社会・産業インフラ維持のための自律的サイバーフィジカルシステム

京都工芸繊維大学

増田 新・射場大輔・東善之

1モチベーション
下水道（管渠）社会的動機

建設年度別施設数

管理者ごとの施設延長（km）
幸福な社会生活基盤の維持
18,000

都道府県
2%注）このほかに、施設整備年度が古く、データが確認できなかった施設が約15,000kmある

16,00014,000

政令市
23%

下水道管きょ12,00010,0008,000

社会・産業インフラ人工物の健全性維持管渠：約430,000km

6,000
4,000

従来の労働集約的・属人的橋梁の現状
市町村等

2,000
075%
アプローチの破綻※2011～2012年度はデータ未集計○建設年度別橋梁数

都道府県

ストックピラミッド

道路橋

14000

12000

10000

8000

6000

4000

2000

1955

1965

1975

1985

1995

2005

平均年齢18年

12,000■都道府県・政令市等

橋梁
約72万橋

9,000
■市区町村

6,000

3,000

注）平均年齢は、建設年度が把握されている施設の平均

2010

2000

199019801970

1960

1950

1940

政令市

1935

0
1915

都道府県

市町村等

1945

92（年）84
都道府県,䕿 ᡃ䛜ᅜ䛾⥲ேཱྀ䛿䚸2050ᖺ䛻䛿9,515୓ே䛸䛺䜚䚸⣙3,300୓ே䠄⣙25.5䠂䠅ῶᑡ䚹
76
約130,000橋䕿 㧗㱋ேཱྀ䛜⣙1,200୓ேቑຍ䛩䜛䛾䛻ᑐ䛧䚸⏕⏘ᖺ㱋ேཱྀ䛿⣙3,500୓ே䚸ⱝᖺேཱྀ䛿⣙
68（19%）
900୓ேῶᑡ䚹䛭䛾⤖ᯝ䚸㧗㱋໬⋡䛿⣙20䠂䛛䜙⣙40䠂䛻ୖ᪼䚹60
52
政令市,
44
約46,000橋,36(6%)
市区町村,
28
約480,000橋,(66%)
20124

地方公共団体管理
約66万橋

政令市

ストックピラミッド

1930（km）500݈О৥нМУѝ೑௵ওрఌ‫໇̢ڂ‬ᆚχࣂ࿞࿾̣
0500

国土交通省, 約38,000橋,（5%）
18,000
高速道路会社, 平均年齢：28年■高速道路会社
約23,000橋,（3%）（km） （km）
道路公社,2500 15,0001000 1500 2000
3000 3500
16000
約2,000橋, (0.3%)■国土交通省1925

平均年齢：20年

1920

生産年齢人口減少○道路管理者別（年度）

092（年）
847668605244362820124

市町村等
出典：国土交通省調べ※この他に建設年度不明橋梁約23万橋

出典：「社会資本の老朽化の現状と将来」https://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/maintenance/02research/02_01.html（参考）道路種別別

