(57)【要約】【課題】シールド掘削機における精度のよい操作の設定値を示すことができる操作設定提示装置、及びプログラムを提供する。【解決手段】シールド掘削機の掘削状況に関する掘削状況データに当該掘削状況におけるシールド掘削機における操作の設定値に関する設定データが付された学習データを用いて機械学習を実行することにより、シールド掘削機における操作の設定値を予測する設定予測モデルを作成するモデル作成部を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
シールド掘削機の掘削状況に関する掘削状況データに当該掘削状況におけるシールド掘削機における操作の設定値に関する設定データが付された学習データを用いて機械学習を実行することにより、シールド掘削機における操作の設定値を予測する設定予測モデルを作成するモデル作成部
を備えることを特徴とする操作設定提示装置。
【請求項２】
前記掘削状況データには、シールド掘削機の施工環境に関する環境データ、及び前記環境データに対応するシールド掘削機の掘削動作に関する動作データが含まれる
ことを特徴とする請求項１に記載の操作設定提示装置。
【請求項３】
前記環境データには、指示土圧、及び制御土圧が含まれ、
前記動作データには、シールド掘削機のスクリューコンベアに関する測定値が含まれ、
前記設定データには、前記スクリューコンベアに関する操作の設定値が含まれる
ことを特徴とする請求項２に記載の操作設定提示装置。
【請求項４】
前記モデル作成部は、前記掘削状況データに前記設定データが付されたデータの中から選択されたデータを学習データとして用いることにより機械学習を実行する
ことを特徴とする請求項３に記載の操作設定提示装置。
【請求項５】
前記モデル作成部は、前記制御土圧と、前記指示土圧との差分が所定の閾値以下である前記掘削状況データを選択し、選択した前記掘削状況データに前記設定データが付された学習データを用いて機械学習を実行する
ことを特徴とする請求項３又は請求項４に記載の操作設定提示装置。
【請求項６】
所定の時間毎に前記掘削状況データを取得する掘削状況データ取得部と、
前記モデル作成部により作成された前記設定予測モデルを用いて、前記掘削状況データに示される状況におけるシールド掘削機における操作の設定値を予測する予測部と、
前記予測部により予測された予測結果を出力する出力部
をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の操作設定提示装置。
【請求項７】
前記所定の時間毎に前記設定データを取得する設定データ取得部と、
前記掘削状況データ取得部により取得された前記掘削状況データに前記設定データ取得部により取得された前記設定データを対応づけたデータを記憶する記憶部をさらに備え、
前記予測部は、前記記憶部に記憶されたデータを用いて前記モデル作成部に機械学習を実行させることにより前記設定予測モデルを更新する
ことを特徴とする請求項６に記載の操作設定提示装置。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の操作設定提示装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、操作設定提示装置、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、土圧式シールド工法（泥土圧シールド工法）によりトンネルなどを築造する際、シールド掘削機が掘削する現場の施工環境（土質、水圧など地山の状態）は、現場の位置により刻々と変化する。そのため、予め計画されている掘進指示と施工環境に対応して測定される各種測定装置からの測定データとを比較したり、測定データを監視したりしながら、オペレータが手動でシールド掘削機の操作を行う。例えば、土圧式シールド工法では、オペレータが掘進時のチャンバー内の土圧を監視しながらチャンバー内の土圧が所定の範囲となるように掘削で生じた土を排土する操作を行う。例えば、オペレータは、スクリューコンベアの回転速度の設定値を手動で変化させることで所定時間に排土される量を制御し、チャンバー内の土圧が所定の範囲内となるように操作を行う（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−１９９７７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、スクリューコンベアの回転速度を調整してチャンバー内の土圧が所定の範囲内となるように操作するには、掘進速度とスクリューコンベアによる排土速度をバランスさせる必要がある。掘進速度はカッタートルクや総推力など多数のデータと密接に関係する。そのため、多数のデータを監視しながらスクリューコンベアの回転速度を操作しなければならず、操作は熟練度の高いオペレータでなければ難しい。
