土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.

山岳トンネルの切羽コソク作業を対象とした
非 GNSS 環境下の自動運転手法の開発
仁1・矢吹

石田

信喜2・大森

禎敏3・森屋陽一4・藤田真司51正会員

五洋建設株式会社 ICT推進室（〒112-8576 東京都文京区後楽2-2-8）
E-mail: Hitoshi.Ishida@mail.penta-ocean.co.jp (Corresponding Author)

2フェロー会員

3正会員

大阪大学教授 大学院工学研究科 環境エネルギー工学専攻（〒565-0871 大阪府吹田市山田丘2-1）
E-mail: yabuki@see.eng.osaka-u.ac.jp
五洋建設株式会社 土木部門土木本部 土木技術部（〒112-8576 東京都文京区後楽2-2-8）
4正会員

5正会員

五洋建設株式会社

五洋建設株式会社

ICT推進室（〒112-8576 東京都文京区後楽2-2-8）

ICT推進室（〒329-2746 栃木県那須塩原市四区町1534-1）

山岳トンネル工事において，発破直後の切羽は肌落ちによる死亡災害が発生することが多く，切羽の無人化の取り組みが急がれる状況である．建設現場には既に省人化や無人化を目的として，自動運転機械や遠隔操作機械が導入されつつあるが，肌落ち災害に直結するブレーカーによるコソク作業の省人化・無人化の事例は見られない．一方で，雲仙普賢岳の噴火による火砕流や土石流に対して1993年より始まった無人化施工は，現在では地元の建設会社が実施しているケースも見られ，今後普及が見込まれる状況だが，自動運転への対応はまだ難しい状況である．本研究では建設現場における自動運転の普及を目指し，既存の建設機械を自動化する手法を構築するとともに，SLAM (Simultaneous localization and mapping)を活用することで非GNSS環境である山岳トンネル内での走行やコソク作業に適用し，実用性を検証した．

Key Words : mountain tunnel, scaling, automatic construction, auto-driving, SLAM

1. はじめに

建設機械の種類や車種ごとに緻密に設計する必要があり，普及させることが難しいという 2 つの課題が存在する．

山岳トンネル工事において，発破直後の切羽は極めてそこで本研究では建設現場における自動運転の普及を不安定であり，肌落ちによる死亡災害が発生することが目指し，既存の建設機械を改造し，走行や施工動作を自多く，切羽の無人化の取り組みが急がれる状況である．
動化する手法を構築するとともに，非GNSS環境であり，既に省人化や無人化を目的として，自動運転機械や遠隔かつ変化が多い施工中の山岳トンネル内で切羽のコソク
操作機械が導入されつつあるが，肌落ち災害に直結する作業に適用し，実用性を検証した。
ブレーカーによるコソク作業の省人化・無人化の事例は見られない．一方で，雲仙普賢岳の噴火による火砕流や土石流に対して1993年より始まった無人化施工は，様々
２. 既往の研究な改良を加えながら，現在では地元の建設会社がレンタ
切羽の無人化を検討するにあたり，既に実用化されてル機械を用いて実施することもあり，機材の供給を含め，いる無人化施工を適用することが考えられる．しかしな
実用性が向上している．
また，建設業は社会の少子高齢化が進む中で，深刻ながら，一般的な無人化施工は，通常の施工に比べ，施工
労働者不足となっており，ICT を活用した効率化が進め効率が低下することが知られている．伊藤ら 1)は，そのられている．その中で，建設機械の自動運転の事例も増要因として，遠隔操作をする際にオペレータが建設機械
えつつある状況である．但し，トンネル内では位置情報
や施工対象を見るためのカメラ映像の解像度の不足と，を取得する際に GNSS が利用できないこと，また，自動それらの映像を映すモニタに奥行き情報が存在しない点
運転を実現するための機材の調達や，システムの構築はを指摘し，両眼立体 3Dや 4K解像度の映像をオペレータ

23-1

土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.

