。
【0149】
所定の動作は、例えば、掘削作業の際に利用される、掘削動作、ブーム上げ旋回動作、ブーム下げ旋回動作、排土動作、ほうき動作等を含む。また、所定の動作は、整地作業の際に利用される、掘削動作、排土動作、掃出し動作、水平引き動作、転圧動作、ほうき動作等を含んでもよい。また、所定の動作は、法面作業の際に利用される、切土動作、転圧動作等を含んでもよい。掃出し動作は、例えば、アタッチメントＡＴを動作させ、バケット６を地面に沿って前方に押し出すことで、バケット６の背面で土砂を前方に掃出す動作である。掃出し動作では、例えば、アタッチメントＡＴは、ブーム４の下げ動作、及びアーム５の開き動作を行う。水平引き動作は、例えば、アタッチメントＡＴを動作させ、バケット６の爪先を地面に沿って略水平に手前に向かって引きつけるように移動させることで、地面（地形の表面）の凹凸を均す動作である。水平引き動作では、例えば、アタッチメントＡＴは、ブーム４の上げ動作、アーム５の閉じ動作を行う。転圧動作は、例えば、アタッチメントＡＴを動作させ、バケット６の背面で地面を押し付ける動作である。また、転圧動作は、バケット６を上下に移動させながら、バケット６の背面を地面に打ち付けるようにして地面を押し付ける動作であってもよい。また、転圧動作は、バケット６を地面に沿って前方に押し出すことで、バケット６の背面で土砂を前方の所定の位置まで掃出した後に、所定の位置の地面をバケット６の背面で地面を押し付ける動作であってもよい。転圧動作では、例えば、アタッチメントＡＴは、地面を押し付ける際にブーム４の下げ動作を行う。ほうき動作は、例えば、上部旋回体３を動作させ、バケット６を地面に沿わせた状態で左右に旋回させる動作である。また、ほうき動作は、例えば、アタッチメントＡＴ及び上部旋回体３を動作させ、バケット６を地面に沿わせた状態で左右交互に旋回させながら、バケット６を前方の押し出す動作であってもよい。ほうき動作では、例えば、上部旋回体３が左右の旋回動作を交互に繰り返す。また、ほうき動作では、例えば、上部旋回体３の左右交互の旋回動作に加えて、掃出し動作の場合と同様、アタッチメントＡＴがブーム４の下げ動作及びアーム５の開き動作を行ってもよい。
【0150】
ショベル１００の動作ログは、ショベル１００の動作状態を表す時系列のデータである。例えば、ショベル１００の動作ログは、オペレータの操作内容を表す時系列のデータを含む。オペレータの操作内容を表す時系列のデータは、例えば、油圧パイロット式の操作装置２６に対応する操作圧センサ２９の時系列の出力データや電気式の操作装置２６に対応する操作装置２６の時系列の出力データ（操作信号のデータ）である。また、ショベル１００の動作ログは、センサＳ１～Ｓ５の時系列の出力データや、センサＳ１～Ｓ５の出力データから取得される、ショベル１００の姿勢状態を表す時系列のデータであってもよい。
【0151】
例えば、動作ログ提供部３０１は、ショベル１００の運転歴が長く、相対的に経験のあるオペレータ（以下、便宜的に「熟練者」）がショベル１００を操作したときの動作ログを取得し、情報処理装置２００に提供する。これにより、後述の如く、ショベル１００の動作ログに基づく機械学習によって、熟練者の操作によるショベル１００の動作を再現可能な学習済みモデルＬＭ２を生成することができる。
【0152】
また、後述の如く、学習済みモデルＬＭ２は省略され、学習済みモデルＬＭ１のみが生成されてもよい。この場合、情報処理装置２００に提供されるショベル１００の動作ログには、熟練者以外のオペレータがショベル１００を操作したときの動作ログが含まれていてもよいし、自動運転機能によるショベル１００の動作に対応する動作ログが含まれていてもよい。また、学習済みモデルＬＭ１のためのショベル１００の動作ログと、学習済みモデルＬＭ２のためのショベル１００の動作ログとが別々に取得されてもよい。
【0153】
動作ログ提供部３０１は、動作ログ記録部３０１Ａと、動作ログ記憶部３０１Ｂと、動作ログ送信部３０１Ｃとを含む。
【0154】
動作ログ記録部３０１Ａは、ショベル１００の所定の動作時の動作ログを取得し、動作ログ記憶部３０１Ｂに記録する。例えば、動作ログ記録部３０１Ａは、ショベル１００の所定の動作が実行されるごとに、その動作中の動作ログを動作ログ記憶部３０１Ｂに記録する。
【0155】
動作ログ記憶部３０１Ｂには、ショベル１００の動作ログが記憶される。例えば、動作ログ記憶部３０１Ｂには、ショベル１００が実行した所定の動作ごとに、動作ログと、所定の動作が実行された時刻（日時）のデータとが紐づけられて記憶される。所定の動作が実行された時刻のデータは、ショベル１００の所定の動作の開始及び終了の双方の時刻のデータを含む。また、複数の所定の動作が規定されている場合、動作ログ記憶部３０１Ｂには、ショベル１００が実行した所定の動作ごとに、動作ログと、所定の動作が実行された時刻のデータと、実行された所定の動作の識別情報のデータとが紐づけられて記憶される。以下、ショベル１００の動作ログと紐づけられるデータを便宜的に「付随データ」と称する場合がある。例えば、動作ログ記憶部３０１Ｂには、ショベル１００が実行した所定の動作ごとに、動作ログと付随データとの対応関係を表すレコードデータが蓄積されることにより、ショベル１００の所定の動作の実行時の動作ログのデータベースが構築される。
【0156】
尚、後述の動作ログ送信部３０１Ｃにより情報処理装置２００に送信済みの動作ログ記憶部３０１Ｂの動作ログは、事後的に消去されてもよい。
【0157】
動作ログ送信部３０１Ｃは、動作ログ記憶部３０１Ｂに記憶される、ショベル１００が所定の動作を実行したときの動作ログ、及び動作ログに紐付けられる付随データを、通信装置６０を通じて情報処理装置２００に送信する。また、動作ログ送信部３０１Ｃは、ショベル１００が実行した所定の動作ごとのショベル１００の動作ログと付随データとの対応関係を表すレコードデータを併せて情報処理装置２００に送信してもよい。
【0158】
例えば、動作ログ送信部３０１Ｃは、情報処理装置２００から受信される、ショベル１００の動作ログの送信要求に応じて、動作ログ記憶部３０１Ｂに記憶される、未送信のショベル１００の動作ログ及び付随データを情報処理装置２００に送信する。また、動作ログ送信部３０１Ｃは、所定のタイミングで、動作ログ記憶部３０１Ｂに記憶される、未送信のショベル１００の動作ログ及び付随データを自動的に情報処理装置２００に送信してもよい。所定のタイミングは、例えば、ショベル１００の稼働停止（キースイッチのオフ）時や稼働開始（キースイッチのオン）時等である。
【0159】
ログ取得部２００１は、ショベル１００が所定の動作を実行したときのログを取得する。
【0160】
ショベル１００が所定の動作を実行したときのログは、ショベル１００が所定の動作を実行したときの動作ログ及び作業対象の状態ログを含む。作業対象の状態ログは、ショベル１００の所定の動作の実行前及び実行後の作業対象の状態を表すデータを含む。作業対象の状態には、作業対象の土砂の形状（地形形状）や土砂の特性等が含まれる。ショベル１００が所定の動作を実行したときの動作ログは、ショベル１００からアップロードされる。ショベル１００が所定の動作を実行したときの作業対象の状態ログは、センサ群３００からアップロードされる測定データと、ショベル１００からアップロードされる付随データ（所定の動作が実行された時刻のデータ）とに基づき取得される。
【0161】
シミュレータ部２００２は、ショベル１００及び作業対象（土砂）の仮想モデルを用いて、ショベル１００の所定の動作に関するコンピュータシミュレーションを行う。
【0162】
