特許 7371535 自動運転制御装置、自動運転制御システム、自動運転制御方法、および廃棄物処理施設

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-10-23

(45)【発行日】2023-10-31

(54)【発明の名称】自動運転制御装置、自動運転制御システム、自動運転制御方法、および廃棄物処理施設

(51)【国際特許分類】

   B66C 13/48 20060101AFI20231024BHJP

   B66C 13/16 20060101ALI20231024BHJP

【ＦＩ】

B66C13/48 C

B66C13/48 B

B66C13/16 F

【請求項の数】 15

(21)【出願番号】P 2020038475

(22)【出願日】2020-03-06

(65)【公開番号】P2021138505

(43)【公開日】2021-09-16

【審査請求日】2022-08-24

(73)【特許権者】

【識別番号】000004123

【氏名又は名称】ＪＦＥエンジニアリング株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 守樹

(72)【発明者】

【氏名】磯崎 直之

(72)【発明者】

【氏名】中山 剛

(72)【発明者】

【氏名】片平 圭佑

(72)【発明者】

【氏名】原田 泰博

【審査官】太田 義典

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－０３４２６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１３７５５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１６－０６９１７０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２１９２３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－０２７３４９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００７－１２６２４６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６６Ｃ １３／００－１５／０６

Ｆ２３Ｇ ５／５０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

廃棄物を貯留する貯留部において前記廃棄物を把持および放下する把持部による前記廃棄物の攪拌を制御する制御部を備えた自動運転制御装置であって、
前記制御部は、
前記廃棄物の種類を特定する廃棄物特定部と、
前記廃棄物特定部によって特定された種類情報に基づいて、前記把持部による前記廃棄物の攪拌パターンの情報を出力する攪拌情報生成部と、
前記把持部による前記廃棄物の攪拌中において、前記貯留部から前記把持部が把持または放下した前記廃棄物に関する情報を受信した場合に、前記廃棄物に関する情報に基づいて、前記廃棄物の前記攪拌による均一性が増加する方向に、前記攪拌パターンを調整する学習部と、を備え、
前記廃棄物に関する情報は、前記把持部が把持する前記廃棄物の重量の変化の情報である
自動運転制御装置。

【請求項2】

廃棄物を貯留する貯留部において前記廃棄物を把持および放下する把持部による前記廃棄物の攪拌を制御する制御部を備えた自動運転制御装置であって、
前記制御部は、
前記廃棄物の種類を特定する廃棄物特定部と、
前記廃棄物特定部によって特定された種類情報に基づいて、前記把持部による前記廃棄物の攪拌パターンの情報を出力する攪拌情報生成部と、
前記把持部による前記廃棄物の攪拌中において、前記貯留部から前記把持部が把持または放下した前記廃棄物に関する情報を受信した場合に、前記廃棄物に関する情報に基づいて、前記廃棄物の前記攪拌による均一性が増加する方向に、前記攪拌パターンを調整する学習部と、を備え、
前記廃棄物に関する情報は、前記把持部から放下された前記廃棄物の落下量の情報である
自動運転制御装置。

【請求項3】

廃棄物を貯留する貯留部において前記廃棄物を把持および放下する把持部による前記廃棄物の攪拌を制御する制御部を備えた自動運転制御装置であって、
前記制御部は、
前記廃棄物の種類を特定する廃棄物特定部と、
前記廃棄物特定部によって特定された種類情報に基づいて、前記把持部による前記廃棄物の攪拌パターンの情報を出力する攪拌情報生成部と、
廃棄物の種類を含む情報を入力パラメータとし、前記攪拌パターンを出力パラメータとした機械学習により生成された攪拌学習モデルと、を有し、
前記攪拌情報生成部は、前記廃棄物特定部から取得した前記廃棄物の種類を含む情報を入力パラメータとして、前記攪拌学習モデルに入力して、出力パラメータとして前記廃棄物の前記攪拌パターンの情報を出力する
自動運転制御装置。

【請求項4】

前記制御部は、前記把持部による前記廃棄物の攪拌中において、前記貯留部から前記把持部が把持または放下した前記廃棄物に関する情報を受信した場合に、前記廃棄物に関する情報に基づいて、前記廃棄物の前記攪拌による均一性が増加する方向に、前記攪拌パターンを調整する学習部を備える
請求項３に記載の自動運転制御装置。

【請求項5】

前記学習部によって、前記攪拌学習モデルを更新する
請求項４に記載の自動運転制御装置。

【請求項6】

前記廃棄物に関する情報は、前記把持部が把持する前記廃棄物の重量の変化の情報である
請求項４または５に記載の自動運転制御装置。

【請求項7】

前記廃棄物に関する情報は、前記把持部から放下された前記廃棄物の落下量の情報である
請求項１、４、５、６のいずれか１項に記載の自動運転制御装置。

【請求項8】

前記廃棄物に関する情報は、前記把持部が把持している前記廃棄物の重量および容積に基づく比重である
請求項１、２、４、５、６、７のいずれか１項に記載の自動運転制御装置。

【請求項9】

前記把持部が、前記貯留部内を移動する移動部と、前記移動部に連結されて前記廃棄物を把持および放下する開閉部とを有し、
前記攪拌パターンは、前記開閉部における、開放量、開閉時間、および開閉回数の少なくとも１つをパラメータとして含む
請求項１～８のいずれか１項に記載の自動運転制御装置。

【請求項10】

前記攪拌パターンは、前記移動部における、把持高、放下高、移動経路、移動範囲、移動速度、移動時間、および停止時間の少なくとも１つをパラメータとして含む
請求項９に記載の自動運転制御装置。

【請求項11】

前記制御部は、廃棄物の画像データを入力パラメータとし、廃棄物の種類を出力パラメータとした入出力データセットを用いて機械学習により生成された種類学習済みモデルを有し、
前記廃棄物特定部は、前記貯留部に貯留された前記廃棄物の画像データまたは前記把持部によって把持された前記廃棄物の画像データを入力パラメータとして、前記種類学習済みモデルに入力して、出力パラメータとして前記廃棄物の種類の情報を出力する
請求項１～１０のいずれか１項に記載の自動運転制御装置。

【請求項12】

前記廃棄物の種類は、破砕ごみおよび剪定ごみを含む少なくとも２種類である
請求項１～１１のいずれか１項に記載の自動運転制御装置。

【請求項13】

廃棄物を貯留する貯留部、および前記貯留部に備えられ前記廃棄物を把持および放下する把持部を備えた廃棄物貯留部と、
請求項１～１２のいずれか１項に記載の自動運転制御装置と、を備える
自動運転制御システム。

