特許 7014930 アースバケット認識システム及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2022-01-24

(45)【発行日】2022-02-01

(54)【発明の名称】アースバケット認識システム及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   E02D 23/00 20060101AFI20220125BHJP

【ＦＩ】

E02D23/00 C

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2021183469

(22)【出願日】2021-11-10

【審査請求日】2021-11-10

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000103769

【氏名又は名称】オリエンタル白石株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100120868

【弁理士】

【氏名又は名称】安彦 元

(74)【代理人】

【識別番号】100198214

【弁理士】

【氏名又は名称】眞榮城 繁樹

(72)【発明者】

【氏名】亀井 聡

(72)【発明者】

【氏名】進藤 匡浩

(72)【発明者】

【氏名】菊池 耕生

【審査官】石川 信也

(56)【参考文献】

【文献】特許第６９１５１８１（ＪＰ，Ｂ１）

【文献】特開２０１７－００８５６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０７１５９２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－２２９８２６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｅ０２Ｄ ２３／００

Ｅ０２Ｄ ２３／０８

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

ケーソンの作業室内にあるアースバケットの姿勢を認識するアースバケット認識システムにおいて、
前記作業室内にあるセンサの位置から取得対象までの距離情報を示す点群データを取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された前記ケーソンの作業室内の点群データから、前記ケーソンの作業室内にあるアースバケットの点群データを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段で抽出されたアースバケットの点群データを３次元空間上の座標データに座標変換する変換手段と、
前記３次元空間上の円筒の側面を示す方程式を満たす座標の集合からなる数学モデルと、前記変換手段によって座標変換された座標データとを重ね合わせたときの誤差に基づいて、前記アースバケットの姿勢を認識する認識手段とを備えること
を特徴とするアースバケット認識システム。

【請求項2】

前記認識手段は、前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差がより小さくなるように、前記数学モデルを３次元空間上の座標軸を中心に回転させて補正をし、補正した前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出することを繰り返すこと
を特徴とする請求項１に記載のアースバケット認識システム。

【請求項3】

前記認識手段は、前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差がより小さくなるように、前記座標データを３次元空間上の座標軸を中心に回転させて補正をし、前記数学モデルと、補正した前記座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出することを繰り返すこと
を特徴とする請求項１又は２に記載のアースバケット認識システム。

【請求項4】

前記認識手段は、前記数学モデルと前記座標データとを重ね合わせたときの誤差が最小になるときの前記数学モデル又は前記座標データを補正するために３次元空間上の座標軸を中心に回転させた角度に基づいて、前記アースバケットの姿勢を認識すること
を特徴とする請求項２又は３に記載のアースバケット認識システム。

【請求項5】

前記認識手段は、前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差がより小さくなるように、前記数学モデルを３次元空間上で並進させて補正をし、補正した前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出することを繰り返すこと
を特徴とする請求項１～４の何れか１項に記載のアースバケット認識システム。

【請求項6】

前記認識手段は、前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差がより小さくなるように、前記座標データを３次元空間上で並進させて補正をし、前記数学モデルと、補正した前記座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出することを繰り返すこと
を特徴とする請求項１～５の何れか１項に記載のアースバケット認識システム。

【請求項7】

前記認識手段は、前記数学モデルと前記座標データとを重ね合わせたときの誤差が最小になるときの前記数学モデル又は前記座標データを補正するために３次元空間上で並進させた位置に基づいて、前記アースバケットの姿勢を認識すること
を特徴とする請求項５又は６に記載のアースバケット認識システム。

【請求項8】

前記取得手段は、予め前記アースバケットが取り除かれた前記作業室内の抽出用点群データを取得し、
前記抽出手段は、前記アースバケットがある前記作業室内の点群データから、前記取得手段によって取得された抽出用点群データを削除することにより、前記アースバケットの点群データを抽出すること
を特徴とする請求項１～７の何れか１項に記載のアースバケット認識システム。

【請求項9】

前記取得手段は、前記ケーソンの作業室内を撮像し、
前記抽出手段は、前記取得手段によって取得された点群データから、前記アースバケットの色を参照し、前記取得手段によって撮像された画像にある前記色の位置に応じた前記点群データを抽出することにより、前記アースバケットの点群データを抽出すること
を特徴とする請求項１～８の何れかに１項に記載のアースバケット認識システム。

【請求項10】

ケーソンの作業室内にあるアースバケットの姿勢を認識するアースバケット認識プログラムにおいて、
前記作業室内にあるセンサの位置から取得対象までの距離情報を示す点群データを取得する取得ステップと、
前記取得ステップによって取得された前記ケーソンの作業室内の点群データから、前記ケーソンの作業室内にあるアースバケットの点群データを抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップで抽出されたアースバケットの点群データを３次元空間上の座標データに座標変換する変換ステップと、
前記３次元空間上の円筒の側面を示す方程式を満たす座標の集合からなる数学モデルと、前記変換ステップによって座標変換された座標データとを重ね合わせたときの誤差に基づいて、前記アースバケットの姿勢を認識する認識ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とするアースバケット認識プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ケーソンの作業室内にあるアースバケットを認識するアースバケット認識システム及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

橋梁や建物の基礎、シールドトンネルの発進立坑などの地下構造物を構築する工法として、ニューマチックケーソン工法が知られている。ニューマチックケーソン工法は、ケーソンの本体下部に作業室を設け、その中に圧縮空気を送って高気圧状態にし、掘削作業が行なわれている。この高気圧作業室は、高気圧状態であるため、作業員が立ち入ることができる時間が制限されている。このためニューマチックケーソン工法において、水中や高気圧下の工事においては、作業効率の向上や作業環境の安全性の観点から、地上からの遠隔操作によって施工を行なう無人化施工が採用されている。また、このような無人化施工では、高気圧作業室内に設けられた監視カメラによって撮影された高気圧作業室内の作業状況の画像を、高気圧作業室から離れた陸上の安全な遠隔作業室に設置されたモニタに表示し、オペレータがこの画面を見ながら掘削機等の作業機械を遠隔操作し、施工を行なっている。