図-1 山岳トンネル工事（NATM・発破掘削）の流れ

写真-1 本研究で使用した無人化施工対応バックホウに提供することにより，施工効率を向上したと報告している．このように，遠隔操作をより搭乗操作の環境に近付けることによって，施工効率を向上する取り組みが進められてきた．

ためには，各々の建設機械の種別，機種の違いに対して，個々に設計・調整を行う必要があり，現場に普及させる
ことはまだ難しい．
現在， 山岳トンネル工事における切羽無人化の取組みについては，コンピュータジャンボを導入することにより，従来の作業人員を大幅に削減したり4)，吹き付け作業を自動化する5)など，各種の自動化に向けた取組みがなされている．このような中で，切羽の肌落ちに直結する浮石の除去（コソク）作業の自動化については，実現していない．現状，発破作業の切羽に人が近付かずに，
コソク作業を自動で実施するには，バックホウが自己位置を把握し自走する必要があるが，トンネル内ではGNNSが使用できないことが課題である．

藤野ら2)は，オペレータ個人の素養による施工効率の差に着目し，オペレータの習熟度判定方法を提案しているが，その中で，車体を外から俯瞰して写している車外に設置したカメラの映像を理解できるか否かが重要であることを指摘している．藤野らの研究結果では，当時，遠隔操作を得意と位置付けたオペレータの割合は，20%であり，その場合においても，建設機械への搭乗操作と比較すると，サイクルタイムで1.5倍以上の時間がかかっている．他，最近では，ICT施工で用いられるマシン
ガイダンスシステムを併用することによって，掘削対象の土砂の3D形状（現況と仕上がり）を遠隔地のモニタで確認したり，マシンコントロールシステムを併用する
３. 提案する自動化手法
ことによって，仕上げ時の操作を半自動化し，施工効率
山岳トンネルの切羽コソク作業を自動化するためには，の向上を図っている事例がある．しかしながら，搭乗操
非 GNSS 環境で，障害物を回避しながら切羽まで走行し，作の施工効率には及ばない．
かつ，切羽の性状を判断し，切羽に対してブレーカーを
山岳トンネル工事（NATM・発破掘削）の流れを図-1
当てて作業を行う必要があると考えた．
に示す．本研究で扱う切羽のコソク作業は，発破直後の本研究では，図-2 に示す構成で無人化施工対応バッ
地山が不安定な状態で浮石を除去するものであり，安全
クホウ（写真-1）の自動化を実施，実際の山岳トンネル
上は無人化が望まれるものの，一般的な遠隔操縦で生じ内でコソク作業の実証実験を行うものとした．この無人るような歩掛の低下は避けたい．
化施工対応バックホウは，標準アームであり，内空幅
一方で，交通や工場のロボット分野で発展してきた自動運転技術が実用化されつつあるが，遠隔操作と異なり， 14m程度，路面からの高さ7.5m程度の山岳トンネル内で使用することを想定して構築したものである．これに対一人で複数の建設機械を稼働させることもできるため，して，山岳トンネルでは一般的にショートアーム，ショ
現場全体の省人化や，建設業全体の省人化にも期待が寄
3)ートリーチと呼ばれるアームやブームが短いバックホウ
せられている ．そして将来的には，単純な作業であれが用いられる．
ば人が操作するよりも速く効率的に進めることができる
図-2 において，赤の破線で囲っている無人化施工用と考えられている．しかしながら，自動運転を実現する

23-2

土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.
自動運転バックホウ

バックホウ（ブレーカーユニット装着）

3D LiDARによる
切羽形状

操作信号送信部(リモートコントローラ等)

AIによる切羽性状判定結果

無人化施工用機械

油圧制御

操作信号受信部

制御信号

マシンガイダンスシステム

油圧コントロールユニット
・左右クローラ
・左右旋回
・ブーム
・アーム
・バケットリンク

位置・方位計測・GNSS x 左右 2基

位
置
と
方
位
を
把
握

自動走行
自動作業
作業への
復帰判断
自
動
回
避
・
停
止

適
用

状況の繰り
返し確認

作業機に対する
走行部の向きを把握

凡例
今回開発していない部分（既製品を利用）

障害物の検知旋回角度計(走行部と作業機の回転角)

ト
ン
ネ
ル
内
の
無
線
LAN

姿勢を把握
ブレーカの
刃先を演算

SLAMによる
位置・方位推定演算

位レコ
置ーソ
カク
・
時を作
間当業
をて時
定るに
義 ブ

演算装置

姿勢計測
・一軸傾斜計(ブーム角)・一軸傾斜計(アーム角)
・一軸傾斜計(バケットリンク角)