熟練したオペレータは減少の傾向にあり、確保することが難しく、また、熟練度の高いオペレータを要請するには多大な時間を要する。また、熟練したオペレータであっても操作のタイミングや設定値を誤ることがあり、シールド掘削機に対する操作が適切に行われない場合、掘削されたトンネルの設計に対する精度や安全性が低下してしまう懸念がある。
このため、シールド掘削機における操作の設定値が適切に提示される方法が求められている。
【０００５】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、シールド掘削機における精度のよい操作の設定値を示すことができる操作設定提示装置、及びプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決するために本発明の一実施形態の操作設定提示装置は、シールド掘削機の掘削状況に関する掘削状況データに当該掘削状況におけるシールド掘削機における操作の設定値に関する設定データが付された学習データを用いて機械学習を実行することにより、シールド掘削機における操作の設定値を予測する設定予測モデルを作成するモデル作成部を備えることを特徴とする。
【０００７】
また、本発明の一実施形態の操作設定提示装置は、前記掘削状況データには、シールド掘削機の施工環境に関する環境データ、及び前記環境データに対応するシールド掘削機の掘削動作に関する動作データが含まれることを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一実施形態の操作設定提示装置は、前記環境データには、掘進時における指示土圧、及び制御土圧が含まれ、前記動作データには、シールド掘削機のスクリューコンベアに関する測定値が含まれ、前記設定データには、前記スクリューコンベアに関する操作の設定値が含まれることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一実施形態の操作設定提示装置では、前記モデル作成部は、前記掘削状況データに前記設定データが付されたデータの中から選択されたデータを学習データとして用いることにより機械学習を実行することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の一実施形態の操作設定提示装置では、前記モデル作成部は、前記制御土圧と、前記指示土圧との差分が所定の閾値以下である前記掘削状況データを選択し、選択した前記掘削状況データに前記設定データが付された学習データを用いて機械学習を実行することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の一実施形態の操作設定提示装置は、所定の時間毎に前記掘削状況データを取得する掘削状況データ取得部と、前記モデル作成部により作成された前記設定予測モデルを用いて、前記掘削状況データに示される状況におけるシールド掘削機における操作の設定値を予測する予測部と、前記予測部により予測された予測結果を出力する出力部をさらに備えることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の一実施形態の操作設定提示装置は、前記所定の時間毎に前記設定データを取得する設定データ取得部と、前記掘削状況データ取得部により取得された前記掘削状況データに前記設定データ取得部により取得された前記設定データを対応づけたデータを記憶する記憶部をさらに備え、前記予測部は、前記記憶部に記憶されたデータを用いて前記モデル作成部に機械学習を実行させることにより前記設定予測モデルを更新することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の一実施形態のプログラムは、コンピュータに上述した操作設定提示装置として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
以上説明したように、この発明によれば、シールド掘削機における精度のよい操作の設定値を示すことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施形態の操作設定提示装置１００が設定予測モデルを作成する対象のシールド掘削機２０を説明する図である。
【図２】実施形態の操作設定提示装置１００の構成例を示すブロック図である。
【図３】実施形態の学習データ記憶部１０７における学習データテーブルの構成例を示す図である。
【図４】実施形態の操作設定提示装置１００の動作例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、実施形態の、操作設定提示装置、及びプログラムを、図面を参照して説明する。
【００１７】
図１は、本実施形態の操作設定提示装置１００（図２参照）が設定予測モデルを作成する対象のシールド掘削機２０を説明する図である。
