一般講演「道路除雪（運搬排雪）のDX化について」
国立研究開発法人土木研究所

寒地土木研究所

技術開発調整監付寒地機械技術チーム上席研究員

かた のこう じ

片野浩司

図－1

寒地土木研究所寒地機械技術チームの片野です。
「道路除雪の運搬排雪のDX化（運搬排雪作業の計画支援技術及び省力化・自動化に関する研究）」について報告させていただきます（図－1）。
本日は、運搬排雪作業とは何かからスタートし、背景と目的、排雪計画支援のための堆雪断面積推計技術、モバイル端末を用いた堆雪形状計測技術、ロータリ除雪車の積込作業自動化に向けた検討、画像認識技術を活用した積込量計測モデルの試作、まとめ、について進めてまいります（図－2）。

図－2

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図－3

図－4

まずは、運搬排雪作業とは何か、そして、背景と目的について説明します（図－3）。道路管理者は、安全かつ快適な冬期間の交通流の確保のため、ロータリ除雪車によって路肩に溜まった雪を雪堆積場に移動させることで、道路有効幅員を確保する運搬排雪作業を実施しています。本研究は、このロータリ除雪車によるダンプトラックの積込作業の煩雑であり、熟練を要する作業に対し、人員体制の省力化、堆雪量計測及び機械操作の自動化に向けた開発を行うものです（図－4）。
まずは、運搬排雪作業がどのようなものであるか、その作業の様子をご覧ください（図－5）。ロータリ除雪車のエンジン出力の規格は220kWです。堆雪幅は2.2mです。ダンプトラックは10tダンプです。路肩の雪を全部取り切らない、拡幅除雪という工法です。ロ

図－5ータリ除雪車とダンプトラックが並走して積込を行う
並列積込と呼ばれているものです。止まっているようにも見えますが、ノロノロと並走しています。札幌や小樽などの都市部では夜間作業で行われます。
古いビデオも見つけましたので、当時の映像も併せてご覧ください（図－6）。これは1956年（昭和31年）、国産初のロータリ除雪車（専用車）が試作導入されたときのものです。このロータリ除雪車は2軸のオーガが採用されています。ダンプトラックは、キャブオーバーではなく、ボンネット型となっています。蛇足ですが、背後に馬そりが通過しました。

図－640

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2023年度図－7

図－8

それでは背景と目的です（図－7）。冬期間の道路交通サービス低下の大きな要因の一つは、路肩堆雪による道路有効幅員の減少です。運搬排雪作業は総除雪費の約3割を占める主要な工種であり、予算制約のもとで巻出・拡幅・カットなど複数の工法を組み合わせて行われていますが、その実施時期、工法は、除雪従事者の経験によって支えられています。また、運搬排雪作業の実施判断には、現場状況を踏まえた実施時期や工法を選択し、その状況に応じた除雪機械、オペレータ、運搬車両であるダンプトラック、交通誘導員等を配置する必要があります。
その一方で、運搬排雪作業に使用する機械やダンプトラック及びオペレータが不足し、確保に苦慮してい図－9る状況です。除雪従事者の減少、高齢化により、除雪作業の担い手の確保が困難となっています。
そのため、本研究では、現場の雪堆積量や運搬排雪作業量等を推計把握し、経験に依存せず、実施時期、作業員を確保します。③そして実際の積込作業時に工法等の判断が可能となる効果的な運搬排雪作業の作

は、ロータリ除雪車と運転手と助手は互いに協力し合業計画支援技術を開発します。また、運搬排雪作業にいながら共同で作業して、ダンプトラックに雪を積みおけるロータリ除雪車のダンプトラックへの積込操作込みます。この時間約１分強です。ダンプトラックのにAI技術を活用した積込画像認識技術を構築し、そオペレータは、雪堆積場まで運搬し、排雪します。④