2D LiDAR
・前方
・後方

制御
信号

設定作業や
動作開始・
終了の指示，
非常停止を行うパソコン

自動化
パターン

今回の試行で使用しない部分

機械の種類やセン
サーが変わっても共通となる部分

図-2 自動化手法の構成

機械ならびにマシンガイダンスシステムについては，開ラで操作した内容が，操作信号受信部を経由して，油圧発効率と普及性を加味し，レンタルが可能な既製品を使コントロールユニットに伝達され，遠隔でバックホウを用している．濃いグレーでハッチングした部分は，機械動作させる．本試行では，バックホウに自動運転のための種類やセンサーが変わっても共通と考えている．また， の演算装置を搭載し，演算装置でリモートコントローラ
薄いグレーでハッチングしている部分のうち，無人化施の操作信号を模擬した制御信号を自動的に生成する．演
工機械の枠内に示す，操作信号送信部（リモートコント
算装置はトンネル内の無線 LAN に接続され，設定作業ローラ）と操作信号受信部は，オペレータが手動で操作や動作の開始・終了等の操作を無線 LAN を通じて遠隔する際に使用するものであり，本研究では，その代わりから実施することができる．演算装置をバックホウに搭として演算装置から自動運転の制御信号を送信するため， 載し，自律動作可能としていることから，自動運転中は使用しない．また，マシンガイダンスシステムの枠内に通信が途切れた場合にも，自動的に回避動作や停止動作示す，位置・方位計測（GNSS ×左右 2 基）については， を行う．なお，本試行中は，安全対策として通信が途切
トンネル内では GNSS が使用できないため，代わりとしれた場合に自動運転を終了するよう設定した．切羽の自て，SLAM による位置・方位推定演算を用いたため，使動コソク作業を実施するにあたり，この演算装置では，用しない．
マシンガイダンスシステムからバックホウの車体の傾き，
通常の無人化施工では，無線式のリモートコントロー
ブーム・アーム・バケットリンクの角度，それらによっ23-3

土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.

図-3 施工期間中の山岳トンネルのイメージて計算されたブレーカの刃先の位置を取得，ブレーカのメージを図-3 に示す．また，施工期間中の山岳トンネ
刃先を所定の位置に誘導するための演算を行う．ブレー
ル内の状況を写真-2 に示す．(a)立看板，(b) 駐車車両，
カの刃先を誘導する目標位置は，3D LiDAR によってバ(c)施工機械，(d)資材，(e)セントル（移動型枠），(f)非常
ックホウと切羽の面的な距離と AI 判定結果のメッシュ
駐車帯(拡幅部)，(g)箱抜き部，(i)切羽等から得られるレ図を重畳することで得られる．自動走行を実施するにあーザー点群は，その形状が目印となり，自己位置推定をたり，SLAM によってバックホウの位置座標と方位を取容易にすると考えられる．但し，駐車車両が移動した場
得し，所定の経路に対する誤差を計算しながら走行，進合（図-4 参照），低く積まれた資材（図-5 参照）やベ
路の自動修正を行うものとした．自動回避を実施するにンチカット工法の場合の切羽付近で下半の点群を取得しあたり，周囲を監視する 2D LiDAR によってバックホウ
た場合，それが誤判定の要因となる可能性があるため注の進路上（監視角度・距離をあらかじめ設定）の障害物
意が必要である．図-4 では，駐車車両が移動し，車体の相対座標を取得し，進路上に障害物を検出した場合に， から遠ざかることによって，自分が後進しているように障害物が進路に干渉しなくなるまで所定の角度ずつ旋回判定する．このため，基本的には，自己位置推定中に周を繰り返すものとした．これらの自動コソク作業，自動囲の物体が動くことは好ましくない．図-5 は，車体が走行，自動回避の自動化パターンは，リモートコントロ
傾くことにより，2D LiDAR と高さの異なる物体からもーラにより実際に遠隔操縦を行い，各操作に対応した制点群を取得することを示している．山岳トンネルでは，御信号を記録することで基本動作を作成した． SLAMの位置推定時に目印となる物体は多くはなく，それらを常方式の選定について，トンネル内では可視光の光量が小時捉えるには，少なくとも20m以上の範囲を対象として
さく，また，照明が均一ではなく光のムラが大きいこと監視する必要があると考えている．ところが20m先では，から， カメラを使用する Visual SLAM よりも，光（照明） 車体が1°傾斜すると高さ方向に30cm以上のずれを生じの影響を受けにくい Laser SLAM が適していると判断しる．これは少しの車体の揺れによっても，同じ物体が検6)た ．一方，SLAM には，移動距離が大きくなるに従い， 出されたり，消えたりすることを示す．この現象は自己位置推定の誤差が蓄積し，推定位置が徐々にずれること
位置推定の誤差要因となる．また，写真-2(h) 配管・配が知られており（ドリフト），長距離走行中に十分な位線・ボックスの点群は，壁面の点群と混ざって計測され，置精度を確保するには，補正等の対策が必要である．ト
誤差要因となると考えられる．本研究では位置推定手法
ンネルでは，施工機械は長距離を移動するが，あらかじとして，低解像度と高解像度の地図を用いて，自己位置
めトンネル内の設備や形状を把握し，それらを位置推定
を効率的に絞り込む多重解像度法の計算量をさらに軽減に用いることによって，例えドリフトにより自己位置にし，簡易な CPU ボードでも稼働する車載向けの手法 7)8)
大きな誤差が生じても，回復させることが可能と考えた． を選定するものとした．この手法では，近傍の物体が急
また，施工中の現場では，物体の配置が変化することで， に移動するなど，極端に大きな環境変化が生じた場合にマッチングが困難となる場面も避けられず，自己位置をも，その大きな変化に対して処理を間引くようになって見失った場合でも，回復（自己位置を再取得するなど）
おり，トンネルのように狭い空間で車両や施工機械が動が可能とすることが望ましい．
いている環境でも，自己位置をロストしにくいと考本研究で実証の対象とした施工中の山岳トンネルのイ
えた．トンネル内の設備や形状をあらかじめ地図として