【0003】

また、遠隔にいる作業者であっても実現場環境を把握しやすくなるように、監視カメラによって撮影された作業状況の画像から、作業室内における表示対象を抽出する遠隔施工管理システムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。

【0004】

特許文献１の開示技術によれば、ケーソンの作業室内を撮像し、表示装置が、作業室外において用いられ利用者が装着可能であり撮像された画像を表示し、表示制御部が、利用者の姿勢に応じて、作業室内における表示対象となる領域の位置を変更して表示装置に表示させる。これにより、オペレータがあたかも実現場にいるような感覚で、安全な遠隔操作室から作業することができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２０１９－７１５９２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

上述したニューマチックケーソン工法において、ケーソンの作業室内で掘削機によって掘削した土砂は、ケーソンの作業室内で一か所に山積みにされる。山積みにされた土砂は、土砂を輸送するために地上からワイヤーによって吊るされたアースバケットへ、掘削機を用いて詰め込まれる。掘削機によって土砂を詰め込まれたアースバケットは、地上へと引っ張り上げられ、アースバケットに詰め込まれた土砂は、地上へと輸送される。これらの一連の作業によって、ケーソンの作業室内で掘削機によって掘削した土砂を地上へと輸送することができる。

【0007】

ところで、ケーソンの作業室内でのアースバケットの姿勢は、例えばアースバケットが置かれた地面の傾きや形状等によって大きく変わる。例えば、アースバケットが傾斜のある地面に置かれた場合、アースバケットは、地面の傾斜に応じて傾く。傾いたアースバケットに土砂を詰め込むためには、アースバケットの傾きに応じて、掘削機の位置及び角度を調節し、掘削機を遠隔操作する必要がある。即ち、掘削機を用いて、アースバケットに土砂を詰め込む作業を遠隔操作する場合、アースバケットの姿勢に応じて、掘削機を精度よく操作することが求められる。このため、アースバケットの姿勢を正確に認識する必要がある。

【0008】

一方、特許文献１では、アースバケットの傾きの角度等を正確に推測する方法が記載されていない。このため、特許文献１の開示技術ではアースバケットの姿勢を正確に認識できないという問題点があった。

【0009】

そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、アースバケットの姿勢を正確に認識するためのアースバケット認識システム及びプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0010】

第１発明に係るアースバケット認識システムは、ケーソンの作業室内にあるアースバケットの姿勢を認識するアースバケット認識システムにおいて、前記作業室内にあるセンサの位置から取得対象までの距離情報を示す点群データを取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記ケーソンの作業室内の点群データから、前記ケーソンの作業室内にあるアースバケットの点群データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出されたアースバケットの点群データを３次元空間上の座標データに座標変換する変換手段と、前記３次元空間上の円筒の側面を示す方程式を満たす座標の集合からなる数学モデルと、前記変換手段によって座標変換された座標データとを重ね合わせたときの誤差に基づいて、前記アースバケットの姿勢を認識する認識手段とを備えることを特徴とする。

【0011】

第２発明に係るアースバケット認識システムは、第１発明において、前記認識手段は、前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差がより小さくなるように、前記数学モデルを３次元空間上の座標軸を中心に回転させて補正をし、補正した前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出することを繰り返すことを特徴とする。

【0012】

第３発明に係るアースバケット認識システムは、第１発明又は第２発明において、前記認識手段は、前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差がより小さくなるように、前記座標データを３次元空間上の座標軸を中心に回転させて補正をし、前記数学モデルと、補正した前記座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出することを繰り返すことを特徴とする。

【0013】

第４発明に係るアースバケット認識システムは、第２発明又は第３発明において、前記認識手段は、前記数学モデルと前記座標データとを重ね合わせたときの誤差が最小になるときの前記数学モデル又は前記座標データを補正するために３次元空間上の座標軸を中心に回転させた角度に基づいて、前記アースバケットの姿勢を認識することを特徴とする。

【0014】

第５発明に係るアースバケット認識システムは、第１発明～第４発明の何れか一つにおいて、前記認識手段は、前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差がより小さくなるように、前記数学モデルを３次元空間上で並進させて補正をし、補正した前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出することを繰り返すことを特徴とする。

【0015】

第６発明に係るアースバケット認識システムは、第１発明～第５発明の何れか一つにおいて、前記認識手段は、前記数学モデルと、前記座標データとを重ね合わせたときの誤差がより小さくなるように、前記座標データを３次元空間上で並進させて補正をし、前記数学モデルと、補正した前記座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出することを繰り返すことを特徴とする。

【0016】

第７発明に係るアースバケット認識システムは、第５発明又は第６発明において、前記認識手段は、前記数学モデルと前記座標データとを重ね合わせたときの誤差が最小になるときの前記数学モデル又は前記座標データを補正するために３次元空間上で並進させた位置に基づいて、前記アースバケットの姿勢を認識することを特徴とする。

【0017】

第８発明に係るアースバケット認識システムは、第１発明～第７発明の何れか一つにおいて、前記取得手段は、予め前記アースバケットが取り除かれた前記作業室内の抽出用点群データを取得し、前記抽出手段は、前記アースバケットがある前記作業室内の点群データから、前記取得手段によって取得された抽出用点群データを削除することにより、前記アースバケットの点群データを抽出することを特徴とする。

【0018】

第９発明に係るアースバケット認識システムは、第１発明～第８発明の何れか一つにおいて、前記取得手段は、前記ケーソンの作業室内を撮像し、前記抽出手段は、前記取得手段によって取得された点群データから、前記アースバケットの色を参照し、前記取得手段によって撮像された画像にある前記色の位置に応じた前記点群データを抽出することにより、前記アースバケットの点群データを抽出することを特徴とする。