【請求項14】

請求項１～１２のいずれか１項に記載の自動運転制御装置が実行する自動運転制御方法であって、
前記制御部は、
前記廃棄物の種類を特定し、
特定された前記廃棄物の種類情報に基づいて、前記把持部による前記廃棄物の攪拌パターンの情報を出力する
自動運転制御方法。

【請求項15】

廃棄物を貯留する貯留部、および前記貯留部に備えられ前記廃棄物を把持および放下する把持部を備えた廃棄物貯留部と、
請求項１～１２のいずれか１項に記載の自動運転制御装置と、
前記廃棄物を焼却する廃棄物焼却部と、を備える
廃棄物処理施設。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、バケットを備えたクレーンを自動で制御する自動運転制御装置、自動運転制御システム、自動運転制御方法、および廃棄物処理施設に関する。

【背景技術】

【0002】

一般に、家庭や事業所から回収された廃棄物には、様々な性状の廃棄物が混入している。そのため、回収した廃棄物をそのままの状態で廃棄物処理施設の焼却炉に投入すると、焼却炉内での燃焼が不安定になって、ダイオキシンなどの有害物質が発生する可能性がある。また、廃棄物処理施設に発電施設が併設されている場合、焼却炉内の燃焼が不安定になると、安定した電力を供給できないなどの問題が生じる可能性がある。

【0003】

そこで、焼却炉に投入する廃棄物の質を均一化（均質化）するために、廃棄物処理施設の廃棄物貯留ピット内において、廃棄物を攪拌する攪拌作業が必要になる。廃棄物の攪拌作業は、クレーンのバケットを用いて、所定の位置の廃棄物を把持し、別の位置に移動させる作業である。ところが、廃棄物の攪拌作業は自動化が困難であって、操作者がクレーンおよびバケットを操作して行う人手による作業が必要になる。また、操作者が目視によって廃棄物の攪拌具合を判断する必要がある。そのため、廃棄物の攪拌作業は、操作者の判断に依存する部分が大きく、手数を要する作業になっており、作業者の手数を削減できる技術の開発が求められていた。

【0004】

そこで、特許文献１～３に解決策となる技術が提案されている。特許文献１には、２台のカメラの視差から貯留ピット内に堆積した廃棄物の高さを計測し、その計測結果を用いて、廃棄物の高さが一番低い番地に廃棄物を運ぶようにクレーンを自動制御する技術が開示されている。特許文献２には、貯留ピットを複数の区画に分割し、分割した区画内の廃棄物の性状を判断し、その性状に応じて廃棄物をクレーンで搬送して廃棄物の均質化を行う技術が開示されている。特許文献３には、オペレータによるクレーンの操作履歴を収集し、クレーンの自動制御に利用可能な情報を出力する情報処理装置に関する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】特開２００７－１２６２４６号公報

【文献】特開２０１５－２１００４３号公報

【文献】特開２０１８－１７２２０８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、上述した従来技術においては、攪拌する廃棄物をバケットなどの開閉部によって把持し、把持した廃棄物の性状に応じた開閉部の開閉の自動制御や開閉部を移動させるクレーンなどの移動部の操作の自動制御については、何ら検討されていない。そのため、貯留部内の廃棄物を、自動制御によって、廃棄物の性状に応じて適切に分散させて攪拌させることが困難であるという課題があった。

【0007】

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、その目的は、貯留部内の廃棄物を、自動制御によって、廃棄物の性状に応じて適切に分散させて攪拌させることが可能な自動運転制御装置、自動運転制御システム、自動運転制御方法、および廃棄物処理施設を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上述した課題を解決し、上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、廃棄物を貯留する貯留部において前記廃棄物を把持および放下する把持部による前記廃棄物の攪拌を制御する制御部を備えた自動運転制御装置であって、前記制御部は、前記廃棄物の種類を特定する廃棄物特定部と、前記廃棄物特定部によって特定された種類情報に基づいて、前記把持部による前記廃棄物の攪拌パターンの情報を出力する攪拌情報生成部と、を備える。

【0009】

本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、上記の発明において、前記制御部は、前記把持部による前記廃棄物の攪拌中において、前記貯留部から前記把持部が把持または放下した前記廃棄物に関する情報を受信した場合に、前記廃棄物に関する情報に基づいて、前記廃棄物の前記攪拌による均一性が増加する方向に、前記攪拌パターンを調整する学習部を備える。

【0010】

本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、この構成において、前記廃棄物に関する情報は、前記把持部が把持する前記廃棄物の重量の変化の情報である。

【0011】

本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、この構成において、前記廃棄物に関する情報は、前記把持部から放下された前記廃棄物の落下量の情報である。

【0012】

本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、この構成において、前記廃棄物に関する情報は、前記把持部が把持している前記廃棄物の重量および容積に基づく比重である。

【0013】

本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、上記の発明において、前記制御部は、廃棄物の種類を含む情報を入力パラメータとし、前記攪拌パターンを出力パラメータとした機械学習により生成された攪拌学習モデルを有し、前記攪拌情報生成部は、前記廃棄物特定部から取得した前記廃棄物の種類を含む情報を入力パラメータとして、前記攪拌学習モデルに入力して、出力パラメータとして前記廃棄物の前記攪拌パターンの情報を出力する。

【0014】

本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、この構成において、前記制御部は、前記把持部による前記廃棄物の攪拌中において、前記貯留部から前記把持部が把持または放下した前記廃棄物に関する情報を受信した場合に、前記廃棄物に関する情報に基づいて、前記廃棄物の前記攪拌による均一性が増加する方向に、前記攪拌パターンを調整する学習部によって、前記攪拌学習モデルを更新する。

【0015】

本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、上記の発明において、前記把持部が、前記貯留部内を移動する移動部と、前記移動部に連結されて前記廃棄物を把持および放下する開閉部とを有し、前記攪拌パターンは、前記開閉部における、開放量、開閉時間、および開閉回数の少なくとも１つをパラメータとして含む。

【0016】

本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、この構成において、前記攪拌パターンは、前記移動部における、把持高、放下高、移動経路、移動範囲、移動速度、移動時間、および停止時間の少なくとも１つをパラメータとして含む。