23-4

土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.

(a) 立看板(b) 駐車車両(c) 施工機械(d) 資材(e) セントル(移動型枠)(f) 非常駐車帯(拡幅部)(i) 切羽(h) 配管・配線・ボックス(g) 箱抜き部

写真-2 施工期間中の山岳トンネル内の状況

図-4 駐車車両等が移動した場合の誤判定例

図-5 車体の傾きによる誤判定例

23-5

土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.
視野角270°LiDAR設置方向

LiDAR①(前)45°

バックホウ前方
45°

1.3m

LiDAR②(後)

LiDAR設置方向

LiDAR②(後)

LiDAR①(前)視野角270°

図-6 2D LiDARの設置位置

表-1 2D LiDARの仕様積まれた資材（写真-3(c)）

推定した自己位置（円の中心）と方位（三角矢印の向き）

グリッドの
サイズ
5ｍ

メーカー 北陽電機株式会社
型

番 URM-40LC-EW
最大60ｍ
反射率90% 白ケント紙 精度保証範囲

緑の計測点（SLAMに利用）のばらつ
き幅 約 30～40cm

検出距離 0.1～40m
反射率10% 黒紙 精度保証範囲0.1～
18m

黒：事前作成の地図
台車を押している人も赤い点として写っている（写真-3(a)）

緑：地図と一致した計
測点
赤：地図と一致しない
計測点

検出角度
範

検出角度
分 解 能

270°
0.125°（高分解能モード）

距離平均 0.1～30m:±20mm
精

図-7 SLAM検証結果（非常駐車帯）

囲

度 30～40m:±30mm

記録することが可能であり，これらの任意の目印を活用
事前作成の地図（黒）と座標の差が大きいため，除外しして自己位置を推定することも可能と考えている．本手たものである．トンネルの壁面は，写真-3(a)に示すよう
法は，工場や物流センターで AGV(Auto Guided Vehicle)にに曲面となっている他，写真-3(b)に示すように凹凸や，利用されているものである．本来，車体の揺れが少ない
配管・配線・ボックスなどが存在している．
平坦なフロアでの運用を想定しているもので，位置推定
路面が平坦ではないことから，レーザーの傾きを生じ9)の精度は，槙ら の実験結果から概ね 20mm 以内と考える．計測する点が変わることから計測距離も数 10cm のられる．
範囲で大きく変化している．写真-3(c)の資材は図-7 中にあらかじめ収集した点群データから，地図作成を行い， 示す事前作成の地図（黒）に壁（線）としてではなく平
その地図と，リアルタイムで取得している点群データと面的に広く表示されているが，レーザーの傾きにより斜のマッチングを行うことで，自己位置を推定することがめ上から写ったためである． このように，低く積まれ可能である．この機能を用いて，トンネル形状や移動した資材等が事前作成地図に反映される際のイメージを図ない設備を地図に反映した．2D LiDAR には，北陽電機-8 に示す．
製の URM-40LC-EW（表-1 参照）を図-6 のように 2 基設
本検証結果より，トンネル壁面に対してレーザーの計
置した．設置高さは，設置されている物や車両などを含測距離のばらつきの幅は，約 30～40cm（無作為に 10 箇
め，周辺の特徴を多く取得する必要があることから，可所で計測）であった．これには，1) LiDAR の測距誤差
能な限り低い位置とした．使用にあたっては，あらかじ（30m 以内：±20mm），2) トンネルの壁が曲面であるめトンネル坑内で実験を行った．
ことから車体の揺れによって壁に対する計測距離が変動
事前作成の地図（黒）と自己位置推定時のリアルタイ
すること，3) 壁に設置された配管・配線・ボックスにレムのレーザー点群の計測値（緑）との差分から自己位置ーザーが当たり壁面を捉えていないこと，という 3 つの推定を行っている状況を図-7 に示す．計測値（赤）は， 要因が複合的に影響していると考えられ，自己位置推定23-6

土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.