例えば、個別要素法（ＤＥＭ：Distinct Element Method）を用いて、作業対象の地面の土砂を微小粒子の集まりとしてモデル化する。これにより、シミュレータ部２００２は、ショベル１００の仮想モデルに掘削動作等の所定の動作を実行させて、微小粒子の個々の運動を解析することで集合体として作業対象の土砂の全体の挙動や土砂からの反力等を仮想的に再現することができる。
【0163】
シミュレータ部２００２は、コンピュータシミュレーションによりショベル１００が所定の動作を実行したときのログとして、ショベル１００の作業部位の軌道のデータ、及び所定の動作の実行前後の作業対象（土砂）の状態のデータを取得する。前者のデータは、コンピュータシミュレーションによりショベル１００が所定の動作を実行したときの動作ログに相当し、後者のデータは、コンピュータシミュレーションによりショベル１００が所定の動作を実行したときの作業対象の状態ログに相当する。
【0164】
シミュレータ部２００２は、様々な作業対象（土砂）の状態、及び様々なショベル１００の作業部位の軌道を用いて、ショベル１００の所定の動作に関する多数のパターンのコンピュータシミュレーションを実施する。これにより、シミュレータ部２００２は、互いに異なる条件下でコンピュータシミュレーションによりショベル１００が所定の動作を実行したときのログをログ記憶部２００３に蓄積させることができる。
【0165】
ログ記憶部２００３には、ログ取得部２００１及びシミュレータ部２００２により取得された、ショベル１００が所定の動作を実行したときのログが蓄積される形で記憶される。例えば、ログ記憶部２００３には、ショベル１００が実際に或いはコンピュータシミュレーションにより実行した所定の動作ごとの動作ログと作業対象の状態ログと付随データとが紐づけられる形で記憶される。ログ記憶部２００３において、ログ取得部２００１により取得されたログと、シミュレータ部２００２により取得されたログとは、識別可能な態様で記憶されていてもよいし、識別不可能な態様で混在して記憶されていてもよい。
【0166】
教師データ生成部２００４は、ログ記憶部２００３に記憶される、ショベル１００が所定の動作を実行したときのログに基づき、機械学習用の教師データを生成し、多数の教師データの集合体である教師データセットを出力する。教師データ生成部２００４は、バッチ処理によって、自動的に教師データを生成してもよいし、情報処理装置２００のユーザからの入力に応じて、教師データを生成してもよい。教師データ生成部２００４は、教師データ生成部２００４Ａ，２００４Ｂを含む。
【0167】
教師データ生成部２００４Ａは、学習済みモデルＬＭ１を生成するための教師データセットを生成する。学習済みモデルＬＭ１は、ショベル１００の所定の動作の実行前の作業対象の形状のデータ、及びショベル１００が所定の動作を実行したときの作業部位の軌道（軌跡）のデータを入力として、ショベル１００の所定の動作の実行後の作業対象の形状を推論する。教師データは、入力データとしての、ショベル１００の所定の動作の実行前の作業対象の状態、及びショベル１００が所定の動作を実行したときの作業部位の軌道と、正解データとしての、所定の動作の実行後の作業対象の状態との組み合わせである。
【0168】
また、学習済みモデルＬＭ１の入力データには、ショベル１００の作業対象の土砂の特性を表すデータが含まれてもよい。例えば、土砂の特性を表すデータは、土砂の安息角のデータを含む。これにより、学習済みモデルＬＭ１は、土砂の安息角を考慮して、より適切な土砂形状を推論することができる。この場合、教師データの中の入力データには、土砂の特性を表すデータ（安息角のデータ）が含まれる。
【0169】
また、学習済みモデルＬＭ１の入力データには、ショベル１００の所定の動作の実行時の掘削反力を表すデータが含まれてもよい。これにより、学習済みモデルＬＭ１は、例えば、地中の岩等にバケット６が当接し、結果として、土砂の掘削をすることができなかったような場合であっても、掘削反力を考慮して、適切な土砂形状を推定することができる。
【0170】
尚、学習済みモデルＬＭ１を生成するための教師データセットは、ログ取得部２００１により取得されるログ、及びシミュレータ部２００２から出力されるログのうちの前者のログのみから生成されてもよい。この場合、シミュレータ部２００２は、省略されてもよい。同様に、学習済みモデルＬＭ１を生成するための教師データセットは、ログ取得部２００１により取得されるログ、及びシミュレータ部２００２から出力されるログのうちの後者のログのみから生成されてもよい。この場合、センサ群３００及びショベル１００の動作ログ提供部３０１は、省略されてもよい。また、学習済みモデルＬＭ１を生成するための教師データセットは、ベースの教師データセットと、最終調整用（ファインチューニング用）の教師データセットとを含んでもよい。この場合、ベースの教師データセットは、多数のデータが必要であることから、シミュレータ部２００２から出力されるログに基づき生成され、最終調整用の教師データセットは、ログ取得部２００１により取得されるログ基づき生成されてもよい。以下、学習済みモデルＬＭ２についても同様であってよい。
【0171】
教師データ生成部２００４Ｂは、学習済みモデルＬＭ２を生成するための教師データを生成する。学習済みモデルＬＭ２は、ショベル１００の周辺の作業対象の状態のデータを入力として、ショベル１００の所定の動作での作業部位の目標軌道を推論する。教師データは、入力データとしての、ショベル１００の所定の動作の実行前の作業対象の状態と、正解データとしての、熟練者の操作によりショベル１００が所定の動作を実行したときの作業部位の軌道との組み合わせである。つまり、教師データ生成部２００４は、ログ取得部２００１により取得される、熟練者の操作によりショベル１００が所定の動作をしたときのログに基づき、教師データセットを生成する。また、複数の種類の所定の動作が規定されている場合、学習済みモデルＬＭ２は、所定の動作の種類ごとに生成されてよい。この場合、教師データ生成部２００４Ｂは、所定の動作の種類ごとに、教師データセットを生成する。
【0172】
機械学習部２００５は、教師データ生成部２００４により生成される教師データセットに基づき、ベースの学習モデルに機械学習を行わせ、学習済みモデルＬＭ１，ＬＭ２を生成する。学習済みモデル（ベースの学習モデル）は、例えば、ＤＮＮ（Deep Neural Network）等のニューラルネットワークを含む。
【0173】
機械学習部２００５は、機械学習部２００５Ａ，２００５Ｂを含む。
【0174】
機械学習部２００５Ａは、教師データ生成部２００４Ａから出力される教師データセットに基づき、ベースの学習モデルＭ１に機械学習を行わせる。これにより、機械学習部２００５Ａは、ショベル１００の所定の動作の実行前の作業対象の状態のデータ、及びショベル１００の所定の動作を実行したときの作業部位の軌道のデータ等を入力として、ショベル１００の所定の動作の実行後の作業対象の状態を出力（推論）可能な学習済みモデルＬＭ１を生成することができる。また、機械学習部２００５Ａは、学習済みモデルＬＭ１による推論結果と、実際のセンサ４０の測定結果との誤差が小さくなるように、学習済みモデルＬＭ１を補正（追加学習）してもよい。この場合、学習済みモデルＬＭ１による推論結果、及び実際のセンサ４０の測定結果のデータは、ショベル１００から情報処理装置２００にアップロードされる。
【0175】
機械学習部２００５Ｂは、教師データ生成部２００４Ｂから出力される教師データセットに基づき、ベースの学習モデルＭ２に機械学習を行わせる。これにより、機械学習部２００５Ｂは、ショベル１００の周辺の作業対象の状態のデータを入力として、ショベル１００の所定の動作での作業部位の目標軌道を出力（推論）可能な学習済みモデルＬＭ２を生成することができる。
【0176】