図１（ａ）は、本実施形態の操作設定提示装置１００が設定予測モデルを作成する対象のシールド掘削機２０の概念図を示している。図１（ｂ）は、シールド掘削機２０を推進させる推進ジャッキの概念図である。
【００１８】
図１（ａ）に示すように、シールド掘削機２０は、円筒形のスキンプレート２の矢印Ｄ１の方向の後部において、エレクタ（不図示）によりセグメントを組み立てることにより、一次覆工Ｓを施工しつつ、地山３０を掘削するための機構である。シールド掘削機２０においては、カッタービット２３を備えた環状かつ面板型のカッター１０の矢印Ｄ１の方向の後部に作泥土室７が設けられている。作泥土室７には複数の土圧計７０が設置される。土圧計７０は、作泥土室７における泥土圧を測定する。作泥土室７には作泥土材注入管８から作泥土材９が注入され、練混ぜ翼（不図示）により練混ぜられることにより掘削された土砂が泥土に変換される。シールド掘削機２０では、作泥土室７の泥土圧を地山３０の掘削面（切羽）における土圧と水圧とにバランスさせることにより地山を安定させ、掘削を行う。作泥土室７に堆積された掘削残土は、スクリューコンベア６０に導入され、コンベア６２、６３を介して、掘削しているトンネルの外部に排土される。架台Ｍは、スクリューコンベア６０、およびコンベア６２、６３の各々を支持している。
また、シールド掘削機２０は、作泥土材９を注入する代わりに特殊起泡材で作られた気泡を掘削土に添加することで掘削土の流動性を向上させながら作泥土室７（チャンバー）内の土圧を調整して掘削を行う場合もある。
【００１９】
ここで、スクリューコンベア６０は、油圧制御によりスクリューの回転速度が制御される。スクリューコンベア６０のスクリューの回転速度（以下、単にスクリューの回転速度という）が速くなると作泥土室７の泥土の排土が進むため泥土圧が低下し、スクリューの回転速度が遅くなると作泥土室７の泥土の排土が停滞するため泥土圧が上昇する。すなわち、スクリューの回転速度を設定する操作が行われることにより泥土圧が制御される。
【００２０】
図１（ｂ）に示すように、推進ジャッキは、スキンプレート２の内周を囲むようにして、スキンプレート２とセグメントとの間に配置される。推進ジャッキが油圧操作により推進（伸長）されることでスキンプレート２の面が押されシールド掘削機２０が推進する。
【００２１】
ここで、いずれの位置の推進ジャッキを推進させるかによりスキンプレート２の面を推進させる力点が設定され、シールド掘削機２０の推進方向が決定される。また、推進ジャッキを推進させる速度によりシールド掘削機２０の推進速度が決定される。すなわち、いずれの推進ジャッキを選択するかを設定する操作が行われることによりシールド掘削機２０の推進方向が制御される。また、推進ジャッキの推進速度を設定する操作が行われることによりシールド掘削機２０の推進速度が制御される。つまり、シールド掘削機２０において、シールド掘削機２０の掘進速度とスクリューの回転に伴う排土速度とをバランスさせることにより土圧の制御が行われ、土圧を制御することで地山を安定させて掘削を行う。
【００２２】
本実施形態では、シールド掘削機２０の掘進時における掘削状況に関する掘削状況データが取得される。掘削状況データには、シールド掘削機の施工環境に関する環境データ、及び環境データに対応するシールド掘削機の掘削動作に関する動作データが含まれる。
環境データは、例えば、指示土圧、及び制御土圧である。ここで、指示土圧は、矢印Ａの方向に働く地山３０の土圧であり、深度や地質に基づいて導出される土圧に地盤の沈下に伴う影響を考慮して決定される。また、制御土圧は、作泥土室７の内部における泥土圧の代表値である。例えば、制御土圧は、作泥土室７の中央付近に設置された土圧計７０の所定の時間毎（例えば、１秒毎）により測定された泥土圧の平均値である。
動作データは、例えば、スクリューの回転速度の測定値、スクリューコンベア６０の油圧、スクリューコンベア６０のゲート（出口）の開度、推進ジャッキのストローク、カッター１０のトルク、シールド掘削機２０の推進速度、推進ジャッキの総推進力、気泡注入率等である。これらの環境データ、および動作データは、所定の時間毎（例えば、１秒毎）に測定される。
【００２３】
また、本実施形態では、シールド掘削機２０の操作に関する設定データが取得される。設定データは、例えば、スクリューの回転速度の設定値、推進ジャッキの選択の設定値、推進ジャッキの推進速度の設定値である。これらの設定データは、動作データが測定される所定の時間毎と同等の時間毎に取得される。
【００２４】
図２は、実施形態の操作設定提示装置１００の構成例を示すブロック図である。
操作設定提示装置１００は、例えば、掘削状況データ入力部１０１と、設定データ入力部１０２と、予測結果出力部１０３と、処理部１０４と、モデル作成部１０５と、設定予測部１０６と、学習データ記憶部１０７とを備える。
