舗装現場の人力作業を軽減する自走式ロボットの導入と効果検証㈱NIPPO 総合技術部 生産開発センター

立花 洋平㈱NIPPO 総合技術部 生産開発センター

相田 尚㈱NIPPO 総合技術部 生産開発センター

梶原 覚㈱NIPPO 総合技術部 生産開発センター

駒坂 翼

1. はじめに
近年、今後の深刻化が予想される労働人口減少に対し、舗装型枠を設置するための基準線の明示
 切削オーバーレイ工では路面切削端部の明示

国交省が推進する i-Construction をはじめ、生産性向上に向けた様々な取り組みが行われている。最近では DX（デジタルトランスフォーメンション）という言葉を目（写真-1）② 舗装型枠の設置、撤去
 舗装型枠の配置と鉄ピンや釘を使用した固定おや耳にすることが多くなり、デジタル技術を活用するこ

よび舗設完了後の撤去とで生産性の向上を図り、多様な働き方を選択できる社③ 舗装端部への乳剤塗布会の実現を目指す取り組みや技術開発が、社会全体で進行中である。
その一方、現状の舗装現場では、従来から変わらず人 縦横断ジョイント部への刷毛を使った乳剤塗布④ 舗設作業時の端部整形（レーキ作業）⑤ プレートを使用した端部締固め、ジョイント処理力で行われる作業が依然として多く、その作業のほとん⑥ 舗設終点での余剰材撤去および整形どは人手を要し、時には身体的苦渋や危険を伴う作業も⑦ 出来形検測の位置出し少なくない。3 次元マシンコントロール、自動化といった一見華やかに映る技術の陰で、実際には人力による作業に多くの時間と労力が費やされている。
そこで、舗装の前後で行われている様々な作業に着目し、作業の省力化を図る目的で自動走行ロボットの導入を試みた 1)。本論文では、自動走行ロボットの導入による効果、ならびに新たに開発した自走式ロボットについての概要を述べる。
写真-1 高速道路での通り出し作業状況

2．舗装現場における人力作業
舗設作業に際し、主に人力で行われている作業を以下に示す。
① 舗装のレーン割りおよび通り出しマーキング
 施工機械の幅員や材料運搬車両の動線を考慮し、上記作業において、共通している課題が以下の 3 点である。
1） 連続した中腰作業や、『しゃがむ』と『立つ』を繰り返すため身体的な苦渋を伴う2） 規制内の供用車線側の作業は、走行する一般車両に隣接しての作業となるほか、複数の重機が稼働する中での作業では、重機オペレータの死角に入る場合もあり危険である
3） ほとんどが複数人を要する作業であり、非効率的表-1 自動走行ロボット諸元
項目

単位

諸元

重量kg

22 （バッテリ:4kg）

縦mm

804

横mm

高さmm

491

連続稼働時間

h

8

充電時間

h

マーキング精度cm

±2

バッテリ

-

リチウムイオン式

マーキング-

市販スプレー缶使用

寸法

である
まずは、規制の有無を問わず、舗設作業前に必ず行われる路面マーキング作業に着目し、当該作業を自動で行う装置について調査を開始した。
3．既存技術の調査

688 （オフセットなし時）

5 （０%～満充電まで）調査を進めると、道路標示を自動作図する装置や建築現場での墨出し作業を自動で行うロボット技術が国内にロボットの操作は専用アプリがインストールされたタ存在していた。しかし、屋外かつ延長が長い舗装工事のブレットで行う。このアプリ内で線形のオフセットや延特性や走行可能な勾配、位置の制御方法などの観点から長などの編集が可能である。現場の形状にもよるが、基舗装現場への導入は難しいと判断した。

準となる線形データが 1 本あれば、アプリ内での編集に海外に目を向けると、特にサッカーやラグビーの盛んより現場条件に合わせたラインマーキングが可能であり、な欧州では、全球測位衛星システム（以下、GNSS）にCAD システムによるデータ作成は比較的容易に行える。

よる位置情報やターゲットを基準とした自動制御によるラインマーキング装置が多く存在した。これらの中に、4.2 試用状況

市販の路面標示用スプレー缶を使用し、GNSS による誘2019 年末に試験導入し国内での使用環境を整え、導で自動描写する自走式ロボットがあった。日本国内で2020 年末までに関東、東海を中心に約 20 現場にて試用も適用可能と判断したうえ、座標通りに走行できればマした。規制を伴わない工事をメインとし、多くのレーンーキング以外の様々な用途での活用が考えられ、導入すを施工する広大な民間工事、港湾ヤードの舗装工事などることとした。の他、高速道路の修繕工事にて試用し効果を検証した。
写真-3 にその状況を示す。