学習済みモデル記憶部２００６には、機械学習部２００５により出力される学習済みモデルＬＭ１，ＬＭ２が記憶される。また、機械学習部２００５Ａによって、学習済みモデルＬＭ１の再学習や追加学習がされる場合、学習済みモデル記憶部２００６の学習済みモデルＬＭ１は更新される。学習済みモデルＬＭ２が機械学習部２００５Ｂによって再学習や追加学習がされる場合についても同様である。
【0177】
配信部２００７は、学習済みモデルＬＭ１，ＬＭ２のデータをショベル１００に配信する。
【0178】
例えば、配信部２００７は、機械学習部２００５Ａにより学習済みモデルＬＭ１が生成或いは更新されると、直近で生成或いは更新された学習済みモデルＬＭ１をショベル１００に配信する。また、配信部２００７は、ショベル１００から受信される、学習済みモデルＬＭ１の配信を要求する信号に応じて、学習済みモデル記憶部２００６の最新の学習済みモデルＬＭ１をショベル１００に配信してもよい。学習済みモデルＬＭ２についても同様であってよい。
【0179】
作業支援部３０２は、自律運転機能により動作するショベル１００に対する作業の支援を行うための機能部である。
【0180】
作業支援部３０２は、学習済みモデル記憶部３０２Ａと、作業対象形状取得部３０２Ｂと、目標軌道生成部３０２Ｃと、動作制御部３０２Ｄとを含む。
【0181】
学習済みモデル記憶部３０２Ａには、情報処理装置２００から配信され通信装置６０を通じて受信される、学習済みモデルＬＭ１，ＬＭ２が記憶される。
【0182】
作業対象形状取得部３０２Ｂは、ショベル１００の所定の動作の実行時の作業部位の軌道（軌跡）に基づき、ショベル１００の作業対象の土砂の形状を表すデータを取得する。具体的には、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ショベル１００の所定の動作の実行時の作業部位の軌道に基づき、所定の動作の実行前からの土砂の形状の変化を推定する形で、ショベル１００の作業対象の土砂の形状を表すデータを取得してよい。また、作業対象形状取得部３０２Ｂは、センサ４０（特性センサ）による作業対象の土砂の特性の測定データやセンサＳ７～Ｓ９の測定データ（作業部位への作業対象の土砂からの反力）のデータを考慮して、ショベル１００の作業対象の土砂の形状を表すデータを取得してもよい。
【0183】
この際、作業対象形状取得部３０２Ｂは、センサ４０による作業対象の土砂の形状の測定データを前提として、ショベル１００の所定の動作の実行時の作業部位の軌跡に基づき、センサ４０により測定できない箇所の土砂形状を補間してよい。また、作業対象形状取得部３０２Ｂは、センサ４０を利用せずに、ショベル１００の作業対象の土砂の形状の初期状態をベースに、ショベル１００の所定の動作の実行ごとの作業部位の軌跡に基づき、土砂の形状の変化を推定しながら、土砂形状を表すデータを取得してもよい。この場合、センサ４０は、省略されてもよい。ショベル１００の作業対象の土砂の形状の初期状態は、例えば、通信装置６０を通じて、ショベル１００の外部から配信されたり、入力装置５２を通じて、ユーザにより入力されたりすることにより取得される。また、ショベル１００の作業対象の土砂の形状の初期状態は、例えば、ショベル１００のクローラが設置している地面と同じ高さの平面等のように固定されていてもよい。
【0184】
例えば、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ショベル１００の所定の動作の実行前の土砂形状、及びショベル１００の所定の動作の実行時の作業部位の軌跡に基づき、学習済みモデルＬＭ１を用いて、ショベル１００の所定の動作の実行後の土砂形状を推定する。そして、作業対象形状取得部３０２Ｂは、上記の推定結果と、センサ４０による、ショベル１００の所定の動作の実行後の土砂形状の測定データとを統合することにより、現在の作業対象の状態を表すデータを取得してよい。具体的には、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ショベル１００の周辺の観測対象領域の中でセンサ４０が土砂形状を測定できなかった箇所について、上記の推定結果のデータで補間する形でデータ統合が実行される。これにより、センサ４０がオクルージョン等により観測対象領域の一部の箇所の作業対象の測定データを取得できない場合でも、コントローラ３０は、その箇所の作業対象の形状を含む観測対象領域の作業対象の土砂の形状を表すデータを取得することができる。
【0185】
ショベル１００の所定の動作の実行前の作業対象の形状は、例えば、作業対象形状取得部３０２Ｂによる前回の出力に相当する。ショベル１００の所定の動作における作業部位の軌道は、例えば、センサＳ１～Ｓ６の出力に基づき取得される。
【0186】
尚、作業対象形状取得部３０２Ｂは、センサ４０の出力に基づき、ショベル１００の周辺の観測対象領域内に障害物が存在する場合、その障害物が存在する領域を作業対象の土砂の形状の推定対象から除外してもよい。障害物には、例えば、作業機械や作業車両等の移動体、電柱や柵等の地物が含まれる。また、同じ作業現場で稼働するショベル１００が複数存在する場合、複数のショベル１００は、互いに、所定の動作の実行時の作業部位の軌道（軌跡）を表すデータを共有してもよい。これにより、作業対象形状取得部３０２Ｂ（学習済みモデルＬＭ１）は、他のショベル１００の所定の動作による作業対象の土砂の形状の変化も考慮することができる。そのため、作業対象形状取得部３０２Ｂ（学習済みモデルＬＭ１）は、ショベル１００の周辺の作業対象の土砂の形状をより適切に推定することができる。作業対象形状取得部３０２Ｂの機能の一部又は全部は、処理能力が相対的に高い外部装置（例えば、情報処理装置２００）に移管されてもよい。これにより、コントローラ３０は、自身の処理能力が不足する場合であっても、ショベル１００の所定の動作の実行時の作業部位の軌跡を考慮して、ショベル１００の所定の動作の実行後における作業対象の土砂の形状を表すデータを取得することができる。
【0187】
目標軌道生成部３０２Ｃは、作業対象形状取得部３０２Ｂの推定結果（ショベル１００の所定の動作の実行後の作業対象の状態）に基づき、ショベル１００の所定の動作における目標軌道を生成する。
【0188】
例えば、目標軌道生成部３０２Ｃは、作業対象形状取得部３０２Ｂにより取得される作業対象の土砂の形状に基づき、学習済みモデルＬＭ２を用いて、ショベル１００の所定の動作における作業部位の目標軌道を生成する。
【0189】
尚、目標軌道生成部３０２Ｃは、学習済みモデルＬＭ２に代えて、既知の任意の手法を適用することにより、ショベル１００の周辺の作業対象の状態（予測結果）に合わせたショベル１００の作業部位の目標軌道を生成してもよい。この場合、教師データ生成部２００４Ｃ及び機械学習部２００５Ｂは、省略されてもよい。例えば、目標軌道生成部３０２Ｃは、作業対象形状取得部３０２Ｂにより取得される作業対象の土砂の形状に基づき、ＭＰＣ（Model Predictive Control：モデル予測制御）によって、ショベル１００の作業部位の目標軌道のデータを生成してもよい。また、目標軌道生成部３０２Ｃは、作業対象形状取得部３０２Ｂにより取得される作業対象の土砂の形状に基づき、ショベル１００の作業部位の予め規定される基準となる軌道を最適化することにより、ショベル１００の作業部位の目標軌道のデータを生成してもよい。
【0190】
動作制御部３０２Ｄは、目標軌道生成部３０２Ｃにより生成される目標軌道に沿ってショベル１００の所定部位が移動するように、ショベル１００に所定の動作を行わせる。具体的には、動作制御部３０２Ｄは、センサＳ１～Ｓ５の出力等から作業部位の位置を把握しながら、油圧制御弁３１を制御することで、ショベル１００の作業部位が目標軌道に沿って移動するようにショベル１００に所定の動作を行わせる。これにより、ショベル１００は、作業対象の形状に合わせて、所定の動作を実行しながら、自律的に作業を進めることができる。
