建設機械の操作パターン解析と操作者状態評価

建設業界では作業者の高齢化と人手不足が進み，生産性と作業安全性を高める技術への需要が高まっています．そのためには，操作者の熟練度や作業負荷といった「状態」を理解する必要があり，機械から得られるデータに基づいて操作パターンを客観的に特徴づける手法が求められます． 本研究では，生体信号解析で培ってきた時系列モデリングの技術を油圧ショベルの操作データに適用し，変分オートエンコーダ（VAE）による潜在空間解析によって，複数の時間スケールにわたる操作パターンを捉える手法を提案しています．短時間窓と長時間窓を組み合わせた多スケール解析により，瞬時的な操作の特徴と作業プロセス全体にわたる操作の一貫性を同時に特徴づけることができます． 潜在空間から算出される指標を通して，熟練者と非熟練者で操作の安定性がどのように異なるか，また作業を繰り返すなかで操作がどう変化していくかを捉えることができます．さらに，こうした潜在表現がバケット先端の軌跡といった物理量と対応づけられることから，データから統計的に得られた表現が実際の機械の動きに根ざした構造を反映していると考えられます． 熟練度や作業負荷といった操作者の状態を客観的な指標として扱えるようになれば，オペレータの技能訓練の支援や作業中の状態モニタリング，さらには操作者の状態に応じた支援制御の設計へとつながる基盤技術になると考えています． 技術的アプローチ： - 生成モデルによる操作信号の多スケール潜在空間解析 - 潜在空間の指標に基づく操作の安定性・熟練度の評価 - 機械の動きを表す物理量との対応づけによる潜在表現の解釈