【００２５】
掘削状況データ入力部１０１は、例えば、操作設定提示装置１００のタイマー（不図示）からの所定の時間（例えば、１秒間）の経過を示す計時信号が供給されたタイミングにおいて、上述した掘削状況データを取得する。掘削状況データ入力部１０１には、例えば作泥土室７の中央付近に設置された土圧計７０により測定された測定結果が入力される。また、掘削状況データ入力部１０１には、例えばスクリューコンベア６０や、推進ジャッキに設置された各種センサ（不図示）により検出された検出値が入力される。掘削状況データ入力部１０１は、学習データ記憶部１０７における学習データテーブルに対して、取得した掘削状況データを、取得した時間（タイムスタンプ）と対応づけて記憶させる。
【００２６】
設定データ入力部１０２は、例えば、掘削状況データ入力部１０１により掘削状況データが取得されるタイミングにおいて、上述した設定データを取得する。設定データ入力部１０２には、シールド掘削機２０の操作盤（不図示）におけるタッチパネル等に入力される各種操作の設定値が入力される。設定データ入力部１０２は、学習データ記憶部１０７における学習データテーブルに対して、取得した設定データを、取得した時間と対応づけて記憶させる。
【００２７】
予測結果出力部１０３は、設定予測部１０６により予測された操作の内容を出力する。予測結果出力部１０３は、例えば、表示装置であり、設定予測部１０６により予測された操作の内容を表示する。また、予測結果出力部１０３は、例えば、スピーカであり、設定予測部１０６により予測された操作の内容を音声やアラーム音などにより出力する。
【００２８】
処理部１０４は、掘削状況データ入力部１０１により取得された掘削状況データ、および設定データ入力部１０２により取得された設定データに基づいて、学習データを生成する。処理部１０４は、例えば、複数の時系列の掘削状況データにおける特徴量を抽出する。特徴量は、掘削状況データに含まれる特徴的な成分であり、例えば、指示土圧と制御土圧の差分、および掘削状況データを短時間（例えば、１０秒）移動平均した値や長時間（例えば、６０秒）移動平均した値などを算出することにより得ることができる。処理部１０４は、学習データ記憶部１０７における学習データテーブルに対して、抽出した特徴量を、対応する時間と対応づけて記憶させる。
【００２９】
また、処理部１０４は、それぞれのタイミングで取得された掘削状況データおよび設定データに対し、学習データとして用いるか否かの判定を行う。学習データとして用いるか否かの判定は、例えば、指示土圧と制御土圧との乖離の度合に基づいて行われる。
処理部１０４は、ある時刻の指示土圧と制御土圧との差分（以下、土圧差分という）が所定の閾値以上である場合、その時刻の掘削状況データおよび設定データを学習データとして用いないと判定する。また、処理部１０４は、ある時刻の土圧差分が所定の閾値未満である場合、その時刻の掘削状況データおよび設定データを学習データとして用いると判定する。処理部１０４は、学習データ記憶部１０７における学習データテーブルに対して行った判定の結果を、対応する時間と対応づけて記憶させる。
なお、処理部１０４は、土圧差分だけでなく、操作の頻度やばらつきに基づいて判定を行ってもよい。また、処理部１０４は、掘削状況データおよび設定データをクラスタ分析した結果に基づいて判定を行ってもよい。
【００３０】
モデル作成部１０５は、学習データ記憶部１０７における学習データテーブルに記憶されたデータを学習データとして用いて機械学習を実行することにより、シールド掘削機２０における操作の設定値を予測するための設定予測モデルを作成する。ここで、設定予測モデルを作成する機械学習の技法としては、決定木学習、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、サポートベクタマシンなどの一般的に用いられている技法のいずれを用いてもよい。
また、モデル作成部１０５は、処理部１０４により学習データとして用いると判定された掘削状況データ、および当該掘削状況データに対応する設定データを学習データとして機械学習を実行する。これによりモデル作成部１０５は、例えば、土圧がより適切に精度よく制御された場合の掘削状況データと設定データとを学習することができる。
【００３１】
設定予測部１０６は、モデル作成部１０５により作成された設定予測モデルを用いて、掘削状況データに示される状況におけるシールド掘削機２０の操作における設定値を予測する。設定予測部１０６は、ある時刻に取得された掘削状況データを設定予測モデルに入力させた場合に設定予測モデルから出力されるデータを、予測される操作を示すデータとする。
【００３２】
学習データ記憶部１０７は、モデル作成部１０５に設定予測モデルを作成させるための学習データテーブルを記憶する。