れを用いて積込作業の省力化、自動化を支援します（図雪堆積場で何台かに1台かは、正しい量で積み込まれ－8）。

たかどうか検量が行われます。その後、⑤ダンプトラ

この運搬排雪作業をイラストで表しますと、このよックは再び現場に戻り、列の最後尾に並び、次の順番うになります（図－9）。まず、道路管理者は除雪受注まで待機し、再び積込が行われます。以上の作業は一業者に対し、①運搬排雪作業の実施時期及び工法を計晩中繰り返され、一晩で350回ほどダンプトラックが画するため、堆雪形状の計測の指示を出します。②除行き来すると言われています。

雪受注業者は堆雪形状を複数名で計測して、道路管理者に報告します。次に、計測結果を勘案し、ロータリ

これから、各作業プロセスについて、見ていきたいと思います。

除雪車、ダンプトラック、それに必要なオペレータ、
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図－10

図－12

図－11

図－13

最初に排雪計画支援のための堆雪断面積推計技術に堆雪断面積を推計するための分析手順について説明

ついて説明します（図－10）。これは先ほどのイラスします（図－13）。まず、実測値を計測しました札幌市、トで表しますと、この赤丸部分となります（図－11）。

小樽市、旭川市の地域ごとに重回帰分析を行い、それ除排雪作業の計画には、熟練者、担い手不足などもぞれ堆雪断面積予測式を算出し、予測式として適用であり、実施時期や工法に関する判断を経験に依存しなきる可能性を確認しました。次に予測精度の向上及びいための定量的な指標が求められています。そこで、他地域への展開のため、先の3地域で予測式算定にあ除排雪作業量の把握や実施時期等の計画立案を支援す

たって強い相関を示した説明変数を用いて、道路幅員るため、気象観測値等から堆雪断面積を推計する技術

構成などグループごとに予測式を算出し、適用性を確を開発しました（図－12）。

認しました。

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図－14

図－15

こちらは重回帰分析のイメージです（図－14）。路肩堆雪の成長に影響すると考えられる要素として、道路幅員構成、運搬排雪作業の工法とその回数、年間降雪量と降雪傾向、及び堆雪断面積の実測値のデータを用いて重回帰分析を行い、回帰式を堆雪断面積予測式としました。
現場条件等によるデータの分類として（図－15）道路幅員構成は、車線数、分離帯の有無、路肩幅員の大きさ、運搬排雪作業の回数は、堆雪のすべてを排雪する巻出工法と堆雪の車道側を排雪する拡幅工法の実施
回数、年間降雪量は、平年並みの範囲を算出し、それよりも多い場合と少ない場合、降雪傾向は月別の降雪量の多少により行いました。
説明変数は（図－16）、地域ごとの分析で強い相関

図－16がありました、こちらのパターン①、②と、降雪量に影響がある気象観測値を追加したパターン③、④を用いて、多重共線性の確認、有意性検定等を行い、グループごとに4つのパターンの中から最も高い修正済重相関係数からなる説明変数の組合せを整理しました。
重回帰分析の結果です（図－17）。各グループごとに修正済重相関係数の最大値で整理した結果、説明変数の最適パターンはこの表のとおりとなりました。修
正済重相関係数が0.6以下になった項目もありましたが、図の赤枠のとおり、概ね強い相関が確認できました。そして重相関係数が最も高い説明変数のパターンの組合せの回帰式を堆雪断面積予測式としました。

図－17

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図－18

図－19

分析結果の一例を示します（図－18）。こちらは、現場条件、車線数が6車線での分析結果です。堆雪断面積は、運搬排雪作業の巻出及び拡幅の回数、気象観測値のうち平均気温、平均湿度、累計降雪量と累計日照時間を説明変数とする予測式で表現できました。この堆雪断面積の予測式から算出した予測値と実測値を比較したところ、右側のグラフにありますように同様の増減傾向を示しました。よって、堆雪断面積予測式として適用できる可能性を見出しました。
以上を踏まえ、除排雪作業計画支援システムを開発しました（図－19）。これは運搬排雪作業計画立案を支援するため、除雪工事の監督員と請負業者等を対象に、堆雪断面積の推移を予測するシステムです。
主な機能は3つあります。リアルタイムに気象情報

図－20を取得し、堆雪断面積の予測式を表示できる、ユーザ
ーは過去の検証したい降雪パターンを選択し、堆雪断面積の推移を表示できる、排雪の実施時期、工法のシ積予測式」から堆雪断面積を算出して、グラフ表示しミュレーションができる、ということです。

