AI搭載ステレオカメラによる人検知型 重機自動停止装置「EyeThink」の開発
日本道路㈱

北信越支店

本道路
日本道路㈱

本社

技術部

〇工藤朗

小野寺

旭

太田

考信

1.はじめに建設業においては、建設機械との接触事故防止のため監視警報装置が開発・実用化されて いる。しかし、舗装業では車線規制内の限られた空間に作業 従事者やロードローラなどとの混在作業が余儀なくされ、接触災害は今なお根絶されていない。 特に、舗装の品質（締固め度・平たん性）の確保のため、ローラの転圧作業は時速 6～10ｋｍの前後進を繰り返して舗装体の締固めを行い、最終的には平たんな舗装表面に仕上げる必要がある。
そのため運転員は、前後進ともに直進度を意識し た運転操作が求められ、後退するときは 運転員が振り返って後方の安全確認とハンドル操作を行 っている。後方視認状態の運転員の視野および視界は狭まるため、危険回避行動をとるためのレバー操作の誤操作や判断ミス による遅れを生じさせる懸念がある。それゆえローラ転圧作業中の接触事故が絶えない のが現状である。

2.自動停止装置「EyeThink」の開発
2.1 人口知能ＡＩによる人の識別
建設現場において、運転員の判断に代わり建設機械の動きを自動的に停止する、安全確実な安全補助装置は実用化されつつある。
舗装業では、限られた空間内に複数の作業従事者・重機が混在し、作業範囲や作業姿勢の変化も大きく、監視対象物である「人」とモノを区別する必要がある。当社は、この課題を解決するためＡＩ 技術（人工知能）を採用し、 ステレ
オカ メラ を利 用 した 重機 自動 停止 装置 を 開発 し社有機械に導入した （写真-1） 。

写真-1 「EyeThink」搭載のタイヤローラ

ＡＩ 技術の活用により 、作業 中の複雑な 動きや作 業姿 勢 を 学習 （ デ ィー プ ラー ニ ン グ） さ せ た こと で「 人 」 の識 別 性 能を 大 幅に 向 上 する こ と が できた。（写真-2）

これにより、検知エリア内の検知物が「人物」「物体」であるか否かをＡＩが判断する。
なお、ＡＩには自己 学 習機能を有して いる が 、当該「EyeThink」の自己学習機能は停止している。これは誤った自 己 学習により「人」への 誤横向きうつ伏せ

しゃがみ姿認識をさせないためである。
また、自己学習機能を有効とした場合、実際に現場へ導入する際の信頼性・安全性の検証が必要である。

写真-2

学習姿勢画像例

2.2 停止させる制御
2.2.1 距離計測
本システムは、 双眼 レン ズ構 造 のス テレ オ カ メ
ラの左右レンズにて撮影された画素数の差異から対象物までの距離を正確に計測する。 測距性能は概ね 15ｍであるが、検知可能距離の上限を 10ｍとしている。当該ステレオカメラを写真-3 に示す。

2.2.2 ブレーキ制御方式
写真-3

ロードローラ転圧機を停止させるための制御

ステレオカメラの方法は、走行用油圧ポンプのサーボソレノイド（可変容量ポンプ）を中立化することにより制動をかけるＨＳＴ（油圧）ブレーキを作動せるものである。
駆動部分に改造や加工を加えた場合、道路交通法等の法律に抵触する恐れがあるため、運転員が操作する前後進レバーに着目し、強制的に自動停止時前後進レバーを動かし、ローラのブレーキ動作操作レバーがを操作する方式とした。ブレーキ制御装置の外中立状態に戻る

観を写真-4 に示す。
写真-4制御装置

2.3 システムの装着性や可搬性「EyeThink」システムは 6 つのユニットから構成され、ロードローラ側の改造は不要である。
電源供給用の配線を車両バッテリーに接続するだけで装着することが可能である。
こ れにより各現場で使 用するレンタル機械への 装着も容易に行うことが 出来き、可搬性 の高い システムである。

3 システム概要
3.1 構成機器a「 EyeThink 」 シ ス テ ム は ４ つ の 主 要 な 機 器 構c成となる（写真-5）。

da)ステレオカメラ
ＡＩを搭載したステレオカメラで人やモノの検知および距離計測し、各データを制御盤ボックス

bに転送する。
b)制御盤ボックス
カメラからのデータに基づき、検知エリア内における人の有無の検知、予め設定された警報領域ごとの検出、制動装置を即座に制御する。また、