4．GNSS を用いた自動走行ロボット
4.1 導入した自動走行ロボットの概要

操作者

当該ロボット（写真-2）は、仮想基準点方式の GNSSにて自己位置を取得し、あらかじめ現場座標に合わせた線形（dxf）データを読み込み、その線形通りに自動走行しながらスプレーマーキングを行う機能を有している。
表-1 に主要諸元を示す。
写真-3 現場試用状況

4.3 効果検証
4.3.1 身体的負荷
現場作業員から聞き取り調査を行ったところ、路面マーキング作業においては、方法にもよるが、概ね延長50m で息切れや足腰の疲労を感じるとの結果であった。
そこで、人力作業とロボット作業での身体的負荷を比較
写真-2 自動走行ロボット（右上；後部写真）検証した。

検証方法は、年齢 20 代、30 代、40 代の 3 名に心拍数値が下がる場合もあった。自動走行ロボットに並走するを測定できる端末を装着し、延長 500m 区間における作必要はあるが、一般的な歩行と同レベルの負荷であり、業での心拍状態を比較した。人力作業は縦断 20m ピッ

人力作業と比較すると大幅に負荷が低減されることが分チにメジャーを用いてポイントを出した後、スプレーにかった。施工レーン数の多い工事ではより効果が大きい

よる通り出しと、パッチンと呼ばれる粉チョークを使用と推測される。

した墨つぼによる通り出しの 2 通りとした。図-1 に各作業での被験者の状態を示す。検証は 2 日間行い、1 日目に人力作業、2 日目にロボット作業とした。比較表を表-2 に、代表として被験者 A（40 代）の心拍数変化グラフを図-2 に示す。

図-2 心拍数の変化（被験者 A）

4.3.2 安全性
規制内での供用車線側のマーキング作業は、作業者においてだけでなく、供用車線を通過する一般車両の運転者も危険と感じる。
ロボットを操作する人員は立ったままの状態であるた

図-1 被験者の状態

め、しゃがんで作業する従来作業よりも走行車両から視認されやすい。また、当該ロボットはスプレー機構部を作業左右へオフセットすることが可能であり、規制端から離被験者

開始

終了

上昇値

A

112

120

8B

78

111

33C

98

119

21

A

105

124

19B

87

116

29C

111

126

15A

134

144

10B

94

127

33

C

87116

29

ロ
ボ

Ａ

113

113

0

ッ

表-2 作業および個人別心拍数比較（bpm）

C

104

100-4

ト
作
業

Ａ

119

108-11

C

121

126

5

幅
出しス
プ
レー人
力
作
業

ッパ
チン

平均

れた位置で作業できるため、安全性は格段に向上する。
21

万が一の逸脱に備え非常停止スイッチを追加した。写真-4 に作業状況を示す。

21

しゃがんだ状態での作業がなくなったことで、規制を伴わない工事で複数の重機が稼働する現場においても、重機オペレータからの視認性が向上し、死角に入ること24が軽減され、安全性の向上が図れる。

-3

検証データより、人力作業では、作業開始 10 分程度で各人の心拍数が平均 20bpm 上昇し、短時間に大幅な心拍数の上昇が認められた。10 分経過以降の心拍数は高めを

写真-4 規制際での自動走行ロボット作業と維持し、緩やかだが上昇傾向にあることがグラフより読非常停止スイッチ（左上）み取れる。
一方、ロボット作業においては、各人を平均すると目立った心拍数の上昇は確認できず、むしろ開始時より数4.3.3 作業効率試用した 5 現場について、人力作業とロボット作業状

況の比較、およびロボットの使用による効果を検証した。

図面や座標を使用しない工事がほとんどであり、事前にその結果を表-3 に示す。A～D 工事は規制を伴わない工行う自動走行ロボットの線形データ作成に必要な測量作事、E 工事は高速道路の切削オーバーレイ工事である。

業や CAD 作業の手間が増えたためである。修繕工事に表の値は、同じ面積においてマーキング作業に掛かる人おいては、現場入場後、いかに早くマーキング作業を済員数と時間を実際に計測した値であり、人員数に時間をませ、路面切削作業を始めるかが、重要である。そこで、乗じた値を作業効率として比較したものである。

座標や線形データを使用せず、現地合わせでマーキング

表-3 より、規制を伴わない広大な面積を施工する工事作業ができる装置が有用と判断した。

では、人力作業に比べロボット作業では作業人員で約

まず、高速道路の修繕各工事を調査したところ、大半1/5、作業時間で約 1/2、作業効率は平均 10 倍程度の向の工事で車線中央の破線を幅出しの基準としていること上効果を得られることが分かった。