図３は、実施形態の学習データ記憶部１０７における学習データテーブルの構成例を示す図である。図３の例では、学習データテーブルはタイムスタンプ、掘削状況データ、掘削状況データ短時間移動平均、掘削状況データ長時間移動平均、土圧差分、設定データ、分類の各項目を有する。タイムスタンプには掘削状況データおよび設定データが取得された時刻が記憶される。掘削状況データにはタイムスタンプに示す時刻に取得された掘削状況データが記憶される。なお、掘削状況データには複数の掘削状況データ（掘削状況データ＃１、＃２、・・・、＃Ｎ）のそれぞれが記憶される。ここでＮは任意の自然数である。
【００３３】
掘削状況データ短時間移動平均にはそれぞれの掘削状況データの短時間（例えば、１０秒）の移動平均値が記憶される。掘削状況データ長時間移動平均にはそれぞれの掘削状況データの長時間（例えば、６０秒）の移動平均値が記憶される。土圧差分には指示土圧と制御土圧の差分が記憶される。設定データにはタイムスタンプに示す時刻に取得された掘削状況データが記憶される。設定データには複数の設定データ（掘削状況データ＃１、・・・、＃Ｍ）のそれぞれが記憶される。ここでＭは任意の自然数である。分類には処理部１０４により行われた分類を示す番号が記憶され、例えば、番号０は番号３よりも学習データとして用いられる度合が低い分類であることを示す。
【００３４】
図４は、実施形態の操作設定提示装置１００の動作例を示すフローチャートである。
まず、操作設定提示装置１００は学習データを取得する（ステップＳ１）。ここで、操作設定提示装置１００が取得する学習データは、操作設定提示装置１００が操作における設定値を予測する対象のシールド掘削機２０における掘削状況データおよび設定データであってもよいし、他のシールド掘削機における標準的な掘削時の掘削状況データおよび設定データであってもよい。
【００３５】
次に、操作設定提示装置１００は取得した学習データを用いて機械学習を実行することにより設定予測モデルを作成する（ステップＳ２）。
次に、操作設定提示装置１００は、操作における設定値を予測する対象のシールド掘削機２０における掘削状況データおよび設定データを取得する（ステップＳ３）。取得された掘削状況データおよび設定データは学習データ記憶部１０７に記憶される。また、操作設定提示装置１００は、取得された掘削状況データに基づいて抽出された特徴量、および学習データとしての分類を示す情報を学習データ記憶部１０７に記憶させることで、学習データ記憶部１０７の学習データテーブルに学習データを記憶する（ステップＳ４）。
【００３６】
次に、操作設定提示装置１００は、設定予測モデルを更新するか否かを判定する（ステップＳ５）。操作設定提示装置１００は、学習データ記憶部１０７における学習データテーブルに、モデルを作成するために必要な量の学習データが蓄積された場合に設定予測モデルを更新すると判定する。
操作設定提示装置１００は、設定予測モデルを更新すると判定した場合、設定予測モデルを更新する（ステップＳ６）。操作設定提示装置１００は、学習データ記憶部１０７における学習データテーブルに記憶された学習データを用いてモデル作成部１０５に機械学習を実行させることで、新たな設定予測モデルを作成させる。そして、操作設定提示装置１００は、設定予測モデルを新たな設定予測モデルに置き換えることにより設定予測モデルを更新する。ここで、新たに作成された設定予測モデルは、シールド掘削機２０の掘進に伴って取得された掘削状況データおよび設定データを用いて作成されたモデルである。このため、操作設定提示装置１００は、掘削の環境や予測対象のシールド掘削機２０の特徴に応じて精度の高い予測を行うことで、より精度の高い操作の設定値を提示することが可能となる。
【００３７】
そして、操作設定提示装置１００は、取得された掘削状況データを設定予測モデルに入力させることによりシールド掘削機２０の操作における設定値を予測する（ステップＳ７）。操作設定提示装置１００は、予測した操作の設定値を示すデータを出力する（ステップＳ８）。
【００３８】
以上説明したように、実施形態の操作設定提示装置１００は、シールド掘削機２０に対する操作に関し、掘削状況データに当該掘削状況における設定データが付された学習データを用いて機械学習を実行することにより、シールド掘削機２０の操作における設定値を予測する設定予測モデルを作成するモデル作成部１０５を備える。
これにより、実施形態の操作設定提示装置１００は、シールド掘削機２０における精度のよい操作の設定値を示すことができる。モデル作成部１０５が、掘削状況と操作の設定値との関係性を示すモデルを作成することができるためである。モデル作成部１０５により作成されたモデルに掘削状況を入力することで出力される設定値を提示することでシールド掘削機２０における精度のよい操作の設定値を示すことができる。
【００３９】
