ごみクレーン全自動化への取組み～ごみピット3D 計測技術の開発～
Development Work for a Fully Automatic Refuse Crane―Three-Dimensional Measurement of Refuse Pit―

眞野文宏＊
Fumihiro Mano

上村祥平＊＊
Shohei Uemura

渡邉 圭＊
Kei Watanabe

伊藤 正＊＊＊
Tadashi Ito

江口 徹＊＊＊＊
Toru Eguchi
博士（工学）

将来的な労働人口減少リスクに対するごみ焼却施設の運転省力化・自動化の一方策として，当社
では「ごみクレーン全自動化」を推進している。その要素技術の一つとして，ごみピット内に貯留しているごみ高さ情報を，複数の測距センサを用いてリアルタイムかつ高精度に計測する技術を確立した。測距センサには，レーザ方式と両眼ステレオ方式の異なる方式の組合わせ手法を採用した。クレーンバケットやごみ山の影など計測の死角領域には独自の補正処理を行い，ごみピット全面を安定して計測できることを確認した。
We are trying to realize a“Fully Automatic Refuse Crane（FARC）”for incineration plants as a labor-saving
solution to likely future decreases in the working population. As an elemental technology, we have developed
a way to accurately measure the height of waste in the refuse pit in real-time using several range sensors. The
range sensors combine laser and binocular stereo principles into an original detection system. The system isadditionally equipped with original corrective processing for dead-angle areas behind the crane bucket andpiled waste, thus it is proven to assuredly measure the whole surface of the waste in the pit.

Key Words：
ご み 焼 却 施 設

Incineration Plant

ご み ク レ ー ン

Refuse Crane

自動運転

Automatic Operation

3D計

測Three-dimensional Measurement【セールスポイント】
・運転員の熟練度合によるごみ撹拌操作の格差がなくなり，安定操業が図れる。
・省人化による LCC 低減が図れる。

まえがきに向けたごみ処理の広域化およびごみ処理施設の集少子高齢化に伴う労働人口の減少，地方財源の縮約化について」の通知が発表され，今後も広域化・小などの社会環境の変化を背景に，近年ごみ焼却を集約化が進められる中で受注競争が激化していくこ

はじめとする施設において DBO（Design, Build andとが予測される。これらを背景に，廃棄物処理事業Operation）による長期包括案件が増加している。まにおいてはさらなる運営の効率化が課題となっていた一昨年環境省からは「持続可能な適正処理の確保る。

10＊

神鋼環境ソリューション技報技術開発センター プロセス技術開発部 基盤技術室 ＊＊（株）神戸製鋼所 技術開発本部 生産システム研究所 計測技術研究室（株）神戸製鋼所 技術開発本部 生産システム研究所 制御技術研究室＊＊＊＊

Vol. 17 No. 1（2020 ／ 9）＊＊＊

環境プラント技術本部 装置技術部

具体的には，労働人口の減少において，熟練運転（1）認識機能員の確保が困難となっており，省力化・自動化が求

運転員の視覚情報から把握されるごみの堆積状況められている。また長期包括案件の増加では，さらや撹拌状況を認識する機能であり，これには図１①なる LCC（Life Cycle Cost）低減が求められている。のごみピット3D 計測機能や画像認識技術による②

これらを解決する手段として，近年 IoT/AI 技術をのごみ種識別機能を活用する。

活用した自動化による省力化への取組みが活発にな（2）判断機能っている。

認識機能で得たごみ情報などからその時点で最適

ごみ焼却施設の操業には，各所で人手の関わる作な操作（撹拌／積替／投入）を選択し，バケット移業があるが，その１つに安定燃焼に影響するごみピ動先の目標地点を決定する（③クレーン動作計画機ットでの撹拌や積替え，給じん装置への投入等のク能）。

レーンワークがあり，従来よりこれらは熟練運転員（3）操作機能の操作に依存している。ごみクレーンの自動運転機

動作計画機能が決定した目標地点へ向けて，現状能には，クレーンメーカが提供する機能もあるが，のマニュアル運転と同水準の高速かつ正確なバケッ量や性状が変動する家庭ごみを対象とするごみクレト動作を実現する（④高速化制御機能）。