から、破線のインターバル区間を補完する装置を開発することとした。

表-3 作業状況比較
A工事

B工事

C工事

D工事

E工事

延長(m)

300500

120

60

400

面積(㎡)

60,00012,50015,00065,000

1,820

人員(人）

45464時間（h)

28.0

5.0

6.0

0.8

0.4

人員(人）

111

11時間（h)

7.5

2.3

3.5

0.25

0.67

人員削減
(%)

75.0

80.0

75.0

83.3

75.0

時間削減
(%)

73.2

54.0

41.7

68.8

-67.5

効率（倍）

14.9

10.9

6.9

19.2

2.4

施工
規模

前述の調査結果を基に装置のコンセプトは、基準となるターゲットを破線の端部に置き、そのターゲットに向人力
作業ロボット
作業効率比較

5.1 基準物追従型自走式ロボットの開発

かって自動走行しながらインターバル区間のマーキングを行う自走式ロボットとした。作業イメージを図-3 に示す。

図-3 規制工事における作業イメージ

単純作業での効果は以上の数値となるが、自動走行ロ

ターゲットは自発光マーカとし、ロボットに取り付けボットの導入によりマーキング作業に掛かる人員が減るられた小型カメラで、そのマーカを画像認識して、直進ため、削減された人員を別作業へ配置することも可能とするロボットとした。この自発光マーカは、供用車線をなる。これにより他の準備工に掛かる時間も削減され、通過する一般車両への影響を考慮し不可視光 LED とし現場全体の進捗に寄与することができる。

た。また検知精度を高めるため太陽光に含まれない波長の光源を使用することとした。

以上を踏まえ、当該ロボットの導入効果は大きく、身これらの条件を基に、小型カメラ、自発光マーカを選体的負担、安全性、作業効率、いずれも大幅に改善され定し要素試験を行った結果、太陽光のエネルギーが高く、ることが分かった。特に面積が広く、施工レーンの数が選定した小型カメラでは背景の映り込みを完全に防止で多い現場では、当該ロボットの性能を最大限に活かすこきず、自発光マーカと背景が同化するため、区別がつかとができる。

ないことが分かった。そこで、自発光マーカに裏板を設置し画像内から孤立させ、また、縦長で上下 2 分割形状

5.規制工事におけるマーキング作業への対応にし、自然界にも人工物にも存在しえない形状に改良し

表-3 において、E 工事は高速道路の切削オーバーレイた。カメラ側も PC 設定により、露光時間調整や検知面工での検証結果である。この工事では、作業人員は減る

積設定などの処理を施し、自発光マーカのみ認識できるものの作業時間は削減されない。これは、修繕工事ではようにした。写真-5 に小型カメラの画像を示す。

表-4 現場供用試験結果
人員100m当り
作業時間(人）（分/100m）（cm）（分/100m）

人力作業(パッチン）

2～3

7-

7

ロボット作業

2

5.6

±1.0

1

項目

写真-5 小型カメラによる画像（左；処理前 右；処理後）※、赤丸部が自発光マーカ

基準からの 規制端でのズレ幅作業認識された自発光マーカが画像中央に来るように左右のモータ駆動を自動調整するアルゴリズムを設定し、自表-4 より、当該ロボットにおいても、人員および作業走式ロボットの試作機が完成した。完成した自走式ロボ

時間ともに、人力作業に比べ削減できることが分かった。

ットと自発光マーカを写真-6 に示す。有線コントローラ

人員については、自発光マーカ設置に 1 名、ロボット操を有し、自動ボタンを押している間のみ自動走行する。

作に 1 名の計 2 名を必要とするが、身体的負担や規制端

これは、暴走や逸脱時に安全圏内で即時停止できる設計での作業時間は大きく軽減されており、省力化および安としたものである。

全性の向上は図れる。
当該ロボットは座標や線形データ作成が不要であり、現地の既設白線に合わせたマーキングが可能であるため、高速測道路修繕工事の切削オーバーレイ工での使用に最適と考える。
6．自動走行ロボットの応用

写真-6 自走式ロボット（左）と自発光マーカの試作機（右）前述した 2 つの自走式ロボットにより工事種別を問わず、舗設作業前における路面マーキング作業の省力化と5.2 現場供用試験効率化を図れることが分かった。そこで、路面マーキン試作機の完成後に性能確認試験を行ったところ、目標グ作業以外へ活用範囲を広げるべく応用を検討した。特精度とした基準線からのずれ量±2.5cm をクリアし、自に GNSS を用いた自動走行ロボットは、プログラムされ発光マーカの認識状況、マーキング状況などは良好な結た線形を高精度で走行する機能を持つが、これは、UAV果であった。これを受けて、まずは一般国道の修繕工事が設定された飛行経路を自動飛行する機能と同じであり、にて現場供用試験を実施した。
写真-7 に試験状況を示す。