【0191】
このように、本例では、コントローラ３０は、ショベル１００の所定の動作に合わせて、ショベル１００の作業対象（地面）の土砂の形状を表すデータを取得する。具体的には、コントローラ３０は、ショベル１００の所定の動作の実行時の作業部位の軌道（軌跡）に基づき、ショベル１００の作業対象（地面）の土砂の形状を表すデータを取得する。これにより、コントローラ３０は、例えば、オクルージョン等によって、センサ４０が土砂形状を測定できない箇所が生じるような状況であっても、ショベル１００の作業部位の移動に伴う土砂形状の変化を考慮して、その箇所の土砂形状を補間することができる。また、センサ４０を利用せずとも、ショベル１００の作業部位の移動に伴う土砂形状の変化の履歴によって、ショベル１００の作業対象の土砂形状を推定することができる。そのため、コントローラ３０は、観測対象領域の中で、ショベル１００の作業対象の土砂形状をより適切に把握し、その結果、ショベル１００の作業部位の目標軌道をより適切に生成することができる。よって、コントローラ３０は、ショベル１００の自律運転をより適切に実行させることができる。
【0192】
尚、作業対象形状取得部３０２Ｂ、目標軌道生成部３０２Ｃ、及び動作制御部３０２Ｄの機能の一部又は全部は、情報処理装置２００に移管されてもよい。これにより、ショベル１００の作業部位の目標軌道の生成に関する処理やショベル１００の動作の制御に関する処理について、ショベル１００の処理負荷を軽減することができる。
【0193】
＜第２例＞
図７は、稼働支援システムＳＹＳの機能構成の第２例を示す機能ブロック図である。
図７は、稼働支援システムＳＹＳの機能構成の第２例を示す機能ブロック図である。
【0194】
以下、上述の第１例と同じ或いは対応する構成には同一の符号を付し、上述の第１例と異なる箇所を中心に説明を行う。
【0195】
ショベル１００は、上述の第１例と同様、支援装置１５０を含む。本例では、支援装置１５０は、ショベル１００を操作し作業を実行する、或いは、ショベル１００の作業を監視するユーザに対する支援を行う。
【0196】
図７に示すように、本例では、支援装置１５０は、コントローラ３０と、センサ４０と、表示装置５０Ａと、センサＳ１～Ｓ９とを含む。また、ショベル１００の遠隔操作が行われる場合、支援装置１５０は、通信装置６０を含んでもよい。
【0197】
コントローラ３０は、機能部として、上述の第１例と同様、動作ログ提供部３０１と、作業支援部３０２とを含む。
【0198】
動作ログ提供部３０１は、上述の第１例と同様、動作ログ記録部３０１Ａと、動作ログ記憶部３０１Ｂと、動作ログ送信部３０１Ｃとを含む。
【0199】
情報処理装置２００は、機能部として、上述の第１例と同様、ログ取得部２００１と、シミュレータ部２００２と、ログ記憶部２００３と、教師データ生成部２００４と、機械学習部２００５と、学習済みモデル記憶部２００６と、配信部２００７とを含む。
【0200】
本例では、情報処理装置２００は、教師データ生成部２００４Ｂ、機械学習部２００５Ｂ、及び学習済みモデルＬＭ２が省略される点で上述の第１例と異なる。
【0201】
作業支援部３０２は、ショベル１００を操作し作業を実行する、或いは、ショベル１００の作業を監視するユーザに対する支援を行うための機能部である。
【0202】
作業支援部３０２は、学習済みモデル記憶部３０２Ａと、作業対象形状取得部３０２Ｂと、表示処理部３０２Ｅとを含む。つまり、作業支援部３０２は、目標軌道生成部３０２Ｃ及び動作制御部３０２Ｄが省略され、表示処理部３０２Ｅが追加される点で上述の第１例と異なる。
【0203】
表示処理部３０２Ｅは、ショベル１００を操作し作業を実行する、或いは、ショベル１００の作業を監視するユーザに対する作業支援に関する画面を表示装置５０Ａに表示させる。また、表示処理部３０２Ｅは、同様の画面に対応するデータを、通信装置６０を通じて遠隔操作支援装置４００や遠隔監視支援装置に送信し、遠隔操作支援装置４００や遠隔監視支援装置に表示させてもよい。
【0204】
例えば、表示処理部３０２Ｅは、作業対象形状取得部３０２Ｂの出力（ショベル１００の所定の動作の実行後の作業対象の土砂の形状のデータ）に基づき、ショベル１００の作業対象（地面）の土砂の形状を表す画像を表示装置５０Ａに表示させる。また、表示処理部３０２Ｅは、ショベル１００の作業対象の土砂の形状を表す画像のデータを、通信装置６０を通じて遠隔操作支援装置４００や遠隔監視支援装置に送信し、遠隔操作支援装置４００や遠隔監視装置に表示させてもよい。これにより、ユーザは、表示装置５０Ａ等に表示される、ショベル１００の作業対象の土砂の形状を表す画像を通じて、ショベル１００の作業対象の土砂の形状を把握しながら、ショベル１００の操作を行ったり、ショベル１００の作業を監視したりすることができる。また、表示装置５０Ａ等は、ショベル１００の所定の動作の実行に合わせて、ショベル１００の作業対象の土砂の形状を表す画像を更新することができる。そのため、ユーザは、リアルタイムにショベル１００の作業対象の土砂の形状を把握しながらショベル１００の操作やショベル１００の作業の監視をより適切に行うことができる。
【0205】
このように、本例では、コントローラ３０は、観測対象領域の中で、ショベル１００の作業対象の土砂形状をより適切に把握し、その結果、その土砂形状を表す画像の表示を通じて、ユーザは、作業対象の土砂形状をより適切に把握することができる。そのため、ユーザは、作業対象の土砂形状を把握しながら、より適切にショベル１００を操作したり、より適切にショベル１００の作業を監視したりすることができる。
【0206】
尚、ショベル１００が遠隔操作される場合、学習済みモデル記憶部３０２Ａ、作業対象形状取得部３０２Ｂ、及び表示処理部３０２Ｅの機能の一部又は全部は、遠隔操作支援装置４００に設けられてもよい。また、作業対象形状取得部３０２Ｂの機能は、情報処理装置２００に移管されてもよい。これにより、ショベル１００の処理負荷を軽減することができる。
【0207】
【0208】
本例では、ショベル１００の所定の動作が掘削動作である前提で説明を進める。
【0209】
【0210】
図８のフローチャートは、例えば、ショベル１００の掘削動作の実行後に行われる。以下、本フローチャートでは、作業開始からｋ回目（ｋ：正の整数）のショベル１００の掘削動作の実行後の作業対象の形状（土砂形状）を表すデータを取得する前提で説明を進める。
【0211】
例えば、図９に示すように、ショベル１００の周辺の観測対象領域ＴＡが所定数Ｎの格子に区切られる。観測対象領域ＴＡは、ショベル１００の周囲において、作業対象形状取得部３０２Ｂが土砂形状を表すデータを取得する領域である。本例では、土砂形状を表すデータとして、観測対象領域ＴＡの格子ｉ（ｉ＝１～Ｎ）ごとの土砂の高さｈｅ
ｋ、及びその推定精度に対応する不確かさｓｅ
ｋを取得する。土砂の高さｈｅ
ｋ及び不確かさｓｅ
ｋは、以下の式（１），（２）で表される。
【0212】
【数1】
【0213】
ステップＳ１０２にて、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ショベル１００の掘削動作の実行前の土砂形状のデータを入力する。ショベル１００の掘削動作の実行前の土砂形状のデータは、（ｋ－１）回目の掘削動作の実行後の土砂形状のデータ（土砂の高さｈｅ
ｋ―１及び不確かさｓｅ
ｋ―１）に相当する。
【0214】
また、１回目の掘削動作（ｋ＝１）の場合、作業対象形状取得部３０２Ｂは、土砂形状のデータの初期値（土砂の高さｈｅ
０及び不確かさｓｅ
０）を入力する。
【0215】