【0019】

第１０発明に係るアースバケット認識プログラムは、ケーソンの作業室内にあるアースバケットの姿勢を認識するアースバケット認識プログラムにおいて、前記作業室内にあるセンサの位置から取得対象までの距離情報を示す点群データを取得する取得ステップと、前記取得ステップによって取得された前記ケーソンの作業室内の点群データから、前記ケーソンの作業室内にあるアースバケットの点群データを抽出する抽出ステップと、前記抽出ステップで抽出されたアースバケットの点群データを３次元空間上の座標データに座標変換する変換ステップと、前記３次元空間上の円筒の側面を示す方程式を満たす座標の集合からなる数学モデルと、前記変換ステップによって座標変換された座標データとを重ね合わせたときの誤差に基づいて、前記アースバケットの姿勢を認識する認識ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。

【発明の効果】

【0020】

第１発明～第９発明によれば、本発明のアースバケット認識システムは、３次元空間上の円筒の側面を示す方程式を満たす座標の集合からなる数学モデルと、座標データとを重ね合わせたときの誤差に基づいて、アースバケットの姿勢を認識する。これによって、アースバケットの位置や傾きを認識することが可能となり、掘削機を用いて、アースバケットに土砂を詰め込む作業を遠隔操作する場合、アースバケットの姿勢に応じて、掘削機を精度よく操作することができる。

【0021】

特に、第２発明によれば、本発明のアースバケット認識システムは、数学モデルと、座標データとを重ね合わせたときの誤差が小さくなるように、円筒の軸方向に対する３次元空間上の座標軸との角度を補正し、補正した数学モデルと、座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出する。これによって、アースバケットの姿勢により近い数学モデルとの誤差の算出が可能となり、より精度よくアースバケットの姿勢を認識することができる。

【0022】

特に、第３発明によれば、本発明のアースバケット認識システムは、数学モデルと、座標データとを重ね合わせたときの誤差が小さくなるように、円筒の軸方向に対する３次元空間上の座標軸との角度を補正し、数学モデルと、補正した座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出する。これによって、アースバケットの姿勢により近い座標データとの誤差の算出が可能となり、より精度よくアースバケットの姿勢を認識することができる。

【0023】

特に、第４発明によれば、本発明のアースバケット認識システムは、数学モデルと座標データとを重ね合わせたときの誤差が最小になるときの円筒の軸方向に対する３次元空間上の座標軸との角度に基づいて、アースバケットの姿勢を認識する。これによって、アースバケットの姿勢をより正確に認識することが可能となり、掘削機を用いて、アースバケットに土砂を詰め込む作業を遠隔操作する場合、アースバケットの姿勢に応じて、掘削機をさらに精度よく操作することができる。

【0024】

特に、第５発明によれば、本発明のアースバケット認識システムは、数学モデルと、座標データとを重ね合わせたときの誤差が小さくなるように並進させて補正し、補正した数学モデルと、座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出する。これによって、アースバケットの姿勢により近い数学モデルとの誤差の算出が可能となり、より精度よくアースバケットの姿勢を認識することができる。

【0025】

特に、第６発明によれば、本発明のアースバケット認識システムは、数学モデルと、座標データとを重ね合わせたときの誤差が小さくなるように、３次元空間上で並進させて補正し、数学モデルと、補正した座標データとを重ね合わせたときの誤差を算出する。これによって、アースバケットの姿勢により近い座標データとの誤差の算出が可能となり、より精度よくアースバケットの姿勢を認識することができる。

【0026】

特に、第７発明によれば、本発明のアースバケット認識システムは、数学モデルと座標データとを重ね合わせたときの誤差が最小になるときの３次元空間上で並進させた位置に基づいて、アースバケットの姿勢を認識する。これによって、アースバケットの姿勢をより正確に認識することが可能となり、掘削機を用いて、アースバケットに土砂を詰め込む作業を遠隔操作する場合、アースバケットの姿勢に応じて、掘削機をさらに精度よく操作することができる。

【0027】

特に、第８発明によれば、本発明のアースバケット認識システムは、アースバケットがある作業室内の点群データから、抽出用点群データを削除することにより、アースバケットの点群データを抽出する。これによって、２種類の点群データから、アースバケットの点群データを正確に抽出することが可能となり、より精度よくアースバケットの姿勢の認識ができる。

【0028】

特に、第９発明によれば、本発明のアースバケット認識システムは、点群データから、アースバケットの色を参照し、画像にある色の位置に応じた点群データを抽出することにより、アースバケットの点群データを抽出する。これによって、画像と点群データから、アースバケットの点群データを正確に抽出することが可能となり、より精度よくアースバケットの姿勢の認識ができる。

【0029】

第１０発明によれば、本発明のアースバケット認識プログラムは、３次元空間上の円筒の側面を示す方程式を満たす座標の集合からなる数学モデルと、座標データとを重ね合わせたときの誤差に基づいて、アースバケットの姿勢を認識する。これによって、アースバケットの位置や傾きを認識することが可能となり、掘削機を用いて、アースバケットに土砂を詰め込む作業を遠隔操作する場合、アースバケットの姿勢に応じて、掘削機を精度よく操作することができる。

【図面の簡単な説明】

【0030】

【図1】図１は、ニューマチックケーソン工法の主要設備を示す縦断面図である。

【図2】図２は、本発明に係る作業機の一例である掘削機の側面図である。

【図3】図３は、掘削機における制御系統を示すブロック図である。

【図4】図４は、発明を適用したアースバケット認識システムの全体構成を示すブロック図である。

【図5】図５は、本発明を適用したアースバケット認識システムの動作についてのフローチャートである。

【図6】図６は、抽出用点群データを用いた、アースバケットの点群データの抽出方法の一例を示す図である。

【図7】図７は、画像と点群データを用いて、アースバケットの点群データの抽出方法の一例を示す図である。

【図8】図８は、数学モデルの一例を示す図である。

【図9】図９は、数学モデルと、座標データとを用いて、アースバケットの姿勢を認識する手順の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0031】

図１は、本発明に係る作業機の一例である掘削機が用いられるニューマチックケーソン工法の主要設備の一例を示す図である。ニューマチックケーソン工法は、掘削設備Ｅ１、艤装設備Ｅ２、排土設備Ｅ３、送気設備Ｅ４及び予備・安全設備Ｅ５を用いて、鉄筋コンクリート製のケーソン１を地中に沈下させていくことにより、地下構造物を構築するように構成されている。