【0017】

本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、上記の発明において、前記制御部は、廃棄物の画像データを入力パラメータとし、廃棄物の種類を出力パラメータとした入出力データセットを用いて機械学習により生成された種類学習済みモデルを有し、前記廃棄物特定部は、前記貯留部に貯留された前記廃棄物の画像データまたは前記把持部によって把持された前記廃棄物の画像データを入力パラメータとして、前記種類学習済みモデルに入力して、出力パラメータとして前記廃棄物の種類の情報を出力する。

【0018】

本発明の一態様に係る自動運転制御装置は、上記の発明において、前記廃棄物の種類は、破砕ごみおよび剪定ごみを含む少なくとも２種類である。

【0019】

本発明の一態様に係る自動運転制御システムは、廃棄物を貯留する貯留部、および前記貯留部に備えられ前記廃棄物を把持および放下する把持部を備えた廃棄物貯留部と、前記把持部による前記廃棄物の攪拌を制御する制御部であって、前記廃棄物の種類を特定する廃棄物特定部と、前記廃棄物特定部によって特定された種類情報に基づいて、前記把持部による前記廃棄物の攪拌パターンの情報を出力する攪拌情報生成部と、を備えた自動運転制御部と、を備える。

【0020】

本発明の一態様に係る自動運転制御方法は、廃棄物を貯留する貯留部において前記廃棄物を把持および放下する把持部による前記廃棄物の攪拌を制御する制御部を備えた自動運転制御装置が実行する自動運転制御方法であって、前記制御部は、前記廃棄物の種類を特定し、特定された前記廃棄物の種類情報に基づいて、前記把持部による前記廃棄物の攪拌パターンの情報を出力する。

【0021】

本発明の一態様に係る廃棄物処理施設は、廃棄物を貯留する貯留部、および前記貯留部に備えられ前記廃棄物を把持および放下する把持部を備えた廃棄物貯留部と、前記把持部による前記廃棄物の攪拌を制御する制御部であって、前記廃棄物の種類を特定する廃棄物特定部と、前記廃棄物特定部によって特定された種類情報に基づいて、前記把持部による前記廃棄物の攪拌パターンの情報を出力する攪拌情報生成部と、を備えた自動運転制御部と、前記廃棄物を焼却する廃棄物焼却部と、を備える。

【発明の効果】

【0022】

本発明に係る自動運転制御装置、自動運転制御システム、自動運転制御方法、および廃棄物処理施設によれば、自動制御によって、貯留ピット内の廃棄物を性状に応じて適切に分散させて攪拌することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】図１は、本発明の一実施形態による自動運転制御システムを示すブロック図である。

【図2】図２は、従来技術による作業者の手動操作による廃棄物の攪拌方法を説明するための図である。

【図3】図３は、従来技術による自動運転制御システムにおける、剪定ごみの攪拌方法を説明するための図である。

【図4】図４は、従来技術による自動運転制御システムにおける、破砕ごみの攪拌方法を説明するための図である。

【図5】図５は、本発明の一実施形態による廃棄物の攪拌方法を説明するための図である。

【図6】図６は、本発明の一実施形態による廃棄物の攪拌方法を説明するためのフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0024】

以下、本発明の一実施形態について図面を参照しつつ説明する。なお、以下の一実施形態の全図においては、同一または対応する部分には同一の符号を付す。また、本発明は以下に説明する一実施形態によって限定されるものではない。

【0025】

図１は、本発明の一実施形態による自動運転制御装置が適用される自動運転制御システムを示す。図１に示すように、自動運転制御システム１は、ネットワーク２を介して相互に通信可能な、攪拌制御装置１０と、廃棄物貯留設備２０と、廃棄物焼却設備３０とを備える。本実施形態による廃棄物処理施設は、自動運転制御システム１の構成を備える。なお、廃棄物処理施設は、廃棄物貯留設備２０および廃棄物焼却設備３０を備えていればよく、攪拌制御装置１０がネットワーク２を通じて廃棄物処理施設と通信可能な外部に設けられていてもよい。また、攪拌制御装置１０は、廃棄物貯留設備２０の内部に設けられていてもよく、設置場所は限定されない。

【0026】

ネットワーク２は、有線通信や無線通信が適宜組み合わされて構成され、例えば、インターネット回線網や携帯電話回線網などの通信網から構成される。具体的に、ネットワーク２は、例えば、専用線、インターネットなどの公衆通信網、例えばＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、携帯電話などの電話通信網や公衆回線、ＶＰＮ（Virtual Private Network）などの一または複数の組み合わせからなる。攪拌制御装置１０と廃棄物貯留設備２０とは、ネットワーク２を介して接続されている。

【0027】

（攪拌制御装置）
自動運転制御装置または自動運転制御部としての攪拌制御装置１０は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、入力部１４、および出力部１５を備える。

【0028】

制御部１１は、具体的に、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などのハードウェアを有するプロセッサ、およびＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）などの主記憶部（いずれも図示せず）を備える。

【0029】

記憶部１２は、ＲＡＭなどの揮発性メモリ、ＲＯＭなどの不揮発性メモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ROM）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ、Hard Disk Drive）、およびリムーバブルメディアなどから選ばれた記憶媒体から構成される。なお、リムーバブルメディアは、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、または、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、またはＢＤ（Blu-ray（登録商標） Disc）のようなディスク記録媒体である。また、外部から装着可能なメモリカードなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体を用いて記憶部１２を構成してもよい。

【0030】

記憶部１２には、攪拌制御装置１０の動作を実行するための、オペレーティングシステム（Operating System：ＯＳ）、各種プログラム、各種テーブル、各種データベースなどが記憶可能である。これらの各種プログラムは、ハードディスク、フラッシュメモリ、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスクなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して広く流通させることも可能である。制御部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラムを主記憶部の作業領域にロードして実行し、プログラムの実行を通じて各構成部などを制御することで、所定の目的に合致した機能を実現できる。本実施形態においては、制御部１１がロードしたプログラムの実行によって、廃棄物特定部１１１、攪拌情報生成部１１２、および学習部１１３の機能が実行される。

【0031】

また、各種プログラムには、本実施形態による学習モデルに基づいた処理を実現するプログラムも含まれる。記憶部１２には、種類学習済みモデル１２ａ、攪拌学習モデル１２ｂ、および攪拌情報データベース１２ｃが格納されている。

【0032】

種類学習済みモデル１２ａは、例えば、廃棄物の種類を認識するための学習モデルであって、入力パラメータとして廃棄物の画像データが入力されると、出力パラメータとして廃棄物の種類情報を出力する。種類学習済みモデル１２ａは、廃棄物の画像データを入力パラメータ、廃棄物の種類情報を出力パラメータとした入出力のデータセットを教師データとして、例えばニューラルネットワークを用いた深層学習（ディープラーニング）などの機械学習により生成された学習モデルである。すなわち、種類学習済みモデル１２ａは、画像データに含まれる廃棄物の形状、色、および大きさなどの情報に基づいて、廃棄物の種類情報を出力するプログラムである。