ます。横軸が日時、縦軸は堆雪断面積となります。そこちらは画面構成です（図－20）。除雪工区の路線の際、システム使用日を画面下中央に入力すると、紫やキロポスト（KP）を入力し、年間降雪パターンをの線が当該年度の予測値、点線が過去の降雪パターン選択します。そして「運搬排雪実施日」に運搬排雪日を使用した予測値を表示できます。

時と工法を入力し、「推計」を実行すると、「堆雪断面44

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図－21

図－22

話題が変わりまして、次はモバイル端末を用いた堆雪形状計測技術について話をします（図－21）。これは先ほどのイラストで表しますと、この赤丸部分となります（図－22）。
安全で快適な交通流を確保するため、道路管理者等は運搬排雪作業を計画するにあたり、事前に複数名で堆雪量を計測します（図－23）。そこで、この人員削減のため、モバイル端末を用いて簡易に堆雪形状を計測する技術の適用性を検証しました。
検証にあたって、精度と導入コスト、現場適合性の観点で優れる、モバイル端末に搭載されているカメラ及びLiDARを使用した次の4技術について検証を行いました（図－24）。
技術1は、モバイル端末によるSfM処理、技術2は、図－23

モバイル端末によるLiDAR計測、技術3は、モバイル端末（iPad）による距離計測、技術4は、モバイル端末（Android）による距離計測です。
モバイル端末を用いた検証イメージは、左上の図のとおりです。モバイル端末を歩道側から車道側に向けて、歩きながら堆雪を計測しました。
各技術で使用する端末、センサー、取得データは、右上の表に示します。モバイル端末はiPad Pro（第6世代）、AQUOS sense4 SH-M15を使用しました。
堆雪形状の計測箇所は、札幌市内及び北広島市内の国道において、間口処理や民地からの雪出し等の影響が少ない3箇所を選定しました。また、計測回数は6回とし、計測精度を検証するため、トータルステーション（TS）でも堆雪の高さを計測しました。
図－24

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図－25

図－26

モバイル端末を用いた検証結果です（図－25）。技術１は、モバイル端末で撮影した画像のSfM処理です。
ここでSfM処理とは、視点を変えながら連続撮影した複数枚の画像から3次元点群データを作成する技術を言います。現地で撮影した路肩堆雪のカメラ画像（動画）からContext Captureというアプリを使用して、約100枚の静止画像を切り出した後、SfM処理を行い、3次元点群データを取得しました。
その結果、堆雪形状の一部に欠損や歪みが発生し、断面形状が取得できない場合がありました。この理由としては、白い雪の表面では、画像同士を一致させることが難しく、堆雪形状の復元が難しかったからと言えます。

図－27

技術2は、モバイル端末のLiDAR計測です（図－26）。モバイル端末（iPad）に搭載されたLiDAR及びアプリを用いて、堆雪形状を計測し、3次元点群データを取得しました。ここでLiDARとは、レーザー光－27）。モバイル端末（iPad）に搭載されたカメラ及を照射して対象物から反射光で対象物までの距離を計

びLiDARを用いて、「計測」というアプリで堆雪の高測する技術をいいます。

さを計測しました。このアプリは端末の画面上で選択

その結果、取得した点群データには大きな欠損はなした2地点間の直線距離を計測するものです。

く、連続的に堆雪形状の点群データを取得できました。

その結果、トータルステーション（TS）計測値にデータの抜けも少なく、精度の良い結果となりました。

よる堆雪の高さと比較したところ、差分の平均値がまた、単一色でも計測ズレは発生していませんでした。

279％と大きくなり、堆雪高さを正しく計測すること取得した点群データから歩道面を基準として抽出したができませんでした。その理由として、このアプリは堆雪高さと、トータルステーション（TS）により計堆雪の頂点と堆雪との歩道部の境目を計測しますが、測した高さを比較したところ、差分の平均値が20％程