【0032】

掘削設備Ｅ１は、例えば、掘削機１００（以下、ケーソンショベル１００という）と、土砂自動積込装置１１と、地上遠隔操作室１３とを備える。ケーソンショベル１００は、ケーソン１の底部に設けられた作業室２内に設置される。土砂自動積込装置１１は、ケーソンショベル１００により掘削された土砂を円筒状のアースバケット３１に積み込む。地上遠隔操作室１３は、ケーソンショベル１００の作動を地上から遠隔操作する遠隔操作装置１２を備える。

【0033】

艤装設備Ｅ２は、例えば、マンシャフト２１と、マンロック２２（エアロック）と、マテリアルシャフト２３と、マテリアルロック２４（エアロック）とを備える。マンシャフト２１は、作業者が作業室２へ出入りするために地上と作業室２とを繋ぐ円筒状の通路であり、例えば、螺旋階段２５が設けられている。マンロック２２は、マンシャフト２１に設けられ地上の大気圧と作業室２内の圧力差を調節する二重扉構造の気密扉である。マテリアルシャフト２３は、土砂自動積込装置１１により土砂が積み込まれたアースバケット３１を地上に運び出すために地上と作業室２とを繋ぐ円筒状の通路である。マテリアルロック２４は、マテリアルシャフト２３と、材料等を搬出入するためのマテリアルシャフト２３に設けられた地上の大気圧と作業室２内の圧力差を調節する二重扉構造の気密扉である。マンロック２２およびマテリアルロック２４は、作業室２内の気圧が変化することを抑えて作業者やアースバケット３１を作業室２へ出入りさせることが可能になるように構成されている。

【0034】

排土設備Ｅ３は、例えば、アースバケット３１と、キャリア装置３２と、土砂ホッパー３３とを備える。アースバケット３１は、ケーソンショベル１００により掘削された土砂が積み込まれる有底円筒状の筒容器である。キャリア装置３２は、アースバケット３１を、マテリアルシャフト２３を介して地上まで引き上げて運び出す装置である。土砂ホッパー３３は、アースバケット３１およびキャリア装置３２により地上に運び出された土砂を一時的に貯めておく設備である。

【0035】

送気設備Ｅ４は、例えば、空気圧縮機４２と、空気清浄装置４３と、送気圧力調整装置４４と、自動減圧装置４５とを備える。空気圧縮機４２は、送気管４１およびケーソン１に形成された送気路３を介して作業室２内に圧縮空気を送る装置である。空気清浄装置４３は、空気圧縮機４２により送り込む圧縮空気を浄化する装置である。送気圧力調整装置４４は、作業室２内の気圧が地下水圧と等しくなるように空気圧縮機４２から作業室２内へ送る圧縮空気の量（圧力）を調整する装置である。自動減圧装置４５は、マンロック２２内の気圧を減圧する装置である。

【0036】

予備・安全設備Ｅ５は、例えば、非常用空気圧縮機５１と、ホスピタルロック５３とを備える。非常用空気圧縮機５１は、空気圧縮機４２の故障又は点検などの時に空気圧縮機４２に代わって作業室２内に圧縮空気を送ることが可能な装置である。ホスピタルロック５３は、作業室２内で作業を行った作業者が入り、当該作業者の身体を徐々に大気圧に慣らしていくための減圧室である。

【0037】

次に、本発明に係るケーソンショベル１００について図２～図３を用いて説明する。ケーソンショベル１００は、図２に示すように、例えば、走行体１１０と、ブーム１３０と、バケットアタッチメント１５０とを備える。走行体１１０は、作業室２の天井部に設けられた左右一対の走行レール４に取り付けられ、左右の走行レール４に懸下された状態で走行レール４に沿って走行移動する。ブーム１３０は、走行体１１０の旋回フレーム１２１に上下方向に揺動可能に枢結される。バケットアタッチメント１５０は、ブーム１３０の先端部に取り付けられる。

【0038】

走行体１１０は、走行フレーム１１１と、旋回フレーム１２１と、走行ローラ１１３とを備える。旋回フレーム１２１は、走行フレーム１１１の下面側に旋回自在に設けられる。走行ローラ１１３は、走行フレーム１１１の上面側前後に、設けられている前後左右の４個のローラである。走行体１１０は、前後左右の走行ローラ１１３を回転駆動させて左右の走行レール４に沿って走行移動するように構成されている。

【0039】

ブーム１３０は、例えば、基端ブーム１３１と、先端ブーム１３２と、伸縮シリンダ１３３と、起伏シリンダ１３４とを備える。基端ブーム１３１は、旋回フレーム１２１に起伏自在又は上下方向に揺動自在に取り付けられる。先端ブーム１３２は、基端ブーム１３１に入れ子式に組み合わされ、構成される。伸縮シリンダ１３３は、基端ブーム１３１内に設けられている。起伏シリンダ１３４は、基端ブーム１３１の左右に２個設けられている。ブーム１３０は、伸縮シリンダ１３３を伸縮させると、基端ブーム１３１に対して先端ブーム１３２が長手方向に移動し、これによりブーム１３０が伸縮するように構成されている。２個の起伏シリンダ１３４の基端部は基端ブーム１３１の左右側部にそれぞれ回動自在に取り付けられている。

【0040】

バケットアタッチメント１５０は、ベース部材１５１と、バケット１５２と、バケットシリンダ１５３とを備える。ベース部材１５１は、先端ブーム１３２に取り付けられる。バケット１５２は、ベース部材１５１の先端部に上下揺動自在に取り付けられる。バケットシリンダ１５３は、ベース部材１５１に対してバケット１５２を上下揺動させるように構成される。