【0033】

攪拌学習モデル１２ｂは、攪拌情報を生成するための学習モデルである。攪拌学習モデル１２ｂに、入力パラメータとして廃棄物の種類、容積、および比重や重量などの情報が入力されると、出力パラメータとして廃棄物の攪拌方法のパターンの情報である攪拌情報を出力する。攪拌情報は例えば、後述するクレーン２５２の把持高、放下高、移動経路、移動範囲、移動速度、移動時間、および停止時間などから選ばれた少なくとも１つのパラメータを含むクレーン移動情報を含む。攪拌情報は例えば、後述するバケット２５３の開時間、閉時間、開閉回数、および開放量などから選ばれた少なくとも１つのパラメータを含むバケット開閉情報を含む。なお、以下の説明において、クレーン移動情報およびバケット開閉情報を含めて攪拌情報という。すなわち、攪拌情報には、廃棄物を攪拌するためのクレーン２５２およびバケット２５３の作動に関する動作パターン情報が含まれる。攪拌学習モデル１２ｂは、廃棄物の種類、重量、容積、および比重を入力パラメータとし、攪拌情報を出力パラメータとした入出力のデータセットを教師データとして、例えばニューラルネットワークを用いた深層学習などの機械学習により生成することができる。

【0034】

また、攪拌学習モデル１２ｂは、攪拌された廃棄物の均質性を報酬とした例えば強化学習により生成することも可能である。すなわち、まず、攪拌情報に基づいて、制御部２１がクレーン２５２およびバケット２５３を制御して動作させ、貯留ピット２６内の廃棄物の状態の更新と攪拌動作の評価を行う。次に、更新された状態と攪拌された廃棄物の均質性を評価した点数などの報酬を制御部１１にフィードバックする。制御部１１は、得られる報酬の合計が最大化されるように、行動価値関数と方策を例えばＱ学習などの強化学習によって最適化する。以上のように、攪拌学習モデル１２ｂは、これらの状態の更新および動作の評価を行って、状態および報酬を制御部１１にフィードバックするサイクルを繰り返して学習が進められて、報酬の合計が最大化するようにして生成される。なお、ＤＱＮ（Deep-Q-Network）をはじめとする深層強化学習（Deep Reinforcement Learning）などの機械学習により生成することも可能である。

【0035】

攪拌情報データベース１２ｃは、種々の状況に対応した攪拌情報が検索可能に格納されている。すなわち、攪拌情報データベース１２ｃには、廃棄物の種類、容積、および比重に対応した、クレーン移動情報およびバケット開閉情報が格納される。すなわち、攪拌情報データベース１２ｃには、廃棄物の種類、容積、および比重に対応して、クレーン２５２の移動経路、移動範囲、移動速度、移動時間、ならびに停止時間、およびバケット２５３の把持高、放下高、開時間、閉時間、開閉回数、ならびに開放量などの情報が格納されている。なお、把持高は、廃棄物５０ａを把持した時の高さであり、放下高は、廃棄物５０ａを放した時の高さである。把持高および放下高はそれぞれ、把持部２５のクレーン２５２およびバケット２５３における移動経路の始点の高さ情報および終点の高さ情報に該当する。

【0036】

通信部１３は、例えば、ＬＡＮインターフェースボード、有線通信のための有線通信回路、または無線通信のための無線通信回路である。ＬＡＮインターフェースボードや有線通信回路や無線通信回路は、ネットワーク２に接続される。送信部および受信部としての通信部１３は、ネットワーク２に接続して、廃棄物貯留設備２０との間で通信を行う。

【0037】

入力手段としての入力部１４は、例えば廃棄物貯留設備２０に設置された撮像部２３やセンサ部２４から通信部２２を通じて送信された各種情報を入力して、制御部１１に出力するインターフェースを含む。なお、撮像部２３やセンサ部２４から入力部１４への情報の送信は、有線通信を用いても無線通信を用いてもよい。また、入力部１４は、キーボードや入力用のボタン、レバーや、液晶などのディスプレイに重畳して設けられる手入力のためのタッチパネル、または音声認識のためのマイクロホンなどの、ユーザインターフェースを含む。作業者などが入力部１４を操作することによって、制御部１１に所定の情報を入力可能に構成される。

【0038】

出力手段としての出力部１５は、制御部１１による制御に従って、ディスプレイモニタに廃棄物貯留設備２０の貯留ピット２６内の画像などを表示したり、タッチパネルディスプレイの画面上に文字や図形などを表示したり、スピーカから音声を出力したりする。すなわち、出力部１５は、所定の情報を外部に報知可能に構成される。なお、入力部１４および出力部１５を一体とした入出力部とし、入出力部をタッチパネルディスプレイやスピーカマイクロホンなどから構成してもよい。

【0039】

（廃棄物貯留設備）
廃棄物貯留部としての廃棄物貯留設備２０は、制御部２１、通信部２２、撮像部２３、センサ部２４、把持部２５、および貯留ピット２６を備える。制御部２１および通信部２２はそれぞれ、物理的には上述した制御部１１および通信部１３と同様である。制御部２１は、ＲＡＭやＲＯＭなどの主記憶部に格納された各種プログラムに従い、通信部１３，２２を通じて攪拌制御装置１０から入力された制御信号に基づいて、把持部２５を制御する。なお、制御部２１は、必要に応じて、撮像部２３およびセンサ部２４を制御してもよい。

【0040】

撮像部２３は、例えば赤外線カメラや撮像カメラなどから構成される。撮像部２３は、貯留ピット２６内の廃棄物５０を撮像可能に構成される。また、撮像部２３は、例えば把持部２５のバケット２５３を撮像可能に構成される。撮像部２３は、貯留ピット２６内の廃棄物５０の状態、すなわち廃棄物５０の均一または不均一の状態を撮像し、撮像した画像のデータ（撮像画像データ）を、通信部２２を介して攪拌制御装置１０に送信する。また、撮像部２３は、貯留ピット２６においてバケット２５３が把持している廃棄物５０を撮像し、撮像した廃棄物５０の画像のデータ（撮像画像データ）を、通信部２２を介して攪拌制御装置１０に送信する。

