技術資料

歩道除雪車での歩行者等障害物検知技術について
山﨑貴志

山田充ている多くの歩道除雪車と同様の型式である。

１．はじめにオペレータが搭乗するキャビンの前方には、投雪を小形ロータリ除雪車（以後、「歩道除雪車」という。）行うためのシュート装置が配置されているため、オペでの歩道除雪作業では、歩行者等との接触事故を防止

レータの視点からはシュート装置による死角が生じするため、歩道除雪車の前方に誘導員を配置して誘導る。

作業を行うことが多い。この誘導作業は、除雪前の積雪状態にある歩道を長距離・長時間にわたって歩行しなければならないため、非常に重労働である。また、
過去には、誘導員が歩道除雪車に巻き込まれる事故が発生している。一方、建設業界の担い手不足は誘導員にも及んでおり、また、誘導員の高齢化も年々深刻化

シュート装置している。これらのことから、今後、誘導員の代替となる技術の必要性が高まっていくと考えられる。
誘導員の代替とするためには、少なくとも、除雪車のオペレータが歩行者等を認識することを補助する技術と、歩行者等が除雪車に接近しないように注意喚起

オーガ装置する技術の2つの技術が必要と考えられるが、著者らは、前者についての技術として、歩道除雪車前方の歩写真－1

歩道除雪車

行者等を検知する障害物検知システムの開発を行い、歩行者検知試験を実施した。本システムは、検知を行うための計測機器として、映像と距離情報を同時に得２．２構成機器及び機器設置位置ることができるデプスカメラを用いたこと、歩道除雪

本システムの主要構成機器は、障害物を検知するた車のシュート装置による死角を回避するためにデプスめの計測機器と、計測値の演算と計測結果の表示を行カメラをシュート装置の前方に配置したこと及びデプう演算表示機器の2点である。計測機器としては、映スカメラへの着雪を防止するために気流吹出による着像および映像内の各箇所に対応した距離情報を同時雪防止装置を適用したことの3点を特徴とするものでに得ることができる機器であるデプスカメラ（Intelある。

RealSense Depth Camera D455）とし、また、演算表
示機器としては、タブレットＰＣ（FUJITSU arrows

２．障害物検知システムの開発

Tab WQ2/F3 (CPU:intel Celeron N5100)）とした。
デプスカメラの設置位置について、設置スペースや２．１

歩道除雪車の概要

電源供給などの条件から、照明機器や各種計測機器は開発する障害物検知システムは歩道除雪車（写真－

キャビンに設置することが容易ではあるが、障害物の1）に搭載することを想定したシステムである。歩行検知を行う計測機器をキャビンに設置した場合、その者検知試験で使用する歩道除雪車は、1.5mの幅で除前方に配置されているシュート装置による死角の影響雪を行うことができるロータリ除雪車で、主要諸元は、が避けられない1）。このため、デプスカメラの設置位株式会社NICHIJO製、型式R09A、全長592cm、全幅置を、シュート装置の前方、オーガ装置の上部とし、150cm、全高238cm、車両重量6,030kgである。本歩道

設置方法は、オーガ装置の左右端に配置されている雪除雪車は、北海道の国道における歩道除雪作業を行っ切板に支持梁を渡し、支持梁中央上部に固定する方法

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11とした。また、タブレットＰＣの設置位置は、オペレ

場合には、オペレータへの注意喚起を目的として表示

ータから画面を確認できるようにキャビン内フロント画面の周縁部に大赤枠を表示するものとした（図－3）。

ガラス下部とした（写真－2）。

なお、図－3～7の右側の図は、距離検知状況確認のために距離情報をコンター図で表したものであり、タブレットＰＣへは表示されない。
また、検知に係る演算処理負荷を軽減するため、両検知に係る演算処理の回数を、映像1フレーム毎とはせずに4Hzとした。

写真－2

２．３

構成機器及び機器設置位置

障害物検知システムの概要

歩行者等の障害物を検知する方法として、映像からのＡＩ認識による検知（以後、「ＡＩ検知」という。）と、障害物までの距離情報による検知（以後、「距離検知」という。）を同時に行う方法とすることで、お互いの図－1