尚、土砂形状のデータの初期値は、センサ４０（形状センサ）の出力に基づき取得されてもよいし、ショベル１００の外部から取得されてもよいし、予め規定される仮定値であってもよい。予め規定される仮定値は、例えば、観測対象領域ＴＡの全体（全ての格子ｉ）がショベル１００の位置の地面と同じ高さであると仮定したときのゼロ（０）である。
【0216】
ステップＳ１０２の処理が完了すると、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１０４に進む。
【0217】
ステップＳ１０４にて、作業対象形状取得部３０２Ｂは、観測対象領域ＴＡの格子ｉごとのショベル１００の今回の掘削動作のログを入力する。ログは、バケット６の刃先（爪先）の高さｂｋ、バケット６の刃先（爪先）の角度φｋ、掘削反力ｆｋ、土砂特性λｋ、及び影響情報κｋを含む。また、ログは、その他の情報ωｋを含んでもよい。
【0218】
バケット６の刃先の高さｂｋは、観測対象領域ＴＡの格子ｉごとの、ショベル１００の今回の掘削動作でバケット６の刃先が通過した高さを意味し、以下の式（３）で表される。
【0219】
【数2】
【0220】
バケット６の刃先の高さｂｋは、バケット６が通過しなかった位置に対応する格子ｉについては、入力されなくてもよいし、適当な値が入力されてもよい。後述のバケット６の刃先の角度φｋ、及び掘削反力ｆｋについても同様である。バケット６の刃先の高さｂｋは、例えば、ショベル１００の今回の掘削動作時のバケット６の軌跡のデータに基づき取得される。バケット６の軌跡のデータは、例えば、ショベル１００の今回の掘削動作時のセンサＳ１～Ｓ６の出力の時系列データに基づき取得される。
【0221】
バケット６の刃先の角度φｋは、観測対象領域ＴＡの格子ｉごとの、ショベル１００の今回の掘削動作でバケット６の刃先が通過したときの所定の基準面（例えば、水平面）に対するバケット６の刃先の角度を意味し、以下の式（４）で表される。
【0222】
【数3】
【0223】
バケット６の刃先の角度φｋは、例えば、ショベル１００の今回の掘削動作時のバケット６の軌跡のデータと、バケット６の姿勢角度の時系列データとに基づき取得される。バケット６の姿勢角度の時系列データは、例えば、ショベル１００の今回の掘削動作時のセンサＳ３の出力の時系列データに基づき取得される。
【0224】
掘削反力ｆｋは、観測対象領域ＴＡの格子ｉごとの、ショベル１００の今回の掘削動作で地面からバケット６に作用した反力を意味し、以下の式（５）で表される。
【0225】
【数4】
【0226】
掘削反力ｆｋは、例えば、ショベル１００の今回の掘削動作時のセンサＳ７～Ｓ９の出力の時系列データに基づき取得される。
【0227】
尚、格子ｉごとの掘削反力は、ベクトルとして表現されてもよい。この場合、観測対象領域ＴＡの格子ｉごとの土砂特性λｉ
ｋは、１次元でなく、３次元となる。
【0228】
土砂特性λｋは、観測対象領域ＴＡの格子ｉごとの土砂の特性を意味し、以下の式（６）で表される。
【0229】
【数5】
【0230】
土砂特性λｋは、例えば、観測対象領域ＴＡの格子ｉごとの安息角である。土砂特性λｋは、例えば、予め規定されている。また、土砂特性λｋは、センサ４０の出力やセンサＳ７～Ｓ９の出力の時系列データに基づき取得されてもよい。
【0231】
尚、格子ｉごとの土砂特性は、複数の種類あってもよい。この場合、観測対象領域ＴＡの格子ｉごとの土砂特性λｉ
ｋは、１次元でなく、多次元となる。
【0232】
影響情報κｋは、観測対象領域ＴＡの格子ｉごとの、ショベル１００の今回の掘削動作による土砂形状への直接の影響の有無を表す。例えば、影響情報κｋは、観測対象領域ＴＡの格子ｉごとの、バケット６の刃先の通過の有無を意味し、以下の式（７）で表される。
【0233】
【数6】
【0234】
例えば、今回の掘削動作時に、観測対象領域ＴＡの格子ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｎ）をバケット６の刃先が通過し、且つ、そのときのバケット６の刃先の高さが土砂の高さｈｅ，ｉ
ｋ―１以下である場合、影響情報κｉ
ｋは、"＋１"に設定される（κｉ
ｋ＝＋１）。一方、今回の掘削動作時に、観測対象領域ＴＡの格子ｉ（ｉ＝１，・・・，Ｎ）をバケット６の刃先が通過しなかった、或いは、通過したが、そのときの高さが土砂の高さｈｅ，ｉ
ｋ―１より高い場合、影響情報κｉ
ｋは、"－１"に設定される（κｉ
ｋ＝－１）。
【0235】
その他の情報ωｋは、例えば、ショベル１００の掘削動作の実行後にバケット６に収容されていた土砂の重量ｗｋ及び体積ｖｋを含み、以下の式（８）で表される。
【0236】
【数7】
【0237】
ステップＳ１０４の処理が完了すると、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１０６に進む。
【0238】
ステップＳ１０６にて、作業対象形状取得部３０２Ｂは、土砂形状の不確かさｓｅ，ｉ
ｋ－１の更新を行う。
【0239】
例えば、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ショベル１００の今回の掘削動作によって土砂の形状（土砂の高さｈｅ，ｉ
ｋ）に影響がある領域（以下、「影響領域」）Ωを設定する。そして、作業対象形状取得部３０２Ｂは、影響領域Ωに含まれる格子ｉについて、土砂形状の不確かさｓｅ，ｉ
ｋが高まったと判断し、以下の式（９）により更新する。
【0240】
【数8】
【0241】
例えば、図１０に示すように、影響領域Ωは、掘削領域ＥＡを四方に所定量だけ膨張させた範囲として設定される。掘削領域ＥＡは、観測対象領域ＴＡの中で、ショベル１００の今回の掘削動作時に、バケット６の刃先が通過し、且つ、そのときのバケット６の刃先の高さが土砂の高さｈｅ，ｉ
ｋ―１以下であった格子ｉの集合に相当する領域である。
【0242】
不確かさｓｅ，ｉ
ｋの増加分ｃｉは、例えば、影響領域Ωの中の格子ごとに同じ値である。また、不確かさｓｅ，ｉ
ｋの増加分ｃｉは、影響領域Ωの中において、掘削領域ＥＡが最も大きく掘削領域ＥＡから離れるにつれて小さくなるように設定されてもよい。
【0243】
ステップＳ１０６の処理が完了すると、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１０８に進む。
【0244】
ステップＳ１０８にて、作業対象形状取得部３０２Ｂは、センサ４０の出力に基づき、ショベル１００の今回の掘削動作の実行前の土砂形状を特定する。これにより、作業対象形状取得部３０２Ｂは、観測対象領域ＴＡの中で、センサ４０が土砂の高さを測定することができた格子ｉについて、ショベル１００の今回の掘削動作の実行後の土砂の形状を特定することができる。
【0245】
例えば、作業対象形状取得部３０２Ｂは、カルマンフィルタを適用し、センサ４０の出力に基づき、ショベル１００の前回の掘削動作の実行後の土砂の形状を補正することで、ショベル１００の今回の掘削動作の実行後の土砂の形状を特定する。
【0246】
カルマンフィルタを適用すると、ショベル１００の掘削動作の実行後の観測対象領域ＴＡの任意の格子ｉについて、分散ｓｉで土砂の高さｚｉが観測されたときに、土砂の高さｈｅ，ｉ
ｋ及びその不確かさｓｅ，ｉ
ｋは、以下の式（１０）～（１４）で表される。
【0247】
【数9】
【0248】
式（１０）～（１４）を関数Ｋとしてまとめると以下の式で表される。
【0249】
【数10】
【0250】
よって、観測対象領域ＴＡの格子ｉについて、センサ４０により分散ｓｌ，ｉで土砂の高さｚｌ，ｉが測定されたときに、センサ４０の出力に基づく土砂の高さｈｌ，ｉ
ｋ及び不確かさｓｌ，ｉ
ｋは、以下の式（１６）で表される。
【0251】