堆雪の断面は垂直断面ばかりではありませんので、ト度と、他技術と比較して小さいことがわかりました。

ータルステーション（TS）計測値による堆雪の高さ

また、モバイル端末で取得した点群データは、アプリより、長い距離が計測されたことによります。また、で現地にて確認が可能でした。

堆雪の特徴点が把握しづらく、計測精度が堆雪状況に技術3は、モバイル端末距離計測（iPad）です（図46

よって不安定でした。
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図－28

図－29

技術4は、モバイル端末距離計測（Android）です（図－28）。先ほどと違う点は、モバイル端末（Android）に搭載されたカメラのみを用いてSmart Measureというアプリで堆雪の高さを計測した点です。
その結果、技術3と同様に、差分の平均値が183％と大きくなり、堆雪が小さい場合に計測誤差がありました。iPad、Androidともにアプリによる距離計測では、堆雪の水平距離が長いこと及び堆雪表面のテクスチャの情報が少ないことにより、計測結果の誤差が大きいという結果になりました。また、堆雪の特徴点が探索しづらく、計測精度が堆雪状況によって不安定でした。
よって、今回の計測結果、簡易的な堆雪形状計測技術としては、技術2のモバイル端末LiDAR計測が適していると判断しました。

図－30以上の技術は、堆雪形状の計測時の天候による影響は少なく、計測時間は1箇所当たり合計15分であり、計測員の機器操作の習熟度が上がれば、さらに短縮も期待できます（図－29）。また、1人でも計測可能なことから、複数名で行っていた計測作業の省人化が可能です。
次に、運搬排雪作業におけるロータリ除雪車の積込作業自動化に向けた検討について話をします（図－30）。こちらは先ほどのイラストで表しますと、この2つの赤丸部分となります（図－31）。

図－31

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図－32

図－33

ロータリ除雪車によるダンプトラックの積込作業時、オペレータがシュート操作等を行いながら瞬時に積込量を判断する必要があります（図－32）。しかし、熟練した除雪従事者の減少により、運搬排雪作業の技術継承が困難になることも危惧されています。そこ
で、運搬排雪作業におけるロータリ除雪車の積込作業自動化に取り組んでいます。
まずは、運搬排雪作業時に、一車線後方積込型ロータリ除雪車の車内で、オペレータ（運転手と助手）がどのような操作を行っているのか現地調査を行いました（図－33）。
その結果、ダンプトラック1台に雪を積み込む時間は平均1分強であり、運転手は、ステアリングなどの

図－34

走行に関する操作のほか、ブロアケースも操作していました。助手は、ダンプトラック荷台へ雪を積み込むため、ベルトコンベヤのシュート操作を30回以上行っていました。また、このシュート操作のほか、後続すダンプトラックに積み込まれた雪が規定数量積み込まるダンプトラックの距離を確認しながら「前進／停止」れているか現場で検量が行われます。などの指示を与えていました。

検量は、ダンプトラックに積載された雪の上に複数今後、オペレータのステアリング操作、シュート操の作業員が上り、規定の荷姿に成形していきます。そ作などの積込作業動作の分析を継続し、作業の自動化の際、余剰の雪は地表に置かれた1㎥の箱へ投雪されに向けた定量化、見える化の検討をしていきます。

ます。整形作業が終了した後、写真撮影となり、すべここで、検量について触れさせていただきます（図－34）。積み込まれた雪は雪堆積場へ運搬されますが、48ての作業が終了するまでおよそ10分弱かかっていました。

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図－35

図－36

そこで、堆雪形状計測で使用しましたLiDARを用いて、ダンプトラックに積載した雪の量を計測しました（図－35）。計測には、モバイル端末を持った計測員1名が空の状態のダンプトラックの荷台を事前に計測します。そして荷台に積載された雪の状態を計測した後に、空の状態と積載状態を合成して雪の量を計算します。
今回の試験施工における試験結果は、積み込む前の積雪の量13.0㎥に対して、積み込んだ雪の量は、12.25㎥となっており、0.75㎥の差がありました。この理由としては、ロータリ除雪車からダンプトラックに積み込む際に、雪こぼれが発生したことや、LiDARが計測した際に欠損していたため、欠損部分が直線で結ば