距離検知概略構成

検知方法による検知もれを補うことができ、システム全体として検知の信頼性を向上させることが期待できる。
ＡＩ検知の方法は、オープンソース画像処理ライブラリのOpenCV(Open Source Computer VisionLibrary)で提供される、カスケード分類器を利用する物体検出方法とした。ＡＩ認識における教師デー
タとなる機械学習データであるカスケード分類器は、OpenCV公式サイト 2) で配布されている全身モデル（haarcascade_fullbody.xml）とした。
距離検知の方法は、図－1及び図－2に示すように、デプスカメラから得られる映像内に設定する検出ライ

図－2

距離情報処理イメージ

図－3

障害物検知システム画面ン上の距離情報から、検出距離差と検出幅を判断して障害物の検知を行うものである。検出距離差（単位：ｍ）は、検出対象と背景距離との差が閾値以上の場合に検知対象物の候補とするための判断値であり、検出幅（単位：pixel）は、閾値以下の幅の検出物を雪粒子等として検知対象物としないための判断値である。
障害物を検知した場合には、タブレットＰＣ表示画面の障害物検知箇所に矩形枠を表示する。矩形枠の表
示色は、ＡＩ検知と距離検知での検出状況を区別できるように、ＡＩ検知による検知は橙色、距離検知による検知は赤色とした。距離検知による検知が発生した
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２．４

表－1

着雪防止装置

検出ライン設定

本システムではデプスカメラをオーガ装置の上部に設置することから、オーガ装置やシュート装置から巻き上がる雪煙による着雪の問題が生じることが考えられる。そこで、デプスカメラへの着雪を防止するために、特許技術である機器防汚装置3)を参考に、デプスカメラを前面開口があるケースで覆い、そこへ送風機とダクトホースで気流を送って開口部から吹き出すことにより、デプスカメラに雪を寄せ付けない装置を取３．１．２

停車状態での検知試験り付けた（写真－3）。本着雪防止装置は、デプスカメ

停止状態の歩道除雪車前方に、位置・姿勢・人数をラの前面にカバーガラス等の物体が存在しないため、変化させて歩行者等が存在する場合における検知状況

カバーガラス等への水滴付着が生じないとともに、デを確認する試験を、平坦な圧雪面上で行った。図－4

プスカメラから発する距離計測に必要な赤外線放射を～7に、本試験での障害物検知例を示す。図－4は、歩阻害しないという長所がある。

行者がうずくまっている状況で、距離検知では検知しているがＡＩ検知では検知していない。これは、ＡＩ検知ではうずくまっている形状を人の形状として認識しにくいことによるものと考えられる。図－5は、複数人での検知例であり、ＡＩ検知、距離検知ともに検知している。図－6は、障害物がないところを検知している誤検知であり、この発生理由は、計測距離の誤差や欠測値等によるものと考えられる。図－7は、ＡＩ検知では検知しているが距離検知では検知していない。これは、後方の建物により検出距離差の条件が満たされなかったためと考えられる。
図－4及び図－7のように、ＡＩ検知と距離検知のどちらか一方で検知できない場合でも、もう一方で検知

写真－3

着雪防止装置できる場合があるため、お互いの検知を補うものとなっている。

３．歩行者検知試験
障害物検知システムを用いて、歩行者等の検知を行う試験を行った。
３．１

歩道除雪車を用いた歩行者検知試験

３．１．１

設定条件

検出ラインを図－3に示す位置に6本（除雪車から遠い側よりLine1～Line6）設定し、各検出ラインにおけ

図－4

障害物検知例（うずくまり姿勢）

る障害物検出条件を、表－1に示すように設定した。
下段の検出ラインほど検出距離差を小さく設定している理由は、下段の検出ラインほど背景と障害物の距離差が小さくなること、及び上段の検出ラインほど計測距離が長く計測誤差が大きいことによる誤検出が発生しやすいためである。検出幅の設定は、各検出ラインでの雪粒子の検出状況に大きな違いはないと考え、各ライン同値とした。
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図－5
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障害物検知例（複数人）

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Ｉ検知と距離検知の両方で検知している。
歩道除雪車ではシュート装置による死角が生じるため、オペレータは体や頭を動かさなければ死角部分を確認することができないが、本システムの使用により、オペレータは体や頭を動かさなくても死角部分を確認できる。
図－6