【数11】
【0252】
これにより、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ショベル１００の今回の掘削動作の実行後において、センサ４０の出力に基づく土砂の高さｈｌ，ｉ
ｋ及び不確かさｓｌ，ｉ
ｋを取得（特定）することができる。
【0253】
観測対象領域ＴＡにおける格子ｉごとの、センサ４０の出力に基づく土砂の高さｈｌ
ｋは、以下の式（１７）で表される。
【0254】
【数12】
【0255】
センサ４０は、オクルージョン等によって、観測対象領域ＴＡの全ての格子ｉの高さを測定できない場合がある。そのため、土砂の高さｈｌ，ｉ
ｋ及び不確かさｓｌ，ｉ
ｋは、センサ４０により土砂の高さを測定できた格子ｉについてのみ、式（１６）により取得される。センサ４０により土砂の高さを測定できなかった格子ｉについての土砂の高さｈｌ，ｉ
ｋ及び不確かさｓｌ，ｉ
ｋは、例えば、前回値（土砂の高さｈｌ，ｉ
ｋ―１及び不確かさｓｌ，ｉ
ｋ―１）に維持される。また、センサ４０により土砂の高さを測定できなかった格子ｉについての土砂の高さｈｌ，ｉ
ｋ及び不確かさｓｌ，ｉ
ｋは、不明であることを示す値（"ｕｎｋｎｏｗｎ"）に指定されてもよい。以下、観測対象領域ＴＡにおける格子ｉごとの、センサ４０が土砂形状を測定できたか否かを表す測定可否情報ｍｌ
ｋが用いられる。例えば、測定可否情報ｍｌ
ｋは、以下の式（１８）～（２０）で表される。
【0256】
【数13】
【0257】
ステップＳ１０８の処理が完了すると、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１１０に進む。
【0258】
ステップＳ１１０にて、作業対象形状取得部３０２Ｂは、学習済みモデルＬＭ１に相当する関数ｇを用いて、格子ｉごとの土砂形状（土砂の高さｚｐ
ｋ及びその不確かさｓｐ
ｋ）を推論する。
【0259】
【数14】
【0260】
関数ｇは、例えば、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）を中心に構成される。また、入力及び出力を画像の形式とし、Ｕ－Ｎｅｔを用いることも可能である。この場合、上述の式（８）のその他の情報ωｋは、画像の形式を取らないため、画像の形式に展開されてもよいし、中間層に直接入力する形が採用されてもよい。
【0261】
そして、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１０８の場合と同様、カルマンフィルタを適用し、関数ｇの推論の結果に基づき、ショベル１００の今回の掘削動作の実行後の土砂の形状を推定する。観測対象領域の格子ｉについて、関数ｇの推論結果に基づく土砂の高さｈｐ，ｉ
ｋ及び不確かさｓｐ，ｉ
ｋは、以下の式（２２）で表される。
【0262】
【数15】
【0263】
ステップＳ１１０の処理が完了すると、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１１２に進む。
【0264】
ステップＳ１１２にて、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１０８及びステップＳ１１０の双方の処理の出力に基づき、ショベル１００の掘削動作の実行後の最終的な土砂の形状を表すデータ（土砂の高さｈｅ
ｋ及び不確かさｓｅ
ｋ）を生成する。即ち、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１０８の処理で出力される、センサ４０の出力に基づく土砂の形状のデータと、ステップＳ１１０の処理で出力される、関数ｇの推論結果に基づく土砂の形状のデータとを統合する。
【0265】
例えば、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１０８の処理でセンサ４０の出力に基づき特定された土砂形状のデータ（土砂の高さｈｌ，ｉ
ｋ及び不確かさｓｌ，ｉ
ｋ）を、最終的な土砂形状のデータ（土砂の高さｈｅ，ｉ
ｋ及び不確かさｓｅ，ｉ
ｋ）とする。
【0266】
但し、上述の如く、センサ４０のオクルージョン等によって、ステップＳ１０８の処理でセンサ４０の出力に基づき土砂の形状が特定されない格子ｉ、つまり、測定可否情報ｍｌ
ｋの値が"－１"の格子ｉが存在する場合がある。そのため、この格子ｉについて、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１１０の処理で関数ｇの推論の結果に基づき特定された土砂形状のデータ（土砂の高さｈｐ，ｉ
ｋ及び不確かさｓｐ，ｉ
ｋ）を、最終的な土砂形状のデータとする。
【0267】
つまり、作業対象形状取得部３０２Ｂは、以下の式（２３），（２４）によって、最終的な土砂形状のデータを生成する。
【0268】
【数16】
【0269】
尚、ショベル１００の今回の掘削動作の実行後の土砂形状をセンサ４０が測定できている格子ｉについても、ステップＳ１１０の処理で関数ｇによる推論の結果に基づき特定された土砂形状のデータが最終的な土砂形状のデータとして用いられてもよい。
【0270】
ステップＳ１１０の処理が完了すると、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１１２に進む。
【0271】
ステップＳ１１２にて、作業対象形状取得部３０２Ｂは、ステップＳ１１０で生成される土砂形状のデータ（土砂の高さｈｅ
ｋ及び不確かさｓｅ
ｋ）を出力する。
【0272】
これにより、例えば、目標軌道生成部３０２Ｃは、作業対象形状取得部３０２Ｂから出力される土砂形状のデータに基づき、ショベル１００の作業部位、つまり、バケット６（の刃先）の目標軌道を生成することができる。
【0273】
また、例えば、表示処理部３０２Ｅは、作業対象形状取得部３０２Ｂから出力される土砂形状のデータに基づき、ショベル１００の周辺の観測対象領域ＴＡの土砂形状を表す画像を生成することができる。そのため、表示処理部３０２Ｅは、ショベル１００の周辺の観測対象領域ＴＡの土砂形状を表す画像を表示装置５０Ａに表示させたり、通信装置６０を通じて、遠隔操作支援装置４００や遠隔監視支援装置に送信し、これらの表示装置に表示させたりすることができる。また、表示処理部３０２Ｅは、ショベル１００の周辺の観測対象領域ＴＡの土砂の形状を表す画像に不確かさｓｅ
ｋを反映させてもよい。例えば、表示処理部３０２Ｅは、ショベル１００の周辺の観測対象領域ＴＡ内の格子ｉごとの不確かさｓｅ
ｋを土砂の形状を表す画像の格子ｉに対応する箇所の色によって表現する。これにより、表示処理部３０２Ｅは、ショベル１００の周辺の観測対象領域ＴＡ内の格子ｉごとの不確かさの違いが認識可能なように、ショベル１００の周辺の観測対象領域ＴＡの土砂の形状を表す画像を表示することができる。
【0274】
尚、作業対象形状取得部３０２Ｂは、土砂形状のデータに加えて、本フローチャートの処理の過程で得られる他のデータを出力してもよい。例えば、作業対象形状取得部３０２Ｂは、測定可否情報ｍｌ
ｋを出力してもよい。これにより、コントローラ３０は、観測対象領域ＴＡの中で、センサ４０が土砂形状を測定できた格子ｉと、センサ４０が土砂形状を測定できなかった格子ｉとを識別することができる。そのため、例えば、表示処理部３０２Ｅは、観測対象領域ＴＡの土砂形状を表す画像を表示装置５０Ａ等に表示させる際に、センサ４０の出力が反映されている格子ｉとセンサ４０の出力が反映されていない格子とを区別して表示させることができる。
【0275】
ステップＳ１１４の処理が完了すると、作業対象形状取得部３０２Ｂは、今回のフローチャートの処理を終了する。
【0276】