低く積まれた資材等には上から斜めにレーザーが当たり、点群が面的に散らばるトンネル壁に対して
は点群が線上に集まりやすい(a) 台車によるSLAM実験

移動しながら
点群を取得した場合(傾き・揺れが影響)(b) 坑内の壁面

車体

事前作成地図の計測点(c) 坑内に積まれた資材

図-8 低く積まれた資材等が事前作成地図に反映される際の様子

写真-3 事前のSLAM実験状況

所定の走行範囲例）4m

設定経路(座標で設定)範囲を出た場合に反対方向へ所定の角度（設定）旋回

図-9 SLAMを利用した座標指定の自動走行の誤差となっていると考えられる．本研究では，自己位置の推定結果に，この約 30～40cm の誤差を許容して運用する．
SLAMが利用できる区間では，図-9 のように座標によって走行経路を指定することが可能である．この手法では許容範囲（図では 4m）を超えた場合に，許容範囲に戻るように旋回する．なお，図-3 に示す角等の目印がない区間（赤で図示）については，SLAM が使用できない可能性が高い．このため，座標を用いない別の方法で安全な自動走行を行う必要がある．
本研究で使用した 2D LiDAR は，270°の視野角があり，バックホウの左前方と右後方に設置することによって，全周囲を監視することが可能である（図-6 参照）．これを用い，SLAM だけでなく，回避に利用することを考え，周囲の障害物の検知に使用するものとした（図-1，
図-10 参照）．また，この障害物検知による回避の機能

23-7

土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.
壁

監視範囲内に物体を検知するとそれを避けるように進路を変える

監視範囲(左)旋回

監視範囲に物体を検知した場合，検知した反対方向に所定の角度分自動旋回（設定で調整可能）

旋回

監視範囲(右)旋回

図-10 自動回避を連続で実施することによるトンネル内の自動走行
例）
作業機前方

作業機前方

作業機・走行部
間の回転角

走行部前方
走行部前方

回転角を把握していない場合
前進するつもりが後進してしまう

図-11 作業機と走行部の回転角の把握

凡例
泥岩と判定したメッシュ
砂岩と判定したメッシュ

切羽画像

泥岩・砂岩区分メッシュ
CSV出力

クラスタリング結果

図-12 切羽岩種判定AIの結果

図-13 3D LiDAR設置状況(アームの付根に設置)を用いて，SLAM が利用できない区間の自動走行を実施するものとした．
旋回角度計（図-11 参照）は，バックホウの走行部（下側）と作業機（上側）の回転角を把握するもので，遠隔操作の場合は，オペレータが車外モニタで回転角を把握するため必要ないが，自動運転では，走行開始時にどちらの向きに走り出すかを判別できないことが想定されるため，必要であると考えた．なお，広く障害物のない場所であれば，走り出してから移動方向を検出して判断することは可能である．コソク作業に必要な切羽の性状については，日々撮影している切羽のスペクトル画像

から AI 判定 10)によって得られた岩種（砂岩＝硬い・泥岩＝脆い）の分布を用いた（図-12 参照）．浮石の判定については，本研究では対応しなかったが，判定結果をCSV等で受け取ることができれば，同様の処理でコソク作業に反映することは容易である．ブレーカーの刃先を切羽表面に誘導するために必要な切羽形状については，
バックホウのアームの付け根に 3D LiDAR を設置しコソ
ク作業の前に計測するものとした（図-13 および表-2 参照）．
以上の構成で，切羽のコソク作業の自動運転を実証し
た．

23-8

土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.