また、実施形態の操作設定提示装置１００では、掘削状況データには、シールド掘削機２０の施工環境に関する環境データ、及び環境データに対応するシールド掘削機２０の掘削動作に関する動作データが含まれる。これにより、実施形態の操作設定提示装置１００は、掘削現場の環境と、シールド掘削機２０の特性とに基づいた設定予測モデルを作成することができ、モデルから出力される設定データに基づいてシールド掘削機２０における精度のよい操作の設定値を示すことができる。
【００４０】
また、実施形態の操作設定提示装置１００では、環境データには、掘進時における指示土圧、および指示土圧が含まれ、動作データには、シールド掘削機２０のスクリューコンベア６０に関する測定値が含まれ、設定データには、スクリューコンベア６０に関する操作の設定値が含まれる。これにより、実施形態の操作設定提示装置１００は、関連性の高い指示土圧と指示土圧、及びスクリューコンベア６０の設定値とのそれぞれの関係に基づいた設定予測モデルを作成することができ、モデルから出力される設定データに基づいてシールド掘削機２０における精度のよい操作の設定値を示すことができる。
【００４１】
また、実施形態の操作設定提示装置１００では、モデル作成部１０５は、指示土圧と制御土圧との差分に基づいて学習データに用いると判定されたデータを用いて機械学習を実行する。これにより、実施形態の操作設定提示装置１００は、より適切なデータを用いて設定予測モデルを作成することができ、モデルから出力される設定データに基づいてシールド掘削機２０における精度のよい操作の設定値を示すことができる。
また、実施形態の操作設定提示装置１００では、モデル作成部１０５は、土圧差分が所定の閾値以下である掘削状況データを選択し、選択した掘削状況データに設定データが付された学習データを用いて機械学習を実行する。これにより、実施形態の操作設定提示装置１００は、より土圧が目標値に近い状態に適切に制御された場合のデータを学習データとすることでより適切なデータを用いて設定予測モデルを作成することができ、モデルから出力される設定データに基づいてシールド掘削機２０における精度のよい操作の設定値を示すことができる。
【００４２】
また、実施形態の操作設定提示装置１００は、所定の時間毎に掘削状況データを取得する掘削状況データ入力部１０１と、モデル作成部により作成された設定予測モデルを用いて、掘削状況データに示される状況におけるシールド掘削機２０の操作における設定値を予測する設定予測部１０６と、設定予測部１０６により予測された予測結果を出力する予測結果出力部１０３をさらに備える。これにより、実施形態の操作設定提示装置１００は、掘削状況データ入力部１０１により取得されたシールド掘削機２０の掘削状況に基づいて、設定予測部１０６が操作における設定値を予測することができ、予測結果出力部１０３により予測した操作を出力させることができる。このため、実施形態の操作設定提示装置１００は、オペレータが設定する操作の推奨値を提示することができ、例えば、操作ガイダンスを実施する操作支援装置として機能させることができる。また、操作の推奨値をシールド掘削機２０の操作盤における設定信号に変換して操作盤に出力させることで自動運転が可能となる。
【００４３】
また、実施形態の操作設定提示装置１００は、所定の時間毎に設定データを取得する設定データ入力部１０２と、掘削状況データ入力部１０１により取得された掘削状況データに設定データ入力部１０２により取得された設定データを対応づけたデータを記憶する学習データ記憶部１０７をさらに備え、設定予測部１０６は、学習データ記憶部１０７に記憶されたデータを用いてモデル作成部１０５に機械学習を実行させることにより設定予測モデルを更新する。これにより、実施形態の操作設定提示装置１００は、操作における設定値を予測する対象のシールド掘削機２０の、掘削の進行に伴って蓄積された掘削状況データ、およびその掘削状況データに対応する設定データに基づいて設定予測モデルを更新することができ、精度のよい予測を行うことができる。このため、シールド掘削機２０における精度のよい操作の設定値を示すことができる。
【００４４】
上述した実施形態における操作設定提示装置１００が行う処理の全部または一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。
【００４５】
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【符号の説明】
【００４６】
１００…操作設定提示装置、１０１…掘削状況データ入力部、１０２…設定データ入力部、１０３…予測結果出力部、１０４…処理部、１０５…モデル作成部、１０６…設定予測部、１０７…学習データ記憶部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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