図－7

障害物検知例（誤検知）

障害物検知例（距離検知未検知）

歩行者が、歩道除雪車の前方10m（写真－4左）か

写真－5

障害物検知試験状況（オペレータ視点）

ら歩道除雪車の前方1m（写真－4右）まで歩行し、折り返して歩道除雪車前方10mまで歩行した場合の検知試験では、試験時間70秒間で279回の検知処理に対し、３．２

着雪防止装置試験10回の誤検知が発生した。距離検知では、計測ライン

歩道除雪車を使用して、自車両の前方へ投雪を行っ上に歩行者の全身が含まれる場合には少なくとも１本て雪煙が舞う状況（写真－6左）を発生させることにの計測ラインで検知したが、計測ラインの端から歩行より、着雪防止装置の効果を確認する試験を行った。

者がはみ出ている場合（写真－4右）には未検知とな

約10分間の試験では、デプスカメラを覆うケースやった。また、ＡＩ検知では、歩行者が画面からはみ出その周囲には着雪が発生しているが、デプスカメラにている場合には未検知となり、全身が画面内にある場は水滴の付着も無い状態であった（写真－6右）ため、合の未検知は検知処理252回中8回であった。

着雪防止装置は有効に機能すると考えられる。本装置
では送風機として家庭用ヘアドライヤーを使用しており、発生させることができる風量や風圧は業務用ブロア等と比較して低いものであるため、送風機を業務用ブロア等とすることにより、より強力な着雪防止効果が得られるとともに、各種除雪車に設置するカメラや照明機器への着雪防止等、他用途への応用も考えられる。

写真－4

３．１．３

障害物検知試験状況

除雪作業での検知試験

歩道除雪車で除雪作業を行いながら前進し、歩行者に見立てた人形に接近しながら、障害物検知状況を確認する試験を行った。オペレータ視点からの試験状況
を写真－5に示す。シュート装置の前方には人形が存在しており（写真－5楕円内）、オペレータ視点ではほとんど確認することができないが、本システムではＡ
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写真－6

着雪防止装置試験状況
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３．３

歩道における検知試験

４．まとめ

歩道における本システムの動作を確認するため、デプスカメラを手に持った状態で計測を行いながら歩道歩道除雪車前方における歩行者等の検知を行う、障を歩行する方法で計測データを記録し、この記録デー害物検知システムを開発した。本システムは、映像とタを用いて本システムのプログラムで検知を行う試験

距離情報を同時に取得するデプスカメラを用いたこを行った。本方法での試験では、検知に係る設定調整と、デプスカメラをシュート装置の前方に配置したこの効果比較を同一条件下で行うことができる。と、気流吹出による着雪防止装置を適用したこと、を本試験においての距離検知では、街路樹や電柱など特徴としている。本システムでの障害物検知は、映像への誤検知や欠測値が原因と考えられる誤検知が多くからのＡＩ認識による検知と、障害物までの距離情報発生した（図－8左）。このため、検出ラインの長さ、による検知を同時に行うものとしている。

検出距離差、欠測値の補完方法など、距離検知に係る本システムでの障害物検知試験から、平坦な圧雪面設定の調整を行った。これらの設定調整により、距離上では距離検知とＡＩ検知の互いの検知もれを補うよ検知による誤検知は減少した（図－8右）が、誤検知うな検知を行うことができ、システム全体としての検を完全に解消することはできなかった。しかしなが知の信頼性が高まることがわかった。また、オペレー

ら、欠測値の補完方法に不完全な部分があったことかタからシュート装置の死角部分を確認しやすいというら、この改善等を行うことで誤検知をより減少させる効果があることや、着雪防止装置の有効性から他用途ことができると考えられる。

への応用が期待できることがわかった。

また、ＡＩ検知でも、街路樹などへの誤検知が発生

しかしながら、歩道における検知試験では誤検知やした。これについても、誤検知の改善には検知に係る未検知の発生が多くあるため、検出に係る設定調整や設定調整や機械学習データ改良の検討が必要である。

演算処理方法を再検討し、誤検知や未検知を改善する
処理方法等を開発することが今後の課題である。
参考文献
1)

山﨑貴志、山田充：歩道除雪車における歩行者等の検知技術について、第66回（令和4年度）北海
道開発技術研究発表会、産業-06、2023.

図－8

誤検知例（左：設定調整前、右：設定調整後）

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2)

OpenCV公式サイト

3)

特許第7186911号「機器防汚装置」、2022.

https://opencv.org/releases/（2023年3月3日確認）

山㟢 貴志
YAMAZAKI Takashi

山田 充
YAMADA Mitsuru

寒地土木研究所
技術開発調整監付寒地機械技術チーム
主任研究員

寒地土木研究所
技術開発調整監付寒地機械技術チーム
研究員

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