【0041】

センサ部２４は、例えばレーザセンサ、赤外線センサ、もしくは測距センサ、またはこれらのセンサを組み合わせたセンサなどから構成される。センサ部２４は、例えば把持部２５のバケット２５３から落下する廃棄物５０を検知可能に構成される。センサ部２４は、貯留ピット２６においてバケット２５３から落下する廃棄物５０の落下量を検出して、検出した廃棄物５０の落下量のデータ（落下量データ）を、通信部２２を介して攪拌制御装置１０に送信する。

【0042】

把持部２５は、貯留ピット２６に貯留されている廃棄物５０を把持して移動させる。開閉部としてのバケット２５３は、廃棄物５０を把持する。移動部としてのクレーン２５２は、バケット２５３を連結して移動可能に構成される。クレーン２５２には、荷重計２５１が設けられている。荷重計２５１は、バケット２５３が把持した廃棄物５０の重量を計測可能に構成される。荷重計２５１が計測した廃棄物５０の重量のデータ（荷重データ）は、制御部２１および通信部２２を介して攪拌制御装置１０に送信される。貯留ピット２６の上方におけるクレーン２５２の２次元または３次元の現在位置、把持高、放下高、移動経路、移動範囲、および移動速度などのクレーン２５２の移動に関するパラメータは、把持部２５から制御部２１および通信部２２を介して逐次、攪拌制御装置１０に送信される。同様に、バケット２５３の開時間、閉時間、開閉回数、および開放量などの、バケット２５３の開閉に関するパラメータは、把持部２５から制御部２１および通信部２２を介して逐次、攪拌制御装置１０に送信される。

【0043】

貯留ピット２６は、廃棄物５０を一時的に貯留するピットである。把持部２５は、貯留ピット２６において移動可能に構成されている。貯留ピット２６内の廃棄物は、廃棄物焼却設備３０の焼却炉３３に供給されて焼却される。

【0044】

（廃棄物焼却設備）
廃棄物焼却部としての廃棄物焼却設備３０は、燃焼制御装置（ＡＣＣ：Automatic Combustion Control）３１、センサ部３２、および焼却炉３３を備える。燃焼制御装置３１は、従来公知のあらかじめ定められた目標焼却量などの設定情報に基づいて、それぞれの操作端の操作量として、燃焼用空気量、冷却用空気量、ごみ供給装置送り速度、および火格子送り速度などを制御する。センサ部３２は、例えば種々の場所に設けられた温度計や圧力計などから構成される。廃棄物焼却炉である焼却炉３３は、ごみの燃焼が行われる炉、ごみを投入するごみ投入口、およびボイラ（いずれも図示せず）などを備える。センサ部３２によって計測された、焼却炉３３の内部の状態、および焼却炉３３に関連する施設、具体的には、例えば電力を発電するための発電施設における、圧力や速度などの種々の物理量は、センサ部３２からセンサ情報として出力される。センサ部３２から出力されたセンサ情報は、パラメータとして燃焼制御装置３１に供給される。燃焼制御装置３１は、入力されたパラメータに基づいて焼却炉３３の燃焼を制御する。

【0045】

次に、上述した攪拌制御装置１０を備えた自動運転制御システム１による廃棄物攪拌方法について説明する前に、本発明者が知見した従来技術による廃棄物攪拌方法の問題点について説明する。図２は、従来技術による作業者の手動操作による廃棄物の攪拌方法を説明するための図である。図３は、従来技術による自動運転制御システムにおける、剪定ごみの攪拌方法を説明するための図である。図４は、従来技術による自動運転制御システムにおける、破砕ごみの攪拌方法を説明するための図である。

【0046】

図２に示すように、従来技術においては、まず、作業者Ｕが操作装置を用いて、クレーン２５２およびバケット２５３を操作して、貯留ピット２６における所定位置の廃棄物５０を把持する。次に、作業者Ｕは、バケット２５３が把持した廃棄物５０ａの種類を確認した後、クレーン２５２を移動させたりバケット２５３を開閉させたりすることによって、廃棄物５０上に廃棄物５０ａをばら撒く。作業者Ｕは、バケット２５３の開閉動作に伴って落下する廃棄物５０ａの落下量を、目視または所定のモニタを通じて確認しつつ、廃棄物５０上に廃棄物５０ａを均等に分散させる。これにより、廃棄物５０は貯留ピット２６内において、均等に分散されて攪拌される。

【0047】

これに対し、作業者Ｕによる操作の手間を低減するため、廃棄物５０ａのばら撒きを自動運転制御システムにより行う方法が提案された。従来の自動運転制御システムによる廃棄物５０ａのばら撒きにおいては、図３および図４に示すように、自動制御装置１００がクレーン２５２およびバケット２５３を制御する。自動制御装置１００は、クレーン２５２をあらかじめ設定された所定時間で移動させながら、バケット２５３をあらかじめ設定された所定回数で開閉させて、廃棄物５０ａを廃棄物５０上に落下させる。

【0048】

ここで、バケット２５３が把持している廃棄物５０ａが剪定ごみや庭木（以下、剪定ごみと総称する）の場合、剪定ごみは伐採した枝木が多く含まれることから、塊状であることが多い。そのため、図３に示すように、途中で廃棄物５０ａがばら撒けずに、最後の方でバケット２５３に把持されて残った廃棄物５０ａをまとめて落下させることになる。したがって、廃棄物５０ａを均一にばら撒くことが困難になる。

【0049】

一方、バケット２５３が把持している廃棄物５０ａが破砕ごみである場合、破砕ごみは軽くて細かいことから、ばらけやすく落下しやすい。そのため、図４に示すように、クレーン２５２を移動させてバケット２５３を開閉させる動作を繰り返している途中で、ほとんどの廃棄物５０ａが落下してしまい、廃棄物５０ａを均一にばら撒くことが困難になる。

【0050】

以上のように、従来の自動制御装置１００においては、人手による操作作業が不要になる一方、廃棄物５０ａを均一にばら撒いて廃棄物５０を攪拌させることが困難であった。そこで、本発明者は上述した課題について鋭意検討を行い、バケット２５３が把持した廃棄物５０ａの種類を判別し、かつ廃棄物５０ａの種類に応じてばら撒きの方法を変更する方法を案出した。すなわち、廃棄物５０ａの種類や落下量に応じて、バケット２５３の開閉時間や開閉回数を変化させて、ばら撒き方を調整する方法を案出した。これによって、貯留ピット２６内において、廃棄物５０ａを均一にばら撒くことが可能になる。以下に説明する一実施形態は、以上の検討に基づいて案出されたものである。