このように、本例では、作業対象形状取得部３０２Ｂは、関数ｇを用いて、ショベル１００の掘削動作時のバケット６の軌道（軌跡）や掘削反力や土砂の特性等を考慮して、掘削動作の実行前の土砂形状から掘削動作後の土砂形状を推定することができる。
【0277】
尚、本例では、所定の動作が排土動作である場合についても、作業対象形状取得部３０２Ｂは、上記と同様の処理によって、ショベル１００の排土動作後の土砂形状のデータを生成し出力することができる。この場合、例えば、その他の情報ωｋは、以下の式（２５）で表される。
【0278】
【数17】
【0279】
式（２５）に示すように、その他の情報ωｋには、ショベル１００の排土動作の実行前のバケット６に収容されていた土砂の重量Ｗｋ－１及び体積Ｖｋ－１及び排土動作の実行後のバケット６に収容されていた土砂の重量Ｗｋ及び体積Ｖｋが含まれる。また、式（２５）に示すように、排土先がトラックの荷台である場合、その他の情報ωｋには、トラックの荷台の平面視の四辺の位置ρが含まれてもよい。これにより、作業対象形状取得部３０２Ｂは、トラックの荷台の形状を考慮した荷台の土砂形状を推定することができる。
【0280】
また、ショベル１００の掘削動作及び排土動作の組み合わせにより実行される作業についても、作業対象形状取得部３０２Ｂは、上記と同様の処理によって、ショベル１００の掘削動作後或いは排土動作後の土砂形状のデータを生成し出力することができる。
【0281】
［学習済みモデルの生成方法の具体例］
次に、学習済みモデルＬＭ１の生成方法の具体例について説明する。
次に、学習済みモデルＬＭ１の生成方法の具体例について説明する。
【0282】
本例では、上述の図８の処理で利用される学習済みモデルＬＭ１に対応する関数ｇの生成方法について説明する。
【0283】
教師データセットＤの教師データｃｊ（ｊ＝１～Ｌ）は、例えば、以下の式（２６）で表される。
【0284】
【数18】
【0285】
教師データｃｊは、入力データｈ＾ｅ
ｊ，ｓ＾ｅ
ｊ，ｈｌ
ｊ，ｓｌ
ｊ，ｍｌ
ｊ，ｂｊ，φｊ，ｆｊ，λｊ，κｊ，ωｊと、正解データとしてのショベル１００の掘削動作後の土砂の高さｈｒ
ｊとの組み合わせである。入力データｈ＾ｅ
ｊ，ｓ＾ｅ
ｊ，ｈｌ
ｊ，ｓｌ
ｊ，ｍｌ
ｊ，ｂｊ，φｊ，ｆｊ，λｊ，κｊ，ωｊは、式（２１）の関数ｇの入力データ（ｈｅ
ｋ－１，ｓｅ
ｋ－１，ｈｌ
ｋ，ｓｌ
ｋ，ｍｌ
ｋ，ｂｋ，φｋ，ｆｋ，λｋ，κｋ，ωｋ）に対応する。
【0286】
以下の式（２７）に示すように、関数ｇは、パラメータＷを有し、そのパラメータＷが教師データセットＤによって最適化される形で機械学習が行われる。
【0287】
【数19】
【0288】
例えば、以下の式（２８）の損失関数Ｅ（Ｗ）が最小になるようにパラメータＷが最適化されることにより、学習済みモデルＬＭ１に対応する関数ｇが生成される。
【0289】
【数20】
【0290】
教師データセットＤは、上述の如く、ログ取得部２００１により取得されるログから生成されてもよいし、シミュレータ部２００２により取得されるログから生成されてもよいし、双方のログから生成されてもよい。
【0291】
シミュレータ部２００２では、例えば、上述の如く、ＤＥＭ等の粒子シミュレーションが採用され、粒子の位置に対して仮想的に配置されるＬＩＤＡＲ等の形状センサのレイトレースにより、土砂の高さｈｒ
ｊが取得される。
【0292】
また、教師データセットＤは、上述の如く、シミュレータ部２００２により取得されるログから生成される、ベースの教師データセットと、ログ取得部２００１により取得されるログから生成される、ファインチューニング用の教師データセットとを含んでもよい。この場合、ファインチューニング用の教師データセットに含まれる教師データの数は、比較的少数であってよい。
【0293】
入力データｈｌ
ｊ，Ｓｌ
ｊ，ｍｌ
ｊの取得に関連して、仮想的にセンサ群３００の測定データやシミュレータ部２００２の仮想空間上に配置される仮想的な形状センサの測定データの一部をマスクしてもよい。これにより、仮に、センサ群３００やシミュレータ部２００２の仮想空間上に配置される仮想的な形状センサにオクルージョンが生じていない場合でも、仮想的にオクルージョンを発生させた測定データを取得することができる。また、シミュレータ部２００２の仮想空間上に配置される形状センサのレイトレースによって、観測対象領域ＴＡの中でのオクルージョン領域が具体的に演算されてもよい。また、シミュレータ部２００２の仮想空間上に配置される形状センサの位置を変化させながらオクルージョン領域を変化させてもよい。これにより、関数ｇについてのロバストな機械学習を実現することができる。
【0294】
また、入力データｈ＾ｅ
ｊ，ｓ＾ｅ
ｊは、前回の関数ｇの出力（推論結果）に相当し、時系列で繰り返される複数回の掘削動作を利用して取得されてよい。また、データの点数の増加を抑制する観点から、仮想的に大きなノイズを混ぜながら学習させることによって代用されてもよい。これにより、関数ｇについてよりロバストが機械学習を実現することができる。
【0295】
このように、情報処理装置２００は、教師データｃｊを含む教師データセットＤを生成し、教師データセットＤに基づく機械学習によって、学習済みモデルＬＭ１に相当する関数ｇを生成することができる。
【0296】
［作用］
次に、本実施形態に係る作業機械、情報処理装置、及びプログラムの作用について説明する。
次に、本実施形態に係る作業機械、情報処理装置、及びプログラムの作用について説明する。
【0297】
本実施形態では、作業機械は、処理装置を備える。作業機械は、例えば、上述のショベル１００である。処理装置は、例えば、上述のコントローラ３０である。具体的には、処理装置は、作業機械の動作に合わせて、作業対象の形状を推定する。
【0298】
また、本実施形態では、情報処理装置は、作業機械の動作に応じて、作業機械の作業対象の形状を推定してもよい。情報処理装置は、例えば、上述のコントローラ３０や情報処理装置２００や遠隔操作支援装置４００である。
【0299】
また、本実施形態では、プログラムは、情報処理装置に、作業機械の動作に応じて、作業機械の作業対象の形状を推定させてもよい。
【0300】
これにより、作業機械等は、例えば、作業機械の動作に応じた作業対象の形状の変化を考慮して作業対象の状態を推定することができる。そのため、作業機械等は、作業対象の形状をより適切に把握することができる。
【0301】
また、本実施形態では、作業機械は、第１の取得装置を備えてもよい。第１の取得装置は、例えば、上述のセンサＳ７～Ｓ９である。具体的には、第１の取得装置は、作業機械の作業部位の軌道に関するデータを取得してもよい。そして、処理装置や情報処理装置は、所定の動作の実行時の作業部位の軌道に関するデータに基づき、作業対象の形状を推定してもよい。
【0302】
これにより、作業機械等は、作業部位の軌道から作業部位と作業対象との位置関係から作業対象の形状の変化を考慮し、作業対象の状態を推定することができる。
【0303】
また、本実施形態では、作業機械は、測定装置を備えてもよい。測定装置は、例えば、上述のセンサ４０である。具体的には、測定装置は、作業機械の周辺の作業対象の形状を測定してもよい。そして、処理装置や情報処理装置は、作業対象の形状の測定データと、所定の動作の実行時の作業部位の軌道に関するデータとに基づき、作業対象の形状を推定してもよい。
【0304】
これにより、作業機械等は、例えば、ある時点の作業対象の形状を起点として、作業部位の軌道から作業対象の形状の変化を考慮して、作業対象の形状を推定することができる。
【0305】
また、本実施形態では、処理装置や情報処理装置は、所定の動作の実行前の作業対象の形状の測定データと、所定の動作の実行後の作業対象の形状の測定データと、所定の動作の実行時の作業部位の軌道に関するデータとに基づき、所定の動作の実行後の作業対象の形状を推定してもよい。