「地上型ドローン」、あるいは「走るドローン」とも言える。
この特性を活かし、以下の用途での適用を検討した。
① 自動追尾トータルステーション（以下、TS）を併用した出来形検測② 平坦性試験③ 舗装端部への乳剤散布④ 電磁波レーダを搭載しての路面下（地中）調査⑤ AI カメラを搭載し、現場調査や安全パトロール

写真-7 現場供用試験状況

での活用
上記、5 項目のうち、出来形検測と平坦性試験につい供用試験は、作業人員や時間の他に、規制と自発光マて、検証を始めた。

ーカの位置関係やロボットの走行位置、路面勾配や走行車両から受ける風圧の影響、路面切削実施面での走行性能などを確認し、いずれについても良好な結果を得た。
表-4 に試験結果を示す。

6.1 検証の概要
写真-8 のように、自動走行ロボットに TS 用 360°プリズムを取付け、当該ロボットの自動走行および TS の自動記録機能を併用し、延長 500m 区間の各測点（20mング作業において従来作業と比較し、作業員の身体的負ピッチ）における高さ、および検測時間について、TS担、安全性、作業効率、いずれにおいても大幅に改善さによる通常の検測方法と比較した。測定区間の勾配は縦れることがわかった。以下にその効果をまとめる。

断方向がレベルで、横断勾配は一定である。

1） 身体的負荷
身体的負荷は、作業中の心拍数比較で人力作業においては平均 22bpm の上昇に対し、当該ロボット作業ではほぼ上昇しない。
2） 安全性プリズム

2 つの自走式ロボットともに、規制端から離れての作業が可能であり、従来作業では 100m あたり 7 分間あった規制端での作業が 1 分程度に軽減される。また、しゃ写真-8 自動走行ロボットでの検測状況がんで作業することがないため、供用車線を通行する一般車両や重機オペレータからの視認性も上がり、安全性の向上が図れる。

6.2 検証結果
検証の結果、自動走行ロボットで取得した高さは、標準偏差で 3mm 程度と満足できる数値であった。

3） 作業効率
規制を伴わない工事に GNSS を用いた自動走行ロボ

検測時間については、人力作業約 2 時間に対し、ロボットを適用した場合、人力作業と比較し、作業人員は約ット使用では 1 時間程度とおおよそ半分の作業時間とな1/5、作業時間は約 1/2、作業効率は 10 倍程度向上する。

った。また、測定員が検測ポールを持って移動すること規制工事に基準物追従型自走式ロボットを適用した場がなくなり測定員の身体的負担が減るため、大きく省力合、100m あたり約 20%作業時間が短縮されることがわ化されることがわかった。

かった。

自動走行ロボットを用いた出来形検測と同様の方法で、

4） 他作業への適用

測定ピッチを 1.5m で自動記録し、その高さデータからどちらの自走式ロボットも走行精度は高いが、GNSS標準偏差を算出することも可能である。さらに、人力でを用いたロボットのプログラムされた線形を高精度でトけん引していた 3m プロフィルメータを当該ロボットでレースする特性を活用し出来形検測などへ応用でき、品けん引することもできた（写真-9）。

質管理業務でも省力化を図れることがわかった。
8. おわりに
本報告は、従来現場で当たり前のように行っていた作業が、小さなロボット 1 台で大きく変わった一例である。
何かを変えるためには、まず現場で働く一人ひとりがこれまでのやり方に疑問を持ち課題と認識し、新しいやり方に挑戦、実践することが重要と考える。

写真-9 自動走行ロボットによる 3m プロフィルメータのけん引状況

建設現場にはまだまだ改善できる作業が多く存在する。
今後も生産性・安全性向上に向けた取り組みを推進して働き方を見直し、更には舗装業界全体のイメージアッ

これらの応用技術は、品質管理業務の手間を大幅に軽プにつなげていく所存である。

減できると考えられる。今後、精度検証を進め、適正な走行速度など使用条件を定めマニュアルを整備する予定＜参考文献＞である。

1） 立花ほか；令和 2 年度 建設施工と建設機械シンポジウム,路面自走ロボットを活用した舗装工事の省人化技術

7．まとめ
今回、導入した 2 つの自走式ロボットは、路面マーキ