ーンでは，しばしば使用できない状況が発生する。

現在，早期技術確立を目標に上記の各機能の開発

例えば，ごみ搬入の多い時間帯では最適なごみ撹拌を並行して進めているが，本稿では認識機能の一つ状態が維持できない状況が発生するため，クレーンを構成するごみピット3D 計測技術について，次節運転員を確保しなければならない状況にある。

以降で詳しく紹介する。

この課題に対し当社では，（株）神戸製鋼所と共同でごみクレーンの完全自動化を目指し，2018年よ

2. ごみピット3D 計測技術従来のごみ高さ計測は，ごみ積替えや撹拌作業時り技術開発に着手した。本報では開発中のごみクレにクレーンバケットがごみ面に到達する時の高さ情ーン全自動運転システムの概要および，その要素技報で都度更新することで表現していたが，ごみ搬入術の一つであるごみピット3D 計測技術の詳細につや積替え作業などの外乱により多くの領域ではリアいて述べる。

ルタイムにごみ高さを正確に把握できていなかっ1. ごみクレーン全自動運転システムの概要

た。また測距センサを用いる計測では，クレーンバ当社の目指すごみクレーン全自動化システムの全ケットやごみ山の影となる死角領域の精度が課題で体像は図１に示すとおりである。熟練運転員の操作あったが，今回これらを解決する独自技術（ごみピ技術を同システム上で再現するために，「認識」，ット3D 計測技術１））を開発した。

「判断」，「操作」の観点で機能要件を整理した。

図１
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ごみクレーン全自動化の全体像

神鋼環境ソリューション技報

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2. 1

ごみピット3D 計測の機器構成

ッカーボードを用いる手法が一般的であるが２），ごごみピット3D 計測を達成するための機器構成のみ高さの計測ではチェッカーボードをピット内に持模式図を図２に示す。開発技術ではごみピットの壁込むのは困難である。本技術では，ピット壁面上の面上に測距センサを設置して3D 計測を行うが，測目盛を使った独自のキャリブレーション手法を構築

距センサ１台では，クレーンがごみ面よりも手前にした。以下に詳細を記す。

存在する場合，それが障害物となり正確なごみ高さ2. 2. 1を取得できない可能性がある。そこで本技術では測3D 座標系に存在する物体をカメラで撮影したときの画像座標値

距センサを２台使用し，互いを対向させて設置する

図４は全体座標系とステレオカメラ上で定義構成とした。これにより死角なくごみピット全面のされるカメラ座標系，およびその位置関係を示ごみ高さを計測できる効果が期待される。

したものである。

測距センサの測定方式（図３）は，１台がレーザと方向に， 方向にだ け 離 れ て い る。

での座標の測距センサは，2D 計測が可能な測量センサと回に存在する物体について，での座標転ステージを組合わせたものである。また両眼ステは，ステレオカメラの設置角度を方式，１台が両眼ステレオ方式である。レーザ方式

レオ方式の測距センサは，市販の産業用カメラ２台の原点は，， 方向にので軸まわりに と定義すると，式（1）で表される。

を組合わせることによるステレオカメラを採用した。
2. 2

ステレオカメラのキャリブレーション

ステレオカメラのキャリブレーションでは，チェ…式（1）

図２

ごみピット3D 計測の機器構成模式図（受入・破砕２段ピット方式の平面図）

図３
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図４

全体座標系とカメラ座標系

測距センサ（左：レーザ方式，右：両眼ステレオ方式）

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…式（2）…式（3）さ ら に， 撮 影 さ れ た 物 体 の 理 論 画 像 座 標 値
は，それぞれ式（4），（5）で表される。
…式（4）
…式（5）
2. 2. 2

ピット内に堆積したごみ位置の3D 座標演算

アルゴリズムごみピット3D 計測では，まずピット壁面上の複数の目盛について，実際に撮影された画像の座標値と，式（1）～式（5）を元に演算されたを算出する。実画像座