高速自動車国道
約20,000橋（3%）○建設後50年を経過した橋梁の割合

直轄国道
約41,000橋（6%）

2015時点 18%
社会と産業の持続可能性の維持＝社会と産業の徹底した効率化・省力化
2025時点
42%

橋梁
約72万橋
市町村道
約520,000橋（72%）
ฟ඾䠖䛂ᅜᅵ䛾㛗ᮇᒎᮃ䛃୰㛫䛸䜚䜎䛸䜑 ᴫせ䠄ᖹᡂ23ᖺ䠎᭶21᪥ᅜᅵᑂ㆟఍ᨻ⟇㒊఍㛗ᮇᒎᮃጤဨ఍䠅

補助国道
約34,000橋
（5%）

都道府県道
約110,000橋（15%）※この他に建設年度不明橋梁約23万橋（出典）道路局調べ(H26.12時点）

2モチベーション
学術的動機
人間

人間

システム層サイバー層

情報・AI
情報・AI
ネットワーク

物理リザバー計算
デジタルツイン
生物的統合

デバイス
スマート機能材料
対象人工物
物理層

身体化されたセンサネットワーク
自律ロボット

対象人工物
フィジカル層
情報と物理が本質的に統合された
サイバーフィジカル結合領域の開拓

3

目指すところ
物理世界への能動的プローブとしてのセンシ
ングロボット・ドローンの自律化技術

デジタルツインによる予測技術

サイバーフィジカルsmo uono
A ut
ware
afl
Se
eredwopSelf- ive
act
Inter
インフラ

人工物の自律ロボット化

革新的な高密度センサネットワーク（センシングとデータ通信・処理を物理リザバーコンピューティングで融合）

社会・産業インフラ人工物の健全性維持
生産年齢人口減少

人間をパートナーとして自らを生きながらえさせる自律的・自覚的・自活的システム

4

基盤となる技術要素
新技術の特長・従来技術との比較

発振機構

モーター
フライホイール
ばね
尻尾
推進機構

Fig. 52 Filtered output for hand-tightened bolt.

交差リンク電磁石

ECGntl [Self-powered transponder
designdlnn;!
!
!

[)

京都工芸繊維大学l

機械要素（歯車・軸受）のデジタルツインモデル

11dFig. 53 Filtered output for 5 Nm.
Transponder harvests energy
from the operational
vibrationof the hostte
structureセンサロボット・ドローン
to chargelcapacitors.
[d 9=2 KN
When charged voltage
reachesa predetermined
level, SW turns toUWrliFig.
Fig. 48 Unexcited spectrum for 10 Nm.
oscillation circuit.
s[7G47 Unexcited spectrum for 10 Nm.
xbPE oscillates at one of the high frequency modes of the host structure.

Short Title of the Article

インテグリティセンサ
3Fig. 54 Filtered output for 10 Nm.

Hysteresis SWPE

M8Vcc Oscillation -Vcc

circuitVcc

Fig. 49 Excited Time
spectrum for 10 Nm.

Fig. 50 Excited spectrum for 10 Nm.

Oscillation voltage
いずれの場合も，生データからは加振後にセンサ応答を見て取ることは困難である．しかし，手Fig. 55 Filtered output for 19 Nm.
締めの場合は，Fig．40 より加振周波数の高調波が明確に出現していることがわかる．いっぽう，

Voltagedoubling
rectifier

5 Nm, 10 Nm では，19 Nm の場合には見られた加振周波数の整数倍の成分がまったく見られず，

Time
上記の図を比較すると，完全緩み（Fig.
，手締め（Fig.
52），完全締め付け（Fig. 55）の間に矛盾する結果となった．これらの実験は
0 51）
Nm,
19 Nm の場合の実験とは別のセンサを用いて行っは，センサ出力がこの順で小さくなっていく傾向が見られた．トルクの増加とともに接合面間の締たものであり，センサの再現性や歩留まりに問題があるのかもしれない．
Fig. 24 Photograph of experimental setup on vertical shaker.

以上の結果に基づき，バックグラウンドノイズを除去しセンサの応答を抽出するため，160Hz よFrequency

A. Change of the oscillation frequency
29
り高い周波数成分をカットするローパスフィルタをかけた波形を以下に示す．
AFig.
Photographof experimental setup on vertical shaker.
means a certain changeof24thestructuralFig. 52 Filtered output for hand-tightened bolt.
dynamics in high-frequency range.
M8BB
B. Change of the oscillation interval meansa certain change of the operational
vibration in low-frequency range.

TimeAggregator collect bursts from all transponders and does TF analysis.

2022 JSME-IIP/ASME-ISPS Joint Conference on
M8Micromechatronics for Information and Precision Equipment, Aug 31, 2022, Nagoya

Fig. 51 Filtered output for 0 Nm.

革新的な高密度センサネットワーク

Fig. 53 Filtered output for 5 Nm.

)
ac28

d7
Figure 10: figure illustrates single-attention algorithm.

劣化文脈理解5as original design [], we mainly focus on Transformer encoder by stacking a number of encoder block and integrating
MLP layer for classification. ÷ With difference signal might come with different noise, when using a robust adaptive
denoising filter, raw data could be automatically decomposed and reconstructed using learnable threshold.
To begin with, we trained denoise model with about one thousand epochs, as shown in Fig. 10, the reconstruction
loss is under around 0.08 and l1 norm of the reconstruction error is around 0.03 showing quite good preprocessed