【0041】

コントロールユニット１６５は、図３に示すように、メインコントローラ１６５ａと、走行体用コントローラ１６５ｂと、ブーム・バケット用コントローラ１６５ｃとを備える。また、コントロールユニット１６５は、ケーソンショベル１００と、遠隔操作装置１２と接続されていてもよい。コントロールユニット１６５は、遠隔操作装置１２に内蔵されていてもよい。メインコントローラ１６５ａは、走行体用コントローラ１６５ｂと、ブーム・バケット用コントローラ１６５ｃとに接続され、遠隔操作装置１２からの操作信号を受けて、その操作信号に応じた駆動制御信号を走行体用コントローラ１６５ｂと、ブーム・バケット用コントローラ１６５ｃとに出力する。走行体用コントローラ１６５ｂは、メインコントローラ１６５ａから出力された駆動制御信号に応じて、走行体１１０を駆動させるように構成されている。メインコントローラ１６５ａおよび走行体用コントローラ１６５ｂは、走行体１１０の旋回フレーム１２１に配設されている。ブーム・バケット用コントローラ１６５ｃは、メインコントローラ１６５ａから出力された駆動制御信号に応じて、ブーム１３０及びバケットアタッチメント１５０を駆動させるように構成されている。ブーム・バケット用コントローラ１６５ｃは、ブーム１３０の基端ブーム１３１の側部に配設されている。

【0042】

ケーソンショベル１００は、図３に示すように、走行体位置センサ２０１と、旋回角度センサ２０２と、ブーム起伏角度センサ２０３と、ブーム伸長量センサ２０４と、バケット揺動角度センサ２０５と、外界センサ２０６とを備える。走行体位置センサ２０１は、走行体１１０が走行レール４の何処の位置に位置しているかを検出する。旋回角度センサ２０２は、走行フレーム１１１に対する旋回フレーム１２１の旋回角度を検出する。ブーム起伏角度センサ２０３は、旋回フレーム１２１に対するブーム１３０の起伏角度を検出する。ブーム伸長量センサ２０４は、ブーム１３０の伸長量を検出する。バケット揺動角度センサ２０５は、ブーム１３０又はバケットアタッチメント１５０のベース部材１５１に対するバケット１５２の揺動角度を検出する。外界センサ２０６は、走行体１１０に設けられて作業室２内の掘削地面までの距離、地面の形状などの情報を取得する。また、ケーソンショベル１００は、遠隔操作装置１２と、コントロールユニット１６５と通信を行い、各センサ２０１～２０６で得たデータを、遠隔操作装置１２と、コントロールユニット１６５とに送信してもよい。

【0043】

走行体位置センサ２０１は、例えば、走行体１１０の走行フレーム１１１に配設されたレーザセンサによって構成される。走行体位置センサ２０１は、レーザ光を走行レール４の端部又は作業室２の壁部に向けて照射して走行レール４の端部又は作業室２の壁部において反射して戻ってくるまでの時間を測定する。走行体位置センサ２０１は、この時間に基づいて走行レール４の端部又は作業室２の壁部から走行体１１０までの距離を検出する。旋回角度センサ２０２は、例えば、走行体１１０の旋回フレーム１２１に配設された光学式のロータリーエンコーダによって構成される。旋回角度センサ２０２は、走行フレーム１１１に対する旋回フレーム１２１の旋回量を電気信号に変換する。旋回角度センサ２０２は、その信号を演算処理して旋回フレーム１２１の旋回方向及び位置を含める旋回角度を検出する。なお、走行体位置センサ２０１及び旋回角度センサ２０２は一例を説明したもので、走行体の二次元的な位置を検出する他のセンサ、旋回フレーム１２１の旋回角度を検出する他のセンサをそれぞれ用いてもよい。

【0044】

ブーム起伏角度センサ２０３は、例えば、起伏シリンダ１３４のシリンダボトムの側部に配設されたレーザセンサによって構成される。ブーム起伏角度センサ２０３は、レーザ光を旋回フレーム１２１に向けて照射して旋回フレーム１２１において反射して戻ってくるまでの時間を測定する。ブーム起伏角度センサ２０３は、この時間に基づいて起伏シリンダ１３４の伸長量を検出し、その起伏シリンダ１３４の伸長量に基づいて旋回フレーム１２１に対するブーム１３０の起伏角度又は起伏位置を検出する。ブーム起伏角度センサ２０３も一例を説明したものであり、光学式ロータリーエンコーダ、ポテンショメータなどによりブーム１３０の起伏角を直接検出する他のセンサを用いてもよい。

【0045】

ブーム伸長量センサ２０４は、例えば、ブーム１３０の基端ブーム１３１に配設されたレーザセンサによって構成される。ブーム伸長量センサ２０４は、レーザ光を先端ブーム１３２の先端部に取り付けられたバケットアタッチメント１５０のベース部材１５１に向けて照射してベース部材１５１において反射して戻ってくるまでの時間を測定する。ブーム伸長量センサ２０４は、この時間に基づいて、ブーム１３０の伸長量として基端ブーム１３１に対する先端ブーム１３２の伸長量を検出する。ブーム伸長量センサ２０４も一例を説明したものであり、ブーム伸縮とともに伸縮するケーブルの伸長量を直接測定する他のセンサを用いてもよい。

【0046】

バケット揺動角度センサ２０５は、例えば、バケットシリンダ１５３の油路に配設された流量センサによって構成される。バケット揺動角度センサ２０５は、バケットシリンダ１５３に供給される作動油の流量を検出し、その流量の積分値を算出する。バケット揺動角度センサ２０５は、この流量積分値に基づいてバケットシリンダ１５３のピストンロッドの伸長量を求め、そのバケットシリンダ１５３の伸長量に基づいて、バケットアタッチメント１５０のベース部材１５１又はブーム１３０に対するバケット１５２の揺動角度又は揺動位置を検出する。バケット揺動角度センサ２０５も一例を説明したものであり、光学式ロータリーエンコーダ、ポテンショメータなどによりバケット１５２の揺動角度を直接検出他のセンサや、レーザセンサによりバケットシリンダ１５３の伸長量を求める他のセンサを用いてもよい。

【0047】

外界センサ２０６は、例えば、走行体１１０の旋回フレーム１２１に配設されたＲＧＢ‐Ｄセンサによって構成される。外界センサ２０６は、掘削地面のＲＧＢ画像又はカラー画像および距離画像又は点群データを取得し、それらの画像に基づいて掘削地面までの距離情報、掘削地面の形状情報又はアースバケット３１を含める作業室内２の点群データ７０を取得する。外界センサ２０６は、ＲＧＢ‐Ｄセンサの他の例として、ステレオカメラや超音波距離計、レーザセンサなどを用いてもよい。