【0306】
これにより、作業機械等は、例えば、作業機械の所定の動作の実行後の作業対象の形状について、測定装置の測定データをベースとしつつ、オクルージョン等により測定不可の箇所について、作業部位の軌道から作業対象の形状を推定することができる。
【0307】
また、本実施形態では、処理装置や情報処理装置は、作業対象の土砂、又は、作業機械の動作に応じて作業対象に追加される土砂の特性に基づき、作業対象の形状を推定してもよい。
【0308】
これにより、作業機械等は、土砂の特性を考慮して、より適切に作業対象の形状を推定することができる。
【0309】
また、本実施形態では、土砂の特性は、土砂の安息角、土砂の含水率、及び土砂の粒度の少なくとも１つを含んでもよい。
【0310】
これにより、作業機械等は、土砂の安息角や土砂の含水率や土砂の粒度を考慮して、より適切に作業対象の形状を推定することができる。
【0311】
また、本実施形態では、作業機械は、第２の取得装置を備えてもよい。第２の取得装置は、例えば、上述のセンサＳ７～Ｓ９である。具体的には、第２の取得装置は、作業対象から作業部位への反力に関するデータを取得してもよい。そして、処理装置や情報処理装置は、所定の動作の実行時の作業部位への反力に関するデータに基づき、作業対象の形状を推定してもよい。
【0312】
これにより、作業機械等は、例えば、作業機械の所定の動作の実行時の作業部位への反力から地中の岩等との接触を認識したり、土砂の硬度等の特性を認識したりすることができる。そのため、作業機械等は、これらの認識結果を考慮して、より適切に作業対象の形状を推定することができる。
【0313】
また、本実施形態では、処理装置や情報処理装置は、作業対象の形状の推定結果と、推定結果の出力後に測定装置により取得される、作業対象の形状の測定データとに基づき、作業対象の形状を推定してもよい。
【0314】
これにより、処理装置や情報処理装置は、例えば、作業対象の形状の推定結果と、推定結果の出力後の測定装置の測定結果との差異に基づく機械学習の結果を利用して、より適切に作業対象の形状を推定することができる。
【0315】
また、本実施形態では、作業機械の所定の動作は、複数あってもよい。そして、処理装置や情報処理装置は、複数の所定の動作のうちの作業機械が実行する所定の動作に応じて、作業対象の形状を推定してもよい。
【0316】
これにより、作業機械等は、作業機械が実行する所定の動作に合わせて、作業対象の状態を推定することができる。
【0317】
また、本実施形態では、作業機械の作業部位は、バケットであってもよい。そして、作業機械の所定の動作は、掘削動作又は排土動作であってもよい。
【0318】
これにより、作業機械等は、作業機械の掘削動作や排土動作に応じた作業対象の形状の変化を考慮して、より適切に作業対象の土砂の形状を推定することができる。
【0319】
また、本実施形態では、作業機械は、作業対象の形状の推定結果に基づき、作業機械の動作を制御する制御装置を備えてもよい。また、情報処理装置は、作業対象の形状の推定結果に基づき、作業機械の動作を制御する制御部を備えてもよい。
【0320】
これにより、作業機械等は、作業対象の形状に合わせて、作業機械の動作を制御することができる。
【0321】
また、本実施形態では、作業機械は、作業対象の形状の推定結果を表示する表示装置を備えてもよい。表示装置は、例えば、上述の出力装置５０である。
【0322】
また、本実施形態では、プログラムは、支援装置に、作業機械の動作に応じて、作業機械の作業対象の形状を推定させ、作業対象の形状の推定結果を表示させてもよい。支援装置は、例えば、遠隔操作支援装置４００である。
【0323】
これにより、作業機械等は、作業対象の形状の推定結果をオペレータ等に提示することができる。
【0324】
また、本実施形態では、作業機械は、作業対象の形状の推定結果を表示する表示装置を備えてもよい。また、処理装置や情報処理装置は、作業機械の動作に合わせて、作業対象の形状を推定すると共に、作業対象内の位置に応じた作業対象の形状の推定結果の不確かさを出力してもよい。そして、表示装置は、作業対象内の位置に応じた不確かさの違いが識別可能なように、作業対象の形状の推定結果を表示させてもよい。
【0325】
また、本実施形態では、プログラムは、支援装置に、作業機械の動作に応じて、作業機械の作業対象の形状を推定させると共に、作業対象内の位置に応じた作業対象の形状の推定結果の不確かさを出力させてもよい。そして、プログラムは、支援装置に、作業対象内の位置に応じた不確かさの違いが識別可能なように、作業対象の形状の推定結果を表示させてもよい。
【0326】
これにより、作業機械等は、作業対象の形状の推定結果をユーザに認識させることができると同時に、観測対象範囲内の位置に応じた推定結果の不確かさの違いをユーザに認識させることができる。
【0327】
以上、実施形態について詳述したが、本開示はかかる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【0328】
１ 下部走行体
３ 上部旋回体
４ ブーム
５ アーム
６ バケット
３０ コントローラ
３１ 油圧制御弁
３２ シャトル弁
３３ 油圧制御弁
４０ センサ
４０Ｂ センサ
４０Ｆ センサ
４０Ｌ センサ
４０Ｒ センサ
５０ 出力装置
５０Ａ 表示装置
５２ 入力装置
６０ 通信装置
１００ ショベル
１５０ 支援装置
２００ 情報処理装置
３００ センサ群
３００－１～３００－Ｍ センサ
３０１ 動作ログ提供部
３０１Ａ 動作ログ記録部
３０１Ｂ 動作ログ記憶部
３０１Ｃ 動作ログ送信部
３０２ 作業支援部
３０２Ａ 学習済みモデル記憶部
３０２Ｂ 作業対象形状取得部
３０２Ｃ 目標軌道生成部
３０２Ｄ 動作制御部
３０２Ｅ 表示処理部
４００ 遠隔操作支援装置
２００１ ログ取得部
２００２ シミュレータ部
２００３ ログ記憶部
２００４ 教師データ生成部
２００４Ａ 教師データ生成部
２００４Ｂ 教師データ生成部
２００５ 機械学習部
２００５Ａ 機械学習部
２００５Ｂ 機械学習部
２００６ 学習済みモデル記憶部
２００７ 配信部
ＡＴ アタッチメント
ＥＡ 掘削領域
ＬＭ１，ＬＭ２ 学習済みモデル
Ｓ１～Ｓ９ センサ
ＳＹＳ 稼働支援システム
ＴＡ 観測対象領域
Ω 影響領域
３ 上部旋回体
４ ブーム
５ アーム
６ バケット
３０ コントローラ
３１ 油圧制御弁
３２ シャトル弁
３３ 油圧制御弁
４０ センサ
４０Ｂ センサ
４０Ｆ センサ
４０Ｌ センサ
４０Ｒ センサ
５０ 出力装置
５０Ａ 表示装置
５２ 入力装置
６０ 通信装置
１００ ショベル
１５０ 支援装置
２００ 情報処理装置
３００ センサ群
３００－１～３００－Ｍ センサ
３０１ 動作ログ提供部
３０１Ａ 動作ログ記録部
３０１Ｂ 動作ログ記憶部
３０１Ｃ 動作ログ送信部
３０２ 作業支援部
３０２Ａ 学習済みモデル記憶部
３０２Ｂ 作業対象形状取得部
３０２Ｃ 目標軌道生成部
３０２Ｄ 動作制御部
３０２Ｅ 表示処理部
４００ 遠隔操作支援装置
２００１ ログ取得部
２００２ シミュレータ部
２００３ ログ記憶部
２００４ 教師データ生成部
２００４Ａ 教師データ生成部
２００４Ｂ 教師データ生成部
２００５ 機械学習部
２００５Ａ 機械学習部
２００５Ｂ 機械学習部
２００６ 学習済みモデル記憶部
２００７ 配信部
ＡＴ アタッチメント
ＥＡ 掘削領域
ＬＭ１，ＬＭ２ 学習済みモデル
Ｓ１～Ｓ９ センサ
ＳＹＳ 稼働支援システム
ＴＡ 観測対象領域
Ω 影響領域
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】