戸田建設

技術研究報告第49号 2023

シールド工事の施工自動化技術「AI Transform Shield®」の開発
センシング技術と連携した管理システムの概要

DEVELOPMENT OF THE AI Transform shield®,
A CONSTRUCTION AUTOMATION TECHNIQUE FOR SHIELDING WORK
Summary of the management system linked with sensing technology

山 﨑 友 誉 *1, 田 中 宏 典 *2
Tomotaka YAMAZAKI, Hirofumi TANAKAIn recent years, the development of AI technology has been promoted for the purpose of improving work eﬃciency, reducing
labor, and quality and safety management in shield construction. Construction management for shield construction requires theknow-how of skilled engineers to make appropriate decisions based on vast amounts of digitized data in accordance with changing
conditions. In order to solve this problem, we have developed a management system that achieves automatic operation of shielding
machines using AI.
In this paper, we describe this management system and each elemental technology that is indispensable for practical application.
Keywords :AI, Shield Method, Excavation Management, Automatic Surveying, Tail Clearance
AI, シールド，掘進管理 , 自動測量，テールクリアランス

1. はじめにに応じた最適な掘進管理及び線形管理を実行できる．
本システムの特徴を以下に示す（図 1 ）．

社会課題である労働人口の減少を背景に，ICT 等を活用した生産性の向上が加速度的に進むなか，シールド工①測量データや機械データ等を土質データと紐付けて，事においても作業の効率化や省人化，品質・安全管理の教師データとして蓄積する．

向上を目的として，AI（Artiﬁcial Intelligence: 人工知能）② AI により現在の掘削対象断面と適合する過去データを導入した技術の開発が進められている．

を検索し，そのときのジャッキ選択，切羽圧，カッ従来の施工では既に機械化が進んでいるため，省人化タートルク等の掘進管理データを抽出する．

を進めることは容易ではない．またシールド工事は，掘③自動測量データからシールド機の位置や姿勢の情報を進中の推力や切羽土圧等の掘進データのほかに，坑内測常に把握し，②の抽出データを参照して AI が最適な量データ，セグメント計測データ，裏込め材注入データ

掘進指示（ジャッキ選択等）をシールド機に送る．

等の数値化されたデータが数多くあり，全てのデータを④全国の稼働中および過去のシールド現場の膨大な掘進網羅して状況に応じた適切な管理を行うには熟練技術者

管理データを一元管理してクラウド上に蓄積し，教師のノウハウが必要となってくる．そのため単なる省人化データとして効率よく学習させることで，AI の精度向だけでなく，熟練技術者不足にも対応した技術が求めら上を促進する．

れる．
そこで当社は，上記課題に対応するため AI を用いて3. 要素技術の開発®
シールド機の自動運転を実現する AI Transform Shield（以本システムを活かすには，リアルタイムにシールド機下，本システムと記述）を開発した．の位置・姿勢を把握することが前提であり，自動測量等のセンシング技術の活用が不可欠である．そのため，こ2. 本システムの概要

れまでに以下の要素技術の開発を行っている．

本システムは，過去の掘進管理データと土質データを3.1

坑内自動測量システム

ひも付け、蓄積して，AI を用いて現地の条件や状況に合既往の自動 測量 技 術は， 坑内のセグメントに自動 追わせた最適な掘進方法を導き出し，シールド機に指示を尾トータルステ ーションを 設 置し， 後 方の 基 準点と前送り運転制御までを自動化するものである．自動測量等方のシールド 機 内に設けた複 数のターゲットを測量 すの様々なセンシング技術と合わせることで，状況の変化る． その 結果を専用のプログラムで処 理し， 掘 進中のにもリアルタイムに対応が可能となる．

シールド 機の 位置を把 握しながら掘 進を行っている．

本システムを導入することで，膨大な情報の処理を短しかしこの方 法では， 例えば曲線 掘 進時は 徐々にシー時間で正確に行い，熟練技術者に頼らず施工条件や状況

ルド 機 内のターゲットが 視 準 で きなくなるため， トー＊＊

1 戸田建設（株）土木メカテック部
2 戸田建設（株）技術研究所

Civil Engineering Mechatec Division, TODA CORPORATION
Technology Research Institute, TODA CORPORATION

9-1

図1

図2

AI Transform Shield Ⓡのイメージ

シールド坑内自動測量システムイメージ図

タルステーションを 都度 移 設しなけれ ばならない． ま自動追尾トータルステーションをシールド機内に配置した，トンネル坑内が狭い場 合は，運 搬台車の走行に支て測量する方法を採用することにより，前述の課題を解障となるためトータルステーションの設 置ができない等決した．掘進中セグメントと密着して動かないシールの課 題があった．

ドジャッキ端部のスプレッダーに注目し，このスプレッ

そこでこれらの課題を解決するため，シールド断面のダーにトータルステーションを設置して測量可能な技術を開発した（図 2 ）.