写真-5

機器構成

システムによる自動停止措置時、警報ブザーおよび警報ランプにて注意喚起情報を発信する。

c)制御装置
制御盤ボックスからの信号制御に応じて、操作レバーを動作させ減速・停止させる。
d)パネル PC
リアルタイムにカメラの検知状態を表示し、運転 員 が 「EyeThink 」 シス テ ム の動 作 状態 の 把
握 お よ び 検 知 距 離 ・ 範囲 等 の 設 定 を 行 う ( 写 真6)。
3.2 自動停止操作の原理
検知エリアは、ステレオカメラにて撮影され

写真-6
速度
検知距離（奥行）の範囲が設定できる。

2km/h
4-7ｍ

5km/h
7-10ｍ

停止

NearZone

FarZone

停止域

減速１

減速２10m 程度

更にエリアの中で３つの異なる検知範囲を設定することが可能である。ローラからの近距離

範囲設定画面

0km/h
0-4ｍている範囲内で任意に設定することが可能で、施工現場条件や機種などに応じて幅および距離

パネル PC

図-1

検知範囲の概念図(例)の Near Zone と遠距離の Far Zone を設定することもできる。
これにより「停止域」「減速域１」「減速域２」と段階的に作業速度が減速し、舗装表面の仕上がりに影響を与えることなく自動停止でき、ロードローラの急制動により舗装の仕上げ不良やローラーマーク発生を防止する。
検知範囲の概念図を図-1 に、検知画像を写真-7 および写真-8 に示す。
人を検知すると瞬時に制御装置が作動して、減速位置や停止位置にロードローラの制動動作

写真-7検知画像

減速域

写真-8

検知画像

停止域を制御する。
人検知は、人間が行う様々な体勢を概ね、８万枚以上の画像データとしてＡＩに学習させ たことで識別性能を向上させている。
また、人物と物体を個別に検知認識でき監視対象物か否かの判断も可能なため、狭小現場でも有効な安全装置であると考えている。
3.3 自動停止後のシステム復旧操作作業従事者とローラなどとの近接・混在作業中にシステムにより自動停止した場合、制御装置のシリンダーがロックされロードローラの前後進ができない状態となる。また自動停止後、検知物の「人」が検知エリアを出たとしてもシリンダーロックは継続される。

そこで、運転員の直接目視による後方の安全確認した後に、自動停止装置「EyeThink」シス
テムを迅速に復旧できる機構を設けた（写真9）。復旧ボックスには、押しボタンスイッチを設置し、ボタンを押すことで「EyeThink」シ
ステムのロック状態を迅速に解除し通常監視状復旧ボタン（押しボタン）態にするものである。
施工端部での転圧時に作業従事者と十分な距離を確保できず、「人」を検知・自動停止し後退できない場合を想定し設置したものである。
これにより、「EyeThink」システムのメイン

写真-9 システム復旧ボックス
電源を切断することなく自動停止 装置を迅速に復旧でき、システムを常に有効な状態 で保持することができる。

4.施工現場での適用
自 動 停 止 装 置 「 EyeThink （ NETIS

表-1
導入年度

導入した現場

発注者

施工区分導入場所登録番号 SK-200007-A）」を搭載し2018年6月 NEXCO西日本

昼間施工

三重県

た タ イヤ ロ ー ラ を 大規 模 現 場を 中 心

2019年8月 NEXCO東日本

昼間施工

新潟県に導入した。導入した現場を表-1 に

2019年10月 国土交通省 北陸地方整備局

夜間施工

新潟県

2020年8月 国土交通省 北陸地方整備局

夜間施工

富山県

2021年10月 国土交通省 北陸地方整備局

昼間施工

新潟県

示す。

2018 年 6 月より、新設高速道路舗装工事を皮切りに現場運用を開始した（写真－10）。2019年 10 月より北陸地方整備局管内の夜間修繕舗装工事の安全対策技術として同システムを導入し、稼働している状況である（写真－11）。夜間工事において、一般走行車のライトにより発生したカラーコーンの影を「人」と認識し数回停止した事例が報告され、今回の事象をＡＩに学習（ディープラーニング）させた。それ以降、昼夜問わず、人検知への検出動作に問題がないことを確認した。

写真-10

高速道路舗装工事の転圧作業

写真-11

夜間修繕舗装工事の検知状況

5 おわりに本システム導入により、建設現場での接触災害を撲滅でき、作業従事者を守ることができる。
開発したシステムの構成はシンプルで可搬性 もあり、各現場でレンタルされたロードローラへ容易に装着可能である。
今 後 、 「 EyeThink 」 の 活 躍 の 場 を 広 げ 、 転 圧機以外の汎用建設機械への搭載を予定している。