【0048】

走行体位置センサ２０１、旋回角度センサ２０２、ブーム起伏角度センサ２０３、ブーム伸長量センサ２０４、バケット揺動角度センサ２０５及び外界センサ２０６により検出されたそれぞれの情報は、コントロールユニット１６５のメインコントローラ１６５ａに送信される。メインコントローラ１６５ａは、走行体位置測定部２１１と、バケット位置測定部２１２と、地盤形状測定部２１３とを備える。

【0049】

走行体位置測定部２１１は、走行体位置センサ２０１により検出された走行レール４の端部又はは作業室２の壁部から走行体１１０までの距離情報と、当該走行レール４が作業室２内の何処の位置に設けられた走行レールであるかという情報とを用いて、走行体１１０が作業室２内のどこに位置しているかを算出する。また、走行レール４が作業室２内の何処の位置に設けられた走行レールであるかという情報は、走行体１１０が取り付けられた走行レール４の情報であり、走行体１１０が取り付けられたときに走行体位置測定部２１１に設定されてもよい。また、走行体位置センサ２０１による距離情報の検出を周囲複数箇所に対して検出することにより、走行体１１０の天井内における二次元的な位置又は走行体１１０の向きを含む位置を検出してもよい。

【0050】

バケット位置測定部２１２は、旋回角度センサ２０２により検出された走行フレーム１１１に対する旋回フレーム１２１の旋回方向及び位置を含める旋回角度と、ブーム起伏角度センサ２０３により検出された旋回フレーム１２１に対するブーム１３０の起伏角度又は起伏位置と、ブーム伸長量センサ２０４により検出されたブーム１３０の伸長量と、バケット揺動角度センサ２０５により検出されたブーム１３０に対するバケット１５２の揺動角度又は揺動位置とを用いて、走行体１１０の走行フレーム１１１に対するバケット１５２の位置を算出する。

【0051】

地盤形状測定部２１３は、走行体位置測定部２１１により求められた作業室２内における走行体１１０の位置と、旋回角度センサ２０２により検出された走行フレーム１１１に対する旋回フレーム１２１の旋回方向および位置を含める旋回角度とを用いて、旋回フレーム１２１に設けられた外界センサ２０６の位置と、外界センサ２０６により距離情報を取得する方向と、外界センサ２０６により距離情報を取得する掘削地面の位置とを算出する。

【0052】

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。図４は、本発明を適用したアースバケット認識システム６の全体構成を示すブロック図である。アースバケット認識システム６は、ニューマチックケーソン工法に使用されるアースバケット３１の姿勢を認識する。アースバケット認識システムは、上述した外界センサ２０６と、外界センサ２０６を備えるケーソンショベル１００に接続された遠隔操作装置１２と、遠隔操作装置１２に接続された上述したコントロールユニット１６５を備えている。

【0053】

遠隔操作装置１２は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等を始めとした電子機器で構成されているが、ＰＣ以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。外界センサ２０６から入力されたデータに基づいて、遠隔操作装置１２は、アースバケット３１の姿勢を認識してもよい。遠隔操作装置１２は、抽出部８０と、抽出部８０に接続された変換部８１と、変換部８１に接続された認識部８２とを備える。

【0054】

抽出部８０は、外界センサ２０６から入力されたデータから、アースバケット３１の点群データ７２を抽出する。抽出部８０は、抽出した点群データを変換部８１に出力する。

【0055】

変換部８１は、抽出部８０から入力された点群データを３次元空間上の座標データに座標変換する。変換部８１は、座標変換した座標データを認識部８２に出力する。

【0056】

認識部８２は、変換部８１から入力された座標データと、３次元空間上の円筒の側面を示す方程式を満たす座標の集合からなる数学モデルとを重ね合わせたときの誤差に基づいて、アースバケット３１の姿勢を認識する。

【0057】

次に、本発明を適用したアースバケット認識システム６の動作について図５を用いて、説明をする。ステップＳ１１において、図６に示すように外界センサ２０６は、アースバケット３１を含める作業室２内の点群データ７０を取得する。点群データは、３次元空間上の位置情報をもつ点の集まりからなるデータである。位置情報は、位置を特定し得る情報であり、例えば３次元空間上の座標又は距離情報のことを指す。距離情報は、対象までの距離を示す情報である。

【0058】

まず、外界センサ２０６は、例えば図６のように、作業室２内に設けられた外界センサ２０６の位置から取得対象までの距離情報を示す点群データを取得するＲＧＢ‐Ｄセンサを用いて、アースバケット３１を含める作業室２内の点群データ７０を取得する。また、外界センサ２０６は、キャリア装置３２がアースバケット３１を、マテリアルシャフト２３を介して地上まで引き上げて作業室２から運び出すことによって、アースバケット３１が取り除かれた作業室２内の点群データである抽出用点群データ７１を取得してもよい。この抽出用点群データ７１、上述したアースバケット３１を含める作業室２内の点群データ７０を取得したときのＲＧＢ‐Ｄセンサの位置やＲＧＢ‐Ｄセンサの角度や方向と、同じＲＧＢ‐Ｄセンサの位置やＲＧＢ‐Ｄセンサの角度や方向を用いて、取得したものであることが好ましいが、この限りではない。

【0059】

また、外界センサ２０６は、図７のように、アースバケット３１を作業室２内の何れとも異なる色に着色し、上述したアースバケット３１を含める作業室２内の点群データ７０を取得し、それと同時に画像７３を撮像してもよい。このとき、例えばＲＧＢ‐Ｄセンサを用いることで、アースバケット３１を含める作業室２内の点群データ７０を取得したときのＲＧＢ‐Ｄセンサの位置やＲＧＢ‐Ｄセンサの角度や方向と、同じＲＧＢ‐Ｄセンサの位置やＲＧＢ‐Ｄセンサの角度や方向を用いて、画像７３を同時に撮像することが可能となる。外界センサ２０６は、取得したアースバケット３１を含める作業室２内の点群データ７０、抽出用点群データ７１及び撮像した画像７３を抽出部８０に出力する。