【0051】

（廃棄物攪拌方法）
次に、本発明の一実施形態による廃棄物攪拌方法について説明する。図５は、本実施形態による廃棄物の攪拌方法を説明するための図である。図６は、本実施形態による廃棄物の攪拌方法を説明するためのフローチャートである。なお、以下の説明において、各種情報の送受信はネットワーク２およびそれぞれの通信部１３，２２を介して行われるが、この点についての都度の説明は省略する。また、制御部１１，２１および燃焼制御装置３１などにおいて、各種情報を生成したり受信したりした場合、生成したり受信したりした各種情報は所定の記憶部に記憶されるが、この点についての都度の説明は省略する。

【0052】

図５に示すように、貯留ピット２６においては、把持部２５が移動可能に備えられているとともに、撮像部２３およびセンサ部２４が設けられている。撮像部２３、センサ部２４、および把持部２５は、攪拌制御装置１０から送信される制御信号に基づいて、制御部２１が制御する。なお、攪拌制御装置１０の制御部１１が、撮像部２３、センサ部２４、および把持部２５を直接的に制御してもよい。撮像部２３は、所定位置の廃棄物５０や、把持部２５のバケット２５３が把持した廃棄物５０ａを撮像可能に設置されている。センサ部２４は、バケット２５３から落下する廃棄物５０ａを検知可能に設置されている。なお、撮像部２３やセンサ部２４は、把持部２５に設けてもよい。また、把持部２５には、荷重計２５１（図５中、図示せず）が設けられている。

【0053】

次に、上述した貯留ピット２６において実行される廃棄物攪拌方法について説明する。図６に示すように、まず、ステップＳＴ１において、廃棄物５０ａの特定を行う。

【0054】

すなわち、まず、貯留ピット２６内の所定位置に存在する廃棄物５０ａを把持部２５によって把持する。続いて、把持部２５が把持した廃棄物５０ａを撮像部２３によって撮像し、撮像した画像データを攪拌制御装置１０に送信する。画像データを受信した制御部１１の廃棄物特定部１１１は、画像データに基づいて、廃棄物５０ａの種類を複数種類の種類から特定する。具体的に例えば、廃棄物特定部１１１は、廃棄物５０ａが破砕ごみであるか剪定ごみであるかの２種類のごみのいずれであるかを判別する。すなわち、廃棄物特定部１１１は、取得した画像データを入力パラメータとして、種類学習済みモデル１２ａに入力する。廃棄物特定部１１１は、種類学習済みモデル１２ａから出力パラメータとして廃棄物５０ａの種類情報を取得する。ここで、廃棄物５０ａの種類の判定は、バケット２５３が把持した廃棄物５０ａの画像データを種類学習済みモデル１２ａに入力した場合に、確率が例えば５０％を超えた種類とすることができる。本実施形態において、種類情報は、例えば破砕ごみおよび剪定ごみの２種類のいずれかとしたが、３種類以上としてもよく、必ずしも限定されない。また、撮像部２３によって、バケット２５３により把持された廃棄物５０ａを撮像して判別する代わりに、バケット２５３が把持する位置に存在する廃棄物５０を撮像して判別してもよい。

【0055】

また、廃棄物特定部１１１は、必要に応じて、廃棄物５０ａの種類情報以外にも、荷重計２５１により計測された、バケット２５３が把持した廃棄物５０ａの重量の情報を取得してもよい。また、廃棄物特定部１１１は、必要に応じて、撮像部２３によって撮像された画像データから導出された廃棄物５０ａの容積と、荷重計２５１によって計測された廃棄物５０ａの重量とから導出された比重の情報を取得してもよい。

【0056】

次に、ステップＳＴ２において、攪拌情報生成部１１２は、取得した種類情報に基づいて攪拌情報を、生成、索出、または調整する。すなわち、本実施形態においては、廃棄物特定部１１１は、取得した廃棄物５０ａの種類情報と、バケット２５３が把持した廃棄物５０ａの重量、容積、または比重とを、攪拌情報生成部１１２に出力する。攪拌情報生成部１１２は、取得した廃棄物５０ａに関する情報に基づいて、攪拌情報データベース１２ｃから、所定の攪拌情報を索出する。

【0057】

具体的に例えば、種類情報が破砕ごみである場合、索出される攪拌情報は、バケット２５３の開閉時間が例えば数秒と短く、かつ開閉回数が例えば１０数回と多い、バケット２５３の開閉時間および開閉回数を含む情報である。また、例えば、種類情報が剪定ごみである場合、索出される攪拌情報は、バケット２５３の開閉時間が例えば１０数秒と長く、かつ開閉回数が数回と少ない、バケット２５３の開閉時間および開閉回数を含む情報である。なお、攪拌情報データベース１２ｃにあらかじめ格納されている攪拌情報は、例えば、作業者が手動で操作したクレーン２５２やバケット２５３の操作の情報を蓄積して得られた攪拌情報とすることができる。

【0058】

次に、ステップＳＴ３において、廃棄物貯留設備２０における攪拌作業を実行する。すなわち、攪拌情報生成部１１２は、索出した攪拌情報に基づいて、廃棄物貯留設備２０の制御部２１に、クレーン２５２およびバケット２５３の動作を制御する攪拌信号を送信する。制御部２１は、受信した攪拌信号に基づいてクレーン２５２およびバケット２５３の制御を行う。

【0059】

具体的に制御部２１は、上述した攪拌情報に基づいて、クレーン２５２を貯留ピット２６内の所定位置まで移動させ、バケット２５３により廃棄物５０ａを把持する。その後、バケット２５３によって廃棄物５０を把持した状態で、クレーン２５２を移動させたりバケット２５３を開閉させたりして、貯留ピット２６内に廃棄物５０ａをばら撒く。これによって、貯留ピット２６内の廃棄物５０が分散されて攪拌される。

【0060】

次に、ステップＳＴ４において、攪拌制御装置１０の制御部１１における学習部１１３は、上述した攪拌情報に基づいて実行された攪拌作業の分析または学習を行う。すなわち、攪拌作業において、バケット２５３の開閉に伴って廃棄物５０ａの一部が落下すると、バケット２５３が把持している廃棄物５０ａの重量が変化するため、荷重計２５１によって廃棄物５０ａの落下重量を検出できる。なお、クレーン２５２の停止および移動による加減速に伴って、荷重計２５１の計測値においては過渡影響が生じる。そこで、制御部１１または制御部２１は、通常の廃棄物５０ａを把持した状態のクレーン２５２の速度、荷重、およびロープ長などの移動データに基づき、荷重計２５１の計測値から動的な影響部分を排除して廃棄物５０ａの重量を導出する。導出された廃棄物５０ａの落下重量は、学習部１１３にフィードバックされる。