理論画像座標値

標値と理論画像座標値
は，レンズの歪みなどの影響で差が生じるため，算出したそれぞれの画像座標値を参照して，実画像座標値から理論画像座標値へと補正するための校正式（式図５における物体位置とカメラ視野角・画素数の関係（上段：水平方向，下段：鉛直方向）（6））を最小二乗法などで構成する。
…式（6）また図５は，における物体の3D 位置と，カメラ視野角・画素数の関係を表した模式図である。

また，ピット内に堆積したごみの実画像座標値についても，ステレオカメラの特徴量マッチング ３）

水 平 方 向 の カ メ ラ 視 野 角・ 画 素 数 を そ れ ぞ れなどから算出する。ごみの実画像座標値をピット壁鉛直方向のカメラ視野角・画素数をそれぞれ面上の目盛と同様に式（6）に代入することで，理と定義すると，撮影画像の水平方向の１ピク論画像座標値を算出することができる。そして，ごセルに相当する長さ相当する長さと鉛直方向の１ピクセルには，それぞれ式（2），（3）で表さ

みの理論画像座標値に対し，式（1）～式（5）を逆算することで，におけるごみの3D 点群座標を算出することができる。

れる。

図６は，上記のアルゴリズムを基に実際のピット

図６Vol. 17 No. 1（2020 ／ 9）

両眼ステレオ方式によるごみ高さ取得結果

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ステレオ方式
取得データ

レーザ方式
取得データ

３次元点群データの合成
外れ値の除去処理

図８

外れ値の除去処理結果

内挿補間処理ピット内のごみ高さデータ算出
図７

3D 点群データ処理アルゴリズム

内のごみ高さを計算し3D 表示した結果の一例である。破砕ピット・受入ピットだけでなく，仕切り上にあるごみ高さもおおむね再現されており，本キャリブレーション手法の有効性を確認することができる。
2. 3

3D 点群データ処理アルゴリズム

3D 点群データ処理アルゴリズムの概略を図７に図９示す。ごみピット全面のごみ高さを算出するため

現地3D 計測結果に，レーザ方式，ステレオ方式それぞれで取得した3D 点群データを合成した後，外れ値の除去処理，内挿補間処理の２つの処理を実行するアルゴリズムを考案した。

ごみピット3D 計測結果

操業プラントにおける3D 計測結果の一例を図９に示す。ピット内の画像より，運転中のクレーンが以下に詳細を記す。
2. 3. 1

2. 4

映込んでいることがわかるが，3D 計測結果では外外れ値の除去処理れ値として除去されていることが確認できる。ま

運転中のクレーンの映込みなどを，外れ値としてた，クレーンやごみ山の影となった箇所では内挿補判断して除去する。3D 点群データはごみ面より下間がほどこされており，周囲の3D 点群データから部の情報を取得できないことを利用し，ここではピ妥当な推定高さが算出されていることも確認できた。

ットを格子状の区画に分割し，それぞれの区画で高むさが最小の点以外の点群を除去する独自のフィルタ

すび

本技術により，ごみピット内のごみ形状をリアル処理を行った。図８に外れ値の除去処理結果の一例

タイムかつ高精度に把握することができるようになを示す。処理前はピット中央部にクレーンの映込みった。これにより常に状況が変化し続けるごみ形状が見られるが，処理後ではごみ面の概形を保ったまに対し，最適な動作を行わせることが可能になる。

まクレーンの映込みを除去できている。

今後は，開発を進めている判断技術，操作技術と組2. 3. 2

合せてごみクレーン全自動化の実証を進め，自動化

内挿補間処理

前項の外れ値処理で得られた点群データを参照点として，点群データの存在しない領域に関して内挿補間を行う。この点群データの存在しない領域は，クレーンやごみ山の影となり測量センサの死角となった箇所のことを指す。ここでは，ごみピットの長手方向に点群データを分割し，分割された点群データごとに線形補間を行う手法を用いた。

14の効果を検証していく。
［参考文献］
１）小野雄基ほか：AI・IoT を活用したごみ焼却施設の自動運転の高度化，環境技術（2020年４号），p.189-194
２）井口征士，佐藤宏介：三次元画像計測（1990），p.9199，昭晃堂
３） 奥 富 正 敏 ほ か： デ ジ タ ル 画 像 処 理（2004），p.218237，CG-ARTS 協会

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