表-3 実証現場の工事概要

表-2 3D LiDARの仕様
型

式 YVT-35LX-F0

水 平 走 査 角 度
垂 直 走 査 角 度

工 事 名 平成29-32年度 見の越トンネル工事

210度以上 ピッチ6度
精度±0.125°

工 事 場 所 愛媛県大洲市肱川町見の越地先

40度 (-5度～35度)

発 注 者 国土交通省四国地方整備局山鳥坂ダム工事事務所

精度±2°

完成延長2,128m

2590点以上 （ｲﾝﾀｰﾚｰｽなし、
デ ー タ 点 数 20fps）（ 分 解 能 ） 518000点以上（ｲﾝﾀｰﾚｰｽHDモー

工事 概要

内空幅約8.8ｍ(一般部)
NATM(発破工法)／覆工コンクリート工／インバート
工／残土運搬工126,300m3

ド、0.1fps）
水平走査 -45°<θ<45°
0.3-35m （白紙）0.3-11m （黒紙 反射率10%）

トンネル内一般部の天井

7.5ｍ-75°<θ≦-45°,45°≦θ<75°
0.3-20m（白紙）0.3- 6m （黒紙 反射率10%）距離 θ≦-75°,75°≦θ

3ｍ

3ｍ

0.3-10m（白紙）

4ｍ

出

6ｍ

検

0.3-3m （黒紙 反射率10%）※上記は垂直走査の上向き15°(垂直走査中心)での値
上向き35°、下向き-5°では上記

10ｍ

2.7ｍ

2.8ｍ

の70%に減衰する。
測

距

精

側面

度 白紙15m以下：±50mm（ 周 囲 25 ℃ 時 ） 白紙15m~：±100mm

正面

図-14 使用したバックホウの寸法

写真-5 狭所の走行試験（通路幅約4.0m）

写真-4 SLAMを用いた自動走行（通路幅約8.8m）

４. 適用結果
本研究で実証の対象とした工事は，「平成 29-32 年度
見の越トンネル工事」である．本工事の概要を表-3 に示す．内空幅が 8.8ｍと小さく，路面からの高さも 6m弱程度と低かった．このため，本研究で使用している標準

アームの 0.8m3バックホウ（図-14参照）は，トンネル内
壁や設備に接触しないよう，取れる姿勢が限られた．バックホウと天井との接触を避けるため，ブームを起こすことはできず，ブームを前に倒して実証を行った．
実証は， SLAM を用いた自動走行（内空幅約 8.8m に加え，幅約 4m 程度の狭所を含む）（写真-4，5），自動

23-9土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.

進路上に物体を検知

自動走行
右に回避
(a) トンネル内(b) 工場図-15 自動回避検証状況

図-16 3D LiDARによる切羽形状取得(b) 工場(a) トンネル内
写真-6 AI判定結果に基づく切羽自動コソク作業

停止・自動回避（旋回角度を制限）（図-15），切羽に到達後切羽形状取得（図-16），AI による岩種判定結果に基づく切羽の自動コソク（写真-6）の通り実施した．
また，一般部では旋回ができないため実証後はバックで400m 先の非常駐車帯まで移動する必要が生じ，走行ボ
タンと旋回ボタンを用いた半自動操作での移動を試みた．実験中，目視できる近傍に監視者を付け，常に手動の非常停止の用意をした．
SLAM により自己位置を把握して走行する場合，座標に 30～40cm の誤差が生じていることから，座標を指定（図-9 参照）して狭所（通路幅約 4.0m，車体幅 2.8m）
を通り抜けることはできなかった．現状のSLAMでは，
山岳トンネル内のセントル（移動型枠）等の狭所をくぐることは難しい．次に，図-10 に示した自動回避を用い

23-10

土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.