図－37

れたことが考えられます。
今回、LiDARを用いた積載状態の計測に要した時間は、計測員1名で1分以内であり、雪堆積場で複数名の作業員で行われていた従来の検量作業で要していた量を積込時にロータリ除雪車側から計測できる技術の時間10分弱を考えると、省人化、省力化が期待できま検討を行っています。

す。このことから、ダンプトラックの積載量の計測に最後に、積込作業の自動化の延長として、画像認識モバイル端末のLiDARを利活用できることがわかり技術を活用した積込量計測モデルについて説明しますました。

（図－36）。これは先ほどのイラストで表しますと、こなお、さらなる省力化として、積み込んだ雪の積載

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2023年度ちらの赤丸部分となります（図－37）。

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図－38

図－39

運搬排雪作業時の積込操作は、熟練を要する作業であり、その操作の省力化、自動化に向け必須となる積込量をリアルタイムに計測する技術について検討しました（図－38）。具体的にはAI画像認識技術を活用した積込量計測モデルを試作しました。
ダンプトラックの積込状況が確認できるように、ロータリ除雪車の運転室上にカメラを設置し、動画を撮影しました（図－39）。教師データはこの撮影動画から作成し、その教師データから計測モデルを試作しました。
こちらがダンプトラックの積込状況を撮影した動画となります（図－40）。撮影した動画を7つの分類で切り出し、データを作成しました。
1つ目は、INとして、トラックが画像内に入り積込

図－40

位置に到着するまで。2つ目は、積込開始から積込量50％まで。3つ目は、積込量50～80％まで。4つ目は、積込量80～99％まで。5つ目は、積込量100％、適量、積込完了。6つ目は、OUTとして、トラックが離脱を開始し、画面から外れるまで。7つ目は、その他としてトラックが映っていない画像です。
教師データとして各800枚ずつ計5,600枚、検証デー
タは各200枚ずつ1,400枚切り出し、これら7つの分類でモデルを作成しました（図－41）。

図－4150

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図－42

図－43

作成したモデルの検証データの分類結果です（図－42）。分類及び機械学習のためのソフトウェアは、NECのRAPIDを採用しました。分類に関する精度（正解率）は66.6％でしたが、正解から大きく逸脱した分類（予測カテゴリ）は見られませんでした。誤分類は前後の積込量と分類することが多く、その理由としては、どうしても境界部分は似通った画像となることや、人の目で分類作業しているため境界部分に若干のブレが生じたことなどが考えられます。
これらの課題を今後、検証する必要はありますが、積込量計測モデルとしての適用の可能性を確認できました。
まとめです（図－43）。排雪計画支援のための堆雪断面積推計技術では、堆雪形状計測データより、地域

図－44ごとに運搬排雪作業の実施時期、工法、回数等による堆雪断面積の推計が可能となりました（図－44）。そこで、除雪工事の監督員や請負者を対象に、堆雪断面ロータリ除雪車の積込作業自動化に向けてでは、積の進捗を予測する除排雪作業計画支援システムを構

LiDAR計測により複数名で実施していた積載量の検築しました。

量作業における人員を削減し、計測時間の短縮は可能

モバイル端末を用いた堆雪形状計測技術では、モバイル端末（iPad）に搭載されたLiDARにより、堆雪でした。現在、積み込んだ雪の積雪量を積込時に判定できる技術について検討中です。

形状計測できることを確認しました。また、1人でも画像認識技術を活用した積込量計測モデル試作で計測可能であり、複数名で行っていた作業を、省人化は、AI画像認識により積込量計測モデルとして適用できる可能性を見い出しました。の可能性を見出しました。

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図－45

図－46

最後にもう一度、Before、After図を見ていただき

寒地機械技術チームでは、今後とも運搬排雪作業をます（図－45）。本日は道路除雪（運搬排雪）のDX化

科学的に分析することでデジタル化を推進し社会変革について、4つほど運搬排雪作業における課題の解決を起こせるよう、研究に携わってまいります。

方法を示させてもらいました。
こちらがAfter図となります（図－46）。

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以上で私からの報告を終わらせていただきます。どうもありがとうございました。

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