大きさに応じて大口径用と中小口径用の新たな自動測量

本技術の特徴は，以下のとおりである．

システムを開発した．

①トータルステーションは，専用の台座を用いてシール（1）大口径シールドへの対応

ドジャッキ端部のスプレッダーにぶら下げた状態で取大口径シールドに対応した自動測量システムでは，

9-2

写真 1

図3

３Ｄスキャナーによる自動測量

図4

ステレオカメラによる自動測量

坑内自動測量システム（2）中小口径シールドへの対応
自動追尾型トータルステーションが使用できる条件
は，比較的トンネル断面が大きい場合（6m 以上）に限られる．それよりも小さい断面ではトータルステーションの設置自体が難しいため，既往の自動測量技術が適用できない．
写真 2

そのため，中小口径シールド工事においても適用可

自動測量状況

能な自動測量技術として，3D スキャナーやステレオカメラを活用した新たな方法の開発を進めている（図 3 ，4 ）．
り付ける（写真 1 ）．これにより，施工中に盛り替え

これらの技術は，現在，現場での実証段階にあり，計測精度の向上を図っている（写真 3 ）．

る必要がない．

3.2②トータルステーションを収納する保護ボックスは，水自動テールクリアランス計測システム

シールド工事では，特に急曲線施工においてシール平維持金物により水平を維持し，シールド機のローリング，ピッチングによる傾きの影響を抑制する．

ドテール部とセグメントとの接触を防ぐために，適正な③掘進開始時，スプレッダーとセグメントが密着して一テールクリアランス（図 5 ）を確保することが重要とな定の圧力がかかった状態で締付装置をロックし，トーる．このテールクリアランスの計測は鋼製巻尺を用いてタルステーションによる測量を自動で開始する．

行うことが一般的で， 1 リング施工するごとに複数個所④掘進中は，一定頻度で坑内基準点とシールド機内のを測定する必要があり，手間を要している．既往の計測ターゲットを測量し，シールド機の位置を測定する．

技術としては，角度センサーによる接触型などがある⑤シールド掘進完了後，セグメント組立時はトータルスが，セグメントとの衝突による破損や装置の汚れにより計測不能となることがあり，実用性に課題があった．

テーションの測量を停止する．
この大口径対応型は，現場での実証にて所定の計測精

そこで，カメラとレーザー光を利用した非接触型の自度を確認しており，課題への対応を見据えて既に実用化

動計測装置を開発した．接触や汚れを受けにくい場所にレベルに至っている．適用条件は，セグメント内径6m設置が可能で，シールド掘進中でも安定した計測が可能以上のシールド工事を想定している．となる．
本計測装置は，高さ150mm，幅100mm，奥行き150mm

9-3

図5

図6

写真 3

テールクリアランス

テールクリアランス計測イメージ図

ステレオカメラ自動測量状況

であり，テールクリアランス部を撮影するカメラとレーザー照射装置で構成される．カメラには一般的な WEB
カメラ（有効画素数：約200万画素，撮影距離：30cm ～無 限 遠 ） を， レ ー ザ ー 照 射 装 置 に は 小 型 レ ー ザ ー モ
ジュール（LD 素子波長：635nm，出力：クラス 2 相当，1mW 以下）を使用した．図 6 に本計測装置の計測イメー

写真 4テールクリアランス計測状況

ジを示す．
本計測装置の測量方法は以下のとおりである．
①レーザー照射装置から，測定対象となる箇所（切羽側テールクリアランス部）にレーザー光を照射し，レーザーが照射された状態をカメラで撮影する．
②画像処理により，シールド機のスキンプレート内側とセグメント端部に映し出したレーザー光が途切れた空間から，切羽側テールクリアランス部の隙間（クリアランス量）を算出する．
③計測装置は 3 箇所に設置し，それぞれの算出結果を演算処理することにより， 1 リングあたり 8 箇所のテールクリアランスを算出する．
本技術は，既に当社のシールド工事現場に導入しており，±3㎜の計測精度で連続した計測が実施できている（写真 4 ， 5 ）．現在はキャリブレーションを繰返しなが写真 59-4

テールクリアランス計測器設置状況

図7

図8

図9

セグメント位置管理システムイメージ図

BestFitJack™ 表示画面

距離計，テールクリアランス計を用いた演算処理の概念

ら更なる精度向上を図っている．
3.3

図 10

セグメント位置管理システム

各システムとの連携イメージ

自動テールクリアランス計測装置の次の段階として，セグメントに対するシールド機の面向きと，シールド後端部（テールエンド）のクリアランス量を算出できるシ

近づけていくのは難しく，行き過ぎや戻しなどのオペステムを開発した．

レーションとなり蛇行が発生する .