て走行を行ったが，両側のカラーコーンやポール（写真
く刺さり，抜けなくなるケースもあったため，このよう-5）を障害物として検知し，前進させることができなかなトラブルからの復旧手順を自動化するなど，対策を検った．このため狭所の走行については，外側から離隔を討したい．本試行では，浮石の検出ができていないため，
目視しながら，半自動操作（走行ボタン，旋回ボタン）
AI 判定によって岩種区分のメッシュ図を作成し，脆いを行い，通行した．通路幅 4.0m に対して車両の幅がと考えられる泥岩部分のコソク作業時間を長くするよう
2.8m，左右計1.2mの余裕があるが，わずかな旋回動作に設定した．将来的には，浮石を判定し，必要な部分だけ
よってポール際ぎりぎりまで車体の角が寄ることが多く， にブレーカを当てることを可能とすることで，コソク作
狭所通行の自動化にあたっては，より細かい制御を行う
業時間を短縮することが可能と考えられる．
必要があることがわかった．また，路面とクローラの間
なお，本研究の自動運転では，操作者が目視できる範で滑りが生じた場合，車体がわずかに回転するが，5°囲で実施し，自動運転の内容切替えや非常停止等を行っ程度の回転でも，走行進路に大きく影響するため，路面た．車外で視点を自由に変えることができ，周囲の状況の変化については計画時に留意したほうが良い．写真-5（障害物との離隔等）が把握しやすく，従来の搭乗操作の路面は急な登り勾配から，下りに移る箇所であり，クと比べても，操作は容易であった．実証項目と現場へのローラが滑りやすく注意を要した．同じ写真-5 の上部
ヒアリング結果を表-4 に示す．に風管が見えるが，このような勾配や揺れの影響で走行時に離隔が小さくなる瞬間もある．キャビンからは見えにくい部分であるが，ベテランオペレータが操作する場
５. 結論
合は，窓から顔を出したり，降車して周囲を確認するな
ど，随時離隔を確認しながら通過している．
本研究では，普及を前提とした自動運転の仕組みを構
トンネル内の自動走行中，人を障害物に見立て，進路築する目的で，既存の無人化施工機械を改造し，山岳ト上に入ってもらい，自動停止や自動回避が機能すること
ンネルのコソク作業を自動化した．非 GNSS 環境下の自を確認した（図-15(a)参照）．図-15(b)に，工場で連続的動走行を含め，種々の課題を得ることができた．あらかに自動回避を行っている様子を示す．複数の障害物を検じめプログラミングした前進，後進や旋回など，ボタン
知すると，近い障害物を優先して回避するように設定し押下による半自動操作に関して，通常の無人化施工で行てカラーコーンの間を通り抜けている．通路は 6m の幅われるリモコンによる遠隔操作や，搭乗操作と比べ，周を取っているが，旋回時にバックホウの後方部やクロー囲の離隔を把握しやすく運転がしやすい面が多いことがラがカラーコーンに接触することがある．周囲 360°のわかり，オペレータ確保などの運用面においても普及の障害物を 2D LiDAR で監視しているが，現状は回避動作
しやすさを期待できる結果となった．
を進路方向だけで判断しているため，回避によって車体走行に関して，狭所を通行する場合に路面の状況などが周囲にどう干渉するかを加味する必要がある．
に配慮が必要であることが分かったが，対策の方向性と3D LiDAR による切羽形状の計測状況を図-16 に示す．
しては，離隔が小さくなってから回避制御をするだけで切羽の形状はリアルタイムに鮮明に取得できており，凹は不十分で，離隔が小さくならないように進路を取るよ
凸の変化を見ながらコソク作業を行うことも将来的に可うな考え方を導入する必要がある．また，自動走行がし能と考える．自己位置推定の誤差が大きくとも，切羽にやすい走路整備，マーカーの設置などを検討することも到達した時点で，切羽形状を取得し，位置合わせを行う考えられる．
ことも可能と考えている．
コソク作業は，発破直後の地山が不安定な状況で実施
AI 判定結果に基づく自動コソク作業状況を写真-6 にするため，迅速に行う必要があり，無人としながらも，示す．自動コソク作業については，アームの付け根がト
施工効率を確保する必要がある．自動コソク作業につい
ンネルの天井に接触することが危惧されたため，ブームては，搭乗操作以上の施工効率が要求されると考え，実を起こさず，下半のみを対象としたが，その範囲ではコ用に向け改良を行う．
ソク作業を実施することができた．なお，工場実験では
バックホウは汎用性が高く，自動運転の動作パターン
上半を含む全体を対象にコソク作業の動作を確認したを増やすことで，多くの工種に対応することが可能であ（写真-6）．現状は，ブレーカ先端を所定の座標に自動る．動作パターンの拡充に取り組むとともに，建設現場
誘導し，叩く動作を繰り返すようにしているが，実際の全体の自動化に向け，オペレータが複数の建設機械を操運用にあたっては，それ以外の動作を加味する必要があ
作する手法や，複数の建設機械の協調作業，安全性を確る．例えば，自動コソクの実証中，ブレーカが岩盤に深保した上での作業員との協調作業についても，研究を進