【0061】

一方、上述した攪拌情報において、バケット２５３における開放量および開時間が設定されている。制御部１１は、廃棄物５０ａの種類ならびに落下重量、およびバケット２５３の開放量ならびに開時間を含む情報を、学習部１１３に入力する。また、学習部１１３に入力される情報は、廃棄物５０ａの種類、重量、容積、および比重から選択された情報、攪拌作業におけるクレーン２５２の把持高、放下高、移動経路、移動範囲、移動速度、移動時間、ならびに停止時間、およびバケット２５３の開時間、閉時間、開閉回数、ならびに開放量などから選択された情報とすることができる。

【0062】

分析学習手段としての学習部１１３は、取得した情報に基づき、実行されている攪拌作業における残りの攪拌作業において、廃棄物５０ａのばら撒きの均一性が増加するように、クレーン２５２の移動に関する各種パラメータ、バケット２５３の開放量、開閉時間、および開閉回数を再計算する。学習部１１３は、導出した情報を攪拌情報生成部１１２に出力する。なお、ばら撒きの均一性は、把持部２５の位置情報と、この位置におけるバケット２５３から落下した廃棄物の重量や容積とに基づいて、制御部１１によって評価できる。なお、撮像部２３による貯留ピット２６内の表層の廃棄物５０ａを撮像した画像データを、均一性を評価する学習済みモデルに入力して、ばら撒きの均一性を評価するようにしてもよい。さらに、後段の焼却炉３３における燃焼状態の変化に基づいて、廃棄物の攪拌の均一性や均質性の評価を行うことも可能である。

【0063】

次に、ステップＳＴ５において、制御部１１は、荷重計２５１から取得した情報に基づいて、バケット２５３が把持している廃棄物５０ａが全て落下したか否かを判定する。なお、判定は制御部２１が行ってもよい。制御部１１または制御部２１が、廃棄物５０ａが全て落下していないと判定した場合（ステップＳＴ５：Ｎｏ）、攪拌制御処理はステップＳＴ２に復帰する。ステップＳＴ２において攪拌情報生成部１１２は、学習部１１３から取得した情報に基づいて、攪拌情報を調整して攪拌情報データベース１２ｃに格納する。この場合、攪拌情報データベース１２ｃへの攪拌情報の格納は、攪拌情報の更新でも攪拌情報の追記でもよい。これにより、廃棄物５０ａの種類、重量、容積、および比重に対応した、クレーン移動情報およびバケット開閉情報を、攪拌情報として攪拌情報データベース１２ｃに蓄積できる。

【0064】

その後、ステップＳＴ５において、バケット２５３が把持している廃棄物５０ａが全て落下する（ステップＳＴ５：Ｙｅｓ）まで、ステップＳＴ２～ＳＴ４が繰り返し実行される。すなわち、攪拌作業中において攪拌情報が逐次調整されて、調整された攪拌情報に基づいて貯留ピット２６における攪拌作業が実行される。その後、バケット２５３が把持している廃棄物５０ａが全て落下すると、ステップＳＴ６に移行する。

【0065】

ステップＳＴ６において制御部１１は、分析および学習結果を反映させる。すなわち、制御部１１の攪拌情報生成部１１２は、攪拌作業の開始時点における廃棄物５０ａの種類および重量に対応した、攪拌作業の開始から終了までの攪拌情報を、新たな攪拌情報として攪拌情報データベース１２ｃに格納する。これにより、攪拌情報データベース１２ｃにおいては、廃棄物５０ａの種類および重量の組に対応して、攪拌作業の開始から終了までの攪拌情報が更新される。なお、新たな攪拌情報は攪拌情報データベース１２ｃに追記してもよい。制御部１１は、次回以降の攪拌作業において、今回の廃棄物５０ａの種類および重量に該当した場合、更新または追記された攪拌情報を、攪拌情報データベース１２ｃから索出して出力する。以上により、攪拌制御処理が終了する。

【0066】

（第１変形例）
次に、上述した一実施形態の第１変形例について説明する。第１変形例においては、上述した攪拌制御処理のステップＳＴ３，ＳＴ４において、バケット２５３から落下した廃棄物５０ａをセンサ部２４によって検出して、落下した廃棄物５０ａの容積や重量を検出する。制御部２１は、センサ部２４によって検出された廃棄物５０ａの落下容積や落下重量の情報を制御部１１にフィードバックする。制御部１１は、廃棄物５０ａの種類ならびに落下容積や落下重量、およびバケット２５３の開放量ならびに開時間を含む情報を、学習部１１３に入力する。学習部１１３は、取得した情報に基づき、クレーン２５２の移動に関するパラメータ、バケット２５３の開放量、開閉時間、および開閉回数を再計算する。その他の構成は上述した一実施形態と同様である。

【0067】

（第２変形例）
次に、上述した一実施形態の第２変形例について説明する。第２変形例においては、上述した攪拌制御処理のステップＳＴ３，ＳＴ４において、撮像部２３によってバケット２５３を撮像して、バケット２５３に把持されている廃棄物５０ａの容積を導出し、荷重計２５１により計測された廃棄物５０ａの重量とから、廃棄物のごみ嵩比重を導出する。制御部２１は、撮像部２３によって検出された廃棄物５０ａの比重の情報を制御部１１にフィードバックする。制御部１１は、廃棄物５０ａの種類ならびに比重、およびバケット２５３の開放量ならびに開時間を含む情報を、学習部１１３に入力する。学習部１１３は、取得した情報に基づき、クレーン２５２の移動に関するパラメータ、バケット２５３の開放量、開閉時間、および開閉回数を再計算する。その他の構成は上述した一実施形態と同様である。

【0068】

（第３変形例）
次に、上述した一実施形態の第３変形例について説明する。第３変形例においては、上述した攪拌制御処理のステップＳＴ２，ＳＴ３，ＳＴ４において、学習部１１３による機械学習を行う。この場合、初期の攪拌学習モデル１２ｂは、上述した一実施形態、第１変形例、および第２変形例によって得られた各種情報を教師データとすることができる。すなわち、攪拌学習モデル１２ｂは、廃棄物５０ａにおける、種類情報と、重量、容積、および比重から選ばれた少なくとも１種類の情報とを入力パラメータとし、蓄積された攪拌情報を出力パラメータとした入出力データセットを教師データとして、例えばニューラルネットワークを用いた深層学習などの機械学習により生成することができる。