まず自動テールクリアランス計測装置にレーザー距

このため，自動測量システムから算出したシールド機離計を追加装備することにより，計測装置からセグメンの位置データと，想定土質ごとに蓄積したシールド各種トまでの距離を計測できるようにした．そして距離計ののデータから，どのシールドジャッキにどの程度の推力計測値とセグメント切羽側のテールクリアランス量を用をかければ効率的かつ精度の高い掘進ができるか AI シ

いて演算処理することにより，シールド機に対するセグステムが判断し，自動でシールドジャッキを制御するシメントの位置や傾き，本来直接確認することができないステム（Best Fit Jack™）を開発した．

テールエンドのクリアランス量を算出する（図 7 ， 8 ）．

今後のこの自動制御システムを現場にて実証実験を重従来は下げ振りやシールドジャッキのストローク差のね制御の精度を高めていく．

実測値を用いて，簡易計算により都度現場で算出してい4. 本システムと各要素技術の連携るため手間を要し，正確さにも課題があったが，本技術

本システムと各要素技術の連携イメージを図10に示により省力化と精度向上を図ることができる．
3.4

す．シールド機自動測量システム，自動テールクリアラ

シールドジャッキ自動制御システム

AI Transform Shield® では基準線とシールド機の偏差量

ンス計測システム等から出力された計測・測量データを判断し，シールド機の位置を座標で表示するとともにと，掘進管理システムから出力された掘進管理データ等偏差量を少なくするための方位角の提示をしている．現を，インターネットを介してクラウド上に集約させる．

在はその提示を基に熟練オペレーターがシールドジャッ

現在の掘削対象断面や施工状況と類似している過去

キを選択して経験で掘進を行っている .の現場データを AI プログラムが検索・抽出し，今後のしかしながらジャッキの選択は難しく，オペレーター予測をし，最適な掘進指示をシールドジャッキ自動制御の判断では上下左右のシールド機姿勢を維持して基線にシステムに送る．これによりシールド機の姿勢が制御さ9-5

化を目指し，本システムを進化させていきたい．
参考文献1 ）山崎友誉「シールド自動化への挑戦」, 土木施工 No.5，p.94-97,2022.5．
2 ）中村太三 ,“シールド工法の AI 化技術の開発 その 3（セグメント面向き計測と最後端部クリアランス計測システム）”,Ⅵ -87，土木学会全国大会第77回年次学術講演会，2022．

図 11

管理表示画面

れ，シールド機の運転が行われる．
従来のように現場の中央監視室の PC で処理するのではなく，クラウド上で処理することにより，全国のシールド工事現場のデータの一括管理・集約を可能とした．
図11は本システムの管理画面である．計画基線からの偏心量やクリアランス量，土質情報等の計測データをリアルタイムで表示する。また AI により抽出された最適な掘進指示として，シールド機の位置・姿勢の制御値や，セグメントの割付や組み方なども画面上に提案して，既往の掘進管理をサポートする．
フェーズ 1．直線掘進時のシールド機自動位置・姿勢制御
フェーズ 2．曲線掘進時のシールド機自動位置・姿勢制御
フェーズ 3．想定土質に対するシールド機の自動運転
フェーズ 4．排土量・裏込注入量等の自動管理，事故予防診断技術の開発
フェーズ 5．実際の掘削対象土質に対するシールド機の自動運転

5. おわりに本システムの開発工程を以下に示す．
本システムの本格的な開発は2020年度から始まり，現在はフェーズ 2・3 の開発を進めている．
本システムは上記で示したフェーズ 1 ～ 5 の開発工程を経て，実際の掘削対象土質に合わせた最適な掘進指示の現場への提供および自動運転の実現を目標の第一段階として掲げている．そのために必要な土質判定技術や土量計測技術などの新たな要素技術の開発を進めながら，継続して現場でのフィールド試験を繰返して精度を検証し，実用化を目指している．
将来的には，シールド工事現場の更に多様な情報（裏込め注入管理データ，加泥材添加管理データ，中折れ・コピーカッター制御データ等）を取り込めるようにして，AI を活用した一元管理により掘進管理だけでなく工事全体の施工管理の自動化と，それに伴う省力化・省人

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