【0060】

次に、ステップＳ１２において、抽出部８０は、外界センサ２０６から入力された点群データ及び画像７３からアースバケット３１の点群データ７２を抽出する。抽出部８０による抽出の方法として、例えば図６のように、アースバケット３１を含める作業室２内の点群データ７０と、抽出用点群データ７１とを用いてもよい。この場合、例えば図６のように、上述したアースバケット３１を含める作業室２内の点群データ７０から上述した抽出用点群データ７１を削除することでアースバケット３１の点群データ７２を抽出してもよい。

【0061】

また、抽出部８０による他の抽出方法として、図７のように、作業室２内の何れとも異なる色に着色したアースバケット３１を含める作業室２内の点群データ７０と、上述した点群データ７０と同時に撮像された画像７３を用いてもよい。この場合、例えば、上述した画像７３内のアースバケット３１に着色した色と同一の色を抜き出し、抜き出した画像７３の位置と同じ位置に当たる点群データ７０を、アースバケット３１の点群データ７２として抽出してもよい。抽出部８０は、抽出したアースバケット３１の点群データ７２を変換部８１に出力する。

【0062】

また、ステップＳ１２において、アースバケット３１の点群データを抽出する前に、点群データ７０から、アースバケット３１の点群データを含まない範囲における点群データを除去しておいてもよい。点群データの除去は、外界センサ２０６の位置情報と、マテリアルシャフト２３に吊るされたアースバケット３１の位置情報から、点群データ７０に含まれるアースバケット３１の点群データの範囲を特定し、その範囲外の点群データを除去することで行ってもよい。これによって、アースバケット３１の点群データを繰り返し抽出する場合にかかる時間を短くすることが可能となる。

【0063】

また、ステップＳ１２及びステップＳ１１の開始のタイミングは、ユーザが遠隔操作装置１２に認識命令を行ったタイミングの他に、キャリア装置３２から信号を入力されることで認識を開始してもよい。この場合、キャリア装置３２の荷重系の値を参照し、認識の開始のタイミングを決定してもよい。これによって、認識が必要な時に、自動的にアースバケット３１の姿勢の認識を開始することができる。

【0064】

次に、ステップＳ１３において、変換部８１は、入力されたアースバケット３１の点群データ７２を、３次元空間上の座標データに座標変換する。座標データは、例えば、３次元空間上のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸のそれぞれの座標軸からの距離などの３つの変数で位置を示すデータである。変換部８１は、座標変換した座標データを認識部８２に出力する。

【0065】

次に、ステップＳ１４において、認識部８２は入力された座標データと、数学モデルとを重ね合わせたときの誤差に基づいて、アースバケット３１の姿勢を認識する。数学モデルは、３次元空間上の円筒の側面を示す方程式を満たす座標の集合からなるモデルである。アースバケット３１の姿勢は、アースバケット３１が基準位置からどれだけ並進したか及び水平からアースバケット３１がどれだけ回転したかを指す。

【0066】

数学モデルについて、図８を用いて説明する。図８のように、垂直に交わるｘｙｚ軸の３次元空間上で、ｘｙ面に平行な底面を有し、原点を底面の中心とする円筒を基準円筒９０とする。ｘｙｚ軸を軸とする３次元空間を、角度θだけビッチ回転（ｙ軸回転）させた後、角度φだけロール回転（ｘ軸回転）させたとき、ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸が変化したものをそれぞれｘ′軸、ｙ′軸、ｚ′軸とする。ヨー回転（ｚ軸回転）については、円筒を回転しても変わらないため、考慮する必要がない。垂直に交わるｘ′軸、ｙ′軸、ｚ′軸の３次元空間上で、ｘ′ｙ′面に平行な底面を有し、上述した原点からさらにｘ方向、ｙ方向、ｚ方向にそれぞれＸ、Ｙ、Ｚだけ並進させた点を底面の中心とする円筒を一般化円筒９１とする。

【0067】

数学モデルは、例えば式（１）のような基準円筒９０の側面の基本方程式を満たす座標の集合である。

【数1】

ｒは認識の対象となるアースバケット３１の半径を表す定数であり、ｈは上述したアースバケット３１の軸方向の長さを表す定数である。

【0068】

一般化円筒９１上の点（ｘ′、ｙ′、ｚ′）は、基準円筒９０上の点（ｘ、ｙ、ｚ）を用いて、式（２）のように表される。

【数2】

この一般化円筒９１上の点（ｘ′、ｙ′、ｚ′）を、座標データと仮定し、座標データをｘ方向、ｙ方向、ｚ方向に並進させ、座標軸を回転させ、上述した数学モデルと比較することで、アースバケット３１の姿勢を認識する。

【0069】

この式（１）で表される数学モデルと、座標データとして点（ｘ_p、ｙ_p、ｚ_p）を用いて、図９で示すような手順で、アースバケット３１の姿勢を認識する。アースバケット３１の認識は、例えば誤差関数を示す式（３）を用いて、座標データの点（ｘ_p、ｙ_p、ｚ_p）と、数学モデルを重ね合わせたときの誤差Ｅが最小となるＸ、Ｙ、Ｚ、θ、φの５変数を求めることによって可能となる。

【数3】

具体的な手順としては、まずステップＳ１７において、Ｘ、Ｙ、Ｚ、θ、φの５つの変数を仮変数として、仮変数を設定する。次にステップＳ１８において、例えば上述したような仮変数と式（３）を用いて、誤差Ｅを算出する。