【0069】

図６に示すステップＳＴ２において、攪拌情報生成部１１２は、取得した種類情報に基づいて攪拌情報を生成する。具体的に、第３変形例において廃棄物特定部１１１は、取得した廃棄物５０ａの種類情報と、バケット２５３が把持した廃棄物５０ａの重量、容積、または比重とを、攪拌情報生成部１１２に出力する。攪拌情報生成部１１２は、取得した廃棄物５０ａに関する情報を入力パラメータとして、攪拌学習モデル１２ｂに入力する。攪拌学習モデル１２ｂは、廃棄物５０ａに対応した攪拌情報を出力パラメータとして出力し、攪拌情報データベース１２ｃに格納する。

【0070】

次に、ステップＳＴ３において、攪拌情報生成部１１２は、攪拌学習モデル１２ｂから出力された攪拌情報に基づいて、廃棄物貯留設備２０の制御部２１に、クレーン２５２およびバケット２５３の動作を制御する攪拌信号を送信する。制御部２１は、受信した攪拌信号に基づいてクレーン２５２およびバケット２５３の制御を行う。制御部２１は、上述した攪拌情報に基づいて、クレーン２５２およびバケット２５３を制御して、貯留ピット２６内に廃棄物５０ａをばら撒き、攪拌させる。

【0071】

次に、ステップＳＴ４において、上述した一実施形態や第１、第２変形例と同様に、攪拌制御装置１０の制御部１１における学習部１１３は、上述した攪拌情報に基づいて実行された攪拌作業の分析を行う。学習部１１３は、取得した各種情報に基づいて、実行されている攪拌作業の残りの攪拌作業において、廃棄物５０ａのばら撒きの均一性が向上するように、上述したクレーン２５２の移動に関する各種パラメータ、およびバケット２５３の開閉に関する各種パラメータを再計算して導出する。学習部１１３は、導出した各種パラメータに基づいて機械学習を行い、攪拌学習モデル１２ｂを更新する。これにより、攪拌情報をより最適化することができる。なお、以上のステップＳＴ２，ＳＴ３，ＳＴ４によって強化学習を行って、攪拌学習モデル１２ｂを生成してもよい。

【0072】

以上説明した一実施形態においては、貯留ピット２６に貯留されている廃棄物５０の一部を把持する把持部２５によって、貯留ピット２６内の廃棄物５０を攪拌する場合に、廃棄物５０の種類に対応させて、貯留ピット２６内の廃棄物５０を攪拌させる攪拌パターンを変更している。これにより、貯留ピット２６内の廃棄物５０を高い均一性で攪拌することが可能になる。また、攪拌作業中においても、バケット２５３が把持した廃棄物５０ａの重量、容積、または比重に応じて、バケット２５３の開閉パターンを逐次変更していることにより、廃棄物５０をさらに高い均一性でばら撒くことが可能になる。これにより、後段における焼却炉３３による廃棄物５０の焼却を安定して行うことができる。

【0073】

以上、本発明の一実施形態について具体的に説明したが、本発明は、上述の一実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想に基づく各種の変形が可能である。例えば、上述の一実施形態において挙げた数値はあくまでも例に過ぎず、必要に応じてこれと異なる数値を用いてもよく、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述および図面により本発明は限定されることはない。

【0074】

例えば、上述の一実施形態において挙げた入力パラメータや出力パラメータはあくまでも例に過ぎず、必要に応じて上述したパラメータと異なる、入力パラメータや出力パラメータを用いてもよい。また、教師データとしての入力パラメータおよび出力パラメータの入出力データセットもあくまでも例に過ぎず、必要に応じて、上述した教師データとは異なる教師データを用いてもよい。

【0075】

また、上述した一実施形態においては、記憶部１２に種類学習済みモデル１２ａを格納しているが、種類学習済みモデル１２ａを、公衆回路網などのネットワーク２を介して攪拌制御装置１０と通信可能な、廃棄物５０，５０ａの画像の判断を行う廃棄物種類判別サーバの記憶部に格納しておくことも可能である。この場合、撮像部２３が撮像した廃棄物５０，５０ａの画像データは、ネットワーク２を介して廃棄物種類判別サーバに送信され、判別結果が攪拌制御装置１０に送信される。また、攪拌学習モデル１２ｂや攪拌情報データベース１２ｃも同様に、ネットワーク２を介して接続された外部のサーバの記憶部に格納しておくことが可能であり、必要に応じて、ネットワーク２を経由して情報の送受信を行うことが可能である。

【0076】

また、上述した一実施形態においては、機械学習の一例としてニューラルネットワークを用いたディープラーニング（深層学習）を用いたが、それ以外の方法に基づく機械学習を行ってもよい。例えば、サポートベクターマシン、決定木、単純ベイズ、ｋ近傍法など、他の教師あり学習を用いてもよい。また、教師あり学習に代えて半教師あり学習を用いてもよい。

【0077】

また、一実施形態においては、上述してきた「部」を、「回路」などに読み替えることができる。例えば、制御部は、制御回路に読み替えることができる。

【0078】

なお、本明細書におけるフローチャートの説明では、「まず」、「その後」、「続いて」などの表現を用いてステップ間の処理の前後関係を明示していたが、本実施形態を実施するために必要な処理の順序は、それらの表現によって一意的に定められるわけではない。すなわち、本明細書で記載したフローチャートにおける処理の順序は、矛盾のない範囲で変更することができる。

【0079】

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。本開示のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付のクレームおよびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。

【符号の説明】

【0080】

１ 自動運転制御システム
２ ネットワーク
１０ 攪拌制御装置
１１，２１ 制御部
１２ 記憶部
１２ａ 種類学習済みモデル
１２ｂ 攪拌学習モデル
１２ｃ 攪拌情報データベース
１３，２２ 通信部
１４ 入力部
１５ 出力部
２０ 廃棄物貯留設備
２３ 撮像部
２４，３２ センサ部
２５ 把持部
２６ 貯留ピット
３０ 廃棄物焼却設備
３１ 燃焼制御装置
３３ 焼却炉
５０，５０ａ 廃棄物
１１１ 廃棄物特定部
１１２ 攪拌情報生成部
１１３ 学習部
２５１ 荷重計
２５２ クレーン
２５３ バケット

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】