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表-4 実証項目と現場ヒアリング回答
実施項目

非GNSS環境での自己位置推定と自
動走行

結果

現場の評価

問題なく実施．

良い．

風管との離隔が小さい箇所は，ブーム，アームの角度

半自動であっても，搭乗操作よりも容易とを調整し，前後進ボタンと旋回ボタンを使用した半自思う．

動走行により通過．搭乗操作よりも離隔の確認が容易
で操縦が容易であった．
一般部であれば，自己位置推定の誤差が30～40cmほどあっても問題はない．

狭所の自動走行

左右の壁やカラーコーン，ポールを障害物として検知

自動で止まるので問題はない．セントルやするため，自動運転は自動停止機能がはたらき，通り

その他，狭所を通す場合は，トンネルの付抜けられなかった．前後進ボタンと旋回ボタンを使用

属物や自動運転機のホースなども含めて注した半自動走行により通過．

意を払う必要がある．現状では半自動走行

搭乗操作よりも離隔の確認がしやすく，操縦は容易でが望ましい．

あった．

半自動であっても，搭乗操作よりも容易．

リモコンによる遠隔操縦と比較しても操縦が容易．
問題なく実施．

良い．
全周囲を監視していることもあり，安全対自動停止策として有効．

自動回避

バックホウの大きさに対し，内空幅が非常に小さいた

良い．

め，トンネルの壁面との接触の恐れがあり，坑内では全周囲を監視していることもあり，安全対回避角度を小さく，5°程度に調整．その上では問題な 策としても有効．
く実施．
工場では，回避角度の制限なく，問題なく実施．
アーム付根に取り付けた3D LiDARにより，問題なく実 岩種や形状だけでなく，浮石を検出する方
施．

切羽形状把握法があればより良い．

LiDARの機種について，今後，内空が大きいトンネルに対応する場合には，垂直走査角度が40°では足りない可能性がある．
坑内では，ブームと天井の接触のおそれがあったた

近傍で別の作業をしているオペレータが必

め，下半のみを対象として実施．

要時に補助をするのは十分実用的と考え工場で上半を含む全体の動作を実施．

る．しかしながら，ベテランオペレータが作業機の旋回動作が速く，指定の角度を通り過ぎるこ

高齢となっていること，また，切羽は危険

AI岩判定結果に基 とがあり，ブレーカーの方向を合わせるのに時間がかづく自動コソク作 かる場合がある．

であることから，将来的には人が不要とな業

ブレーカーが岩盤に深く刺さる場合があり，ブレーカ

コソクの動作のパターンを増やすなど，工の破損の恐れがあったため自動運転を止めてベテラン

夫することで，オペレータの補助を減らす

オペレータの搭乗運転で回復した．現状は補助役のオことができると考える．

るのが理想．

ペレータが近くにいた方が良い．
旋回ができないため，非常駐車帯まで約400mをバック バックでの長距離走行は搭乗操作では大変
半自動走行（後で移動．一般部については問題なく実施．

なので，誰でも簡単にできるという点が良進）

い．

めていくことで，建設業界全体の生産性向上と安全性向上に努めたい．

謝辞： 本手法の現場実証にあたっては，国土交通省『建設現場の生産性を飛躍的に向上するための革新的技術の導入・活用に関するプロジェクト』の助成を受けた．

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土木学会論文集, Vol. 79, No. 22, 22-22020, 2023.

また，本研究の実施にあたり，四国地方整備局技術管理課・山鳥坂ダム工事事務所をはじめ，関係者から多大なご協力を受けた．ここに記して感謝の意を表す．
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(Received October 27, 2022)
76th Annual Conference , Ⅵ-976, 2021.](Accepted February 2, 2023)
5) 坂西 孝仁，宮川 克己，手塚 仁：小断面トンネル用自動吹

DEVELOPMENT OF AUTOMATED DRIVING METHOD FOR ROCK SCALINGIN MOUNTAIN TUNNELS IN GNSS-DENIED ENVIRONMENT
Hitoshi ISHIDA, Nobuyoshi YABUKI, Sadatoshi OHMORI, Shinji FUJITA and
Yoichi MORIYA
In mountain tunneling, many fatalities occur in the tunnel face after blasting due to falling rocks, and theface should be unmanned as soon as possible. Automated machines and remote-controlled machines havealready been introduced to construction sites to reduce manpower and improve safety, but there are no
examples of unmanned or automated face scaling. On the other hand, unmanned construction, which began
in 1993 in response to pyroclastic flows and mudslides caused by the eruption of Mount Unzen-Fugen, is
now being implemented by local construction companies in some cases, and is expected to become widespread. However, automated operation is still difficult. In this study, aiming at the spread of automatic
operation in construction sites, we developed a method to automate existing construction machinery andapplied it to automatic driving and automatic scaling in mountain tunnels, which are GNSS-Denied environments, by utilizing SLAM (Simultaneous localization and mapping). We also verified its practicality.

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