【0070】

次にステップＳ１９において、先ほど算出した誤差Ｅに基づいて、誤差Ｅがより小さくなるように仮変数を補正する。ステップＳ１９で仮変数を補正した後、再びステップＳ１７に戻り、ステップＳ１８で誤差Ｅを算出する。上記の手順を繰り返すことで、誤差Ｅが最小となるような仮変数を算出する。最も誤差が小さかった時の仮変数をアースバケット３１の姿勢としてもよい。例えば、式（４）のように誤差Ｅをそれぞれ算出したとすると、最小の誤差Ｅはｔ回目に補正をした仮変数であるから、ｔ回目に補正した仮変数をアースバケット３１の姿勢としてもよい。例えば誤差Ｅが最小となったときの仮変数がそれぞれＸ＝Ｙ＝Ｚ＝２ｃｍ、θ＝φ＝５ｄｅｇであったならば、アースバケット３１は、基準点からｘ方向、ｙ方向、ｚ方向にそれぞれ２ｃｍずれた位置を底面の中心として、基準円筒９０の状態から、５ｄｅｇビッチ回転し、５ｄｅｇロール回転した姿勢であると認識できる。

【数4】

【0071】

最小の誤差Ｅを算出する方法として、例えば式（５）のように、最初の仮変数をＸ＝Ｙ＝Ｚ＝θ＝φ＝０として、目的関数を誤差Ｅとした最急降下法で計算を行ってもよい。また、式（５）において、Ｚを求める方法として、例えば座標データの最下点を０として、θ＝φからＺを推測してもよい。また、例えばθ＝０のとき、Ｚ＝ｒｃｏｓφとなることから、Ｚを推定してもよい。

【数5】

【0072】

また、数学モデル及びアースバケット３１が円筒であることから、ヨー回転を無視することが可能なことにより、繰り返し計算を行う場合にかかる計算時間を短くすることができる。

【0073】

また、アースバケット３１が、マテリアルシャフト２３に吊るされていることから、ビッチ回転及びロール回転がほとんど起こらないため、初期姿勢の推測が容易なことから、繰り返し計算を行う場合にかかる計算時間を短くすることができる。

【0074】

また、アースバケット３１が、マテリアルシャフト２３に吊るされていることから、アースバケット３１はマテリアルシャフト２３の直下にあることが推測できる。このため、Ｘ及びＹの並進の初期姿勢の推測が容易なことから、繰り返し計算を行う場合にかかる計算時間を短くすることができる。

【0075】

上述した理由により、Ｚ方向のみ，アースバケットの底面あるいは上面を認識して，正確に推定する必要がある。この場合、座標データのうち最もｚ座標の高い点をアースバケット３１の上面と推定することで、繰り返し計算を行う場合にかかる計算時間を短くすることができる。

【0076】

これらの方法によって、上述した計算方法は、Ｘ、Ｙ、Ｚ、θ、φの５変数からなる５自由度の計算を繰り返し行う必要があることから、計算に時間を要することが想定されるが、これらの方法によって、格段に計算を高速化することが可能となる。

【0077】

上述したアースバケット３１の姿勢の認識方法では、数学モデルを基準円筒９０、座標データを一般化円筒９１として、一般化円筒９１の変数を補正することにより、座標データを補正することによって、アースバケット３１の姿勢を認識する。また、数学モデルを一般化円筒９１、座標データを基準円筒９０として、上述したアースバケット３１の姿勢の認識方法を行うことにより、数学モデルを補正することによって、アースバケット３１の姿勢を認識してもよい。

【0078】

認識部８２は、認識したアースバケット３１の姿勢がユーザに認識できるように出力してもよい。これによって、ユーザは、アースバケット３１の姿勢を認識できるようになり、アースバケット３１に土砂を詰め込む作業を遠隔操作する場合、アースバケット３１の姿勢に応じて、ケーソンショベル１００を精度よく操作することが可能となる。

【符号の説明】

【0079】

１ ケーソン
２ 作業室
３ 送気路
４ 走行レール
６ アースバケット認識システム
１１ 土砂自動積込装置
１２ 遠隔操作装置
１３ 地上遠隔操作室
２１ マンシャフト
２２ マンロック
２３ マテリアルシャフト
２４ マテリアルロック
２５ 螺旋階段
３１ アースバケット
３２ キャリア装置
３３ 土砂ホッパー
４１ 送気管
４２ 空気圧縮機
４３ 空気清浄装置
４４ 送気圧力調整装置
４５ 自動減圧装置
５１ 非常用空気圧縮機
５３ ホスピタルロック
７０ アースバケットを含める作業室内の点群データ
７１ 抽出用点群データ
７２ アースバケットの点群データ
７３ 画像
８０ 抽出部
８１ 変換部
８２ 認識部
９０ 基準円筒
９１ 一般化円筒
１００ ケーソンショベル
１１０ 走行体
１１１ 走行フレーム
１１３ 走行ローラ
１２１ 旋回フレーム
１３０ ブーム
１３１ 基端ブーム
１３２ 先端ブーム
１３３ 伸縮シリンダ
１３４ 起伏シリンダ
１５０ バケットアタッチメント
１５１ ベース部材
１５２ バケット
１５３ バケットシリンダ
１６５ コントロールユニット
１６５ａ メインコントローラ
１６５ｂ 走行体用コントローラ
１６５ｃ ブーム・バケット用コントローラ
２０１ 走行体位置センサ
２０２ 旋回角度センサ
２０３ ブーム起伏角度センサ
２０４ ブーム伸長量センサ
２０５ バケット揺動角度センサ
２０６ 外界センサ
２１１ 走行体位置測定部
２１２ バケット位置測定部
２１３ 地盤形状測定部

【要約】

【課題】アースバケットの姿勢を正確に認識するためのアースバケット認識システム及びプログラムを提供する。
【解決手段】ケーソンの作業室内にあるアースバケットの姿勢を認識するアースバケット認識システムにおいて、前記作業室内にあるセンサの位置から取得対象までの距離情報を示す点群データを取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記ケーソンの作業室内の点群データから、前記ケーソンの作業室内にあるアースバケットの点群データを抽出する抽出手段と、前記抽出手段で抽出されたアースバケットの点群データを３次元空間上の座標データに座標変換する変換手段と、前記３次元空間上の円筒の側面を示す方程式を満たす座標の集合からなる数学モデルと、前記変換手段によって座標変換された座標データとを重ね合わせたときの誤差に基づいて、前記アースバケットの姿勢を認識する認識手段とを備えることを特徴とする。
【選択図】図４

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】