特集 インフラ DX アクションプラン（2）

除雪現場の省力化による生産性・安全性の向上〜 i-Snow の取り組み〜

国土交通省 北海道開発局 建設部 道路維持課

か，除雪現場の改善への取り組みについて産学官

1.

民が連携して取り組むプラットフォーム

はじめに「i-Snow」を平成 29 年 3 月に発足させた（図− 2）。
本プラットフォームでは除雪作業の省力化とし北海道開発局では，北海道内の直轄国道 46 路てロータリ除雪車における「除雪装置自動化」を線，約 6,800 km の除雪を行い，安心・安全な冬進めており，現在までの取り組み状況について紹期道路交通の確保を担っている。

介する。

北海道は都市間距離が非常に長い，広域分散型

2. 「除雪装置自動化」等の‌‌
取り組み状況の社会を形成しており，特に冬期間の異常気象に伴う交通障害は住民生活，地域産業・経済活動への影響が非常に大きい。
一方で，万全な除雪体制を支える除雪車オペレ⑴

国道 334 号知床峠での取り組み

ータ等の担い手の減少かつ高齢化が進んでおり，除雪作業の効率化に向け，除雪車の運転以外の除雪現場の省力化・効率化が求められている（図操作の自動化・省力化により熟練技術や経験が少− 1）。

なくてもワンマンで作業ができることを当面の目

そこで「除雪現場の省力化による生産性・安全標として，例年，冬期通行止めにより一般通行車性の向上」のため，除雪現場の課題，研究・開発両の影響を受けない，国道 334 号知床峠においての動向，除雪技術等に関する情報の共有を図るほ

平成 30 年度から実証実験を開始した（図− 3）。

（人）
3,000

（％）
30.0

128

2,000
1,500

2,235

500

5.4%

0H17d

図− 1

H22d

産

18.8%
264

1,108

1,137

H27d

R2d

15.0
10.0

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官民

技術協力、開発、現場ニーズ、
実証実験協力

技術指導、評価

現場ニーズ、
フィールド提供

ユーザーニーズ、
ボランティア5.00.0

除雪オペレータの年齢構成推移

建設マネジメント技術学

20.0 60

217

10.0%
1,346

25.0

16.4%

149

1,000

26

60歳以上
60歳未満
60歳以上の割合

歳以上の割合除雪機械技術講習会参加者数

2,500

除雪現場の省力化による生産性・安全性の向上に関する取組
プラットフォーム

図− 2i‑Snow プラットフォームの概念

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インフラ DX アクションプラン（2）特集

準天頂衛星「みちびき」によるガイダンス
システム+
周辺探知技術による安全対策等

1名乗車体制①自車位置の把握 ②作業装置操作③安全確認（他車両、前方障害物）

図− 3

従来機

⑥⑧⑤
④ ⑦②
③
①

除雪作業の効率化・省力化イメージ図

新型機

⑨⑩⑪

①③②（11本の除雪装置操作レバー）

図− 4

新型ロータリ除雪車

準天頂衛星「みちびき」と「高精度 3D マップ

する雪堤の高さや，道路附属物等の障害物が多いデータ」による情報通信技術を活用した運転支援

中での複雑な動作確認のため，①道路附属物等のガイダンス，投雪作業の自動化を併せたシステム，障害物を避けた投雪（シュート）自動制御安定性

およびコックピットの操作レバーの集約，除雪速試 験， ② 雪 堤 高 さ 検 知 シ ュ ー ト 制 御 試 験度制御装置（除雪負荷に応じた除雪速度自動コン（3D-LiDAR 計測），③周辺探知技術による安全トロール）など操作の省力化を図る装置を搭載対策試験（前・後方ミリ波レーダによる車両探知し，新たに開発したロータリ除雪車により①自車試験，後方 AI 物体認証機能を有した接触防止シ

位置の把握，②作業装置操作，③安全確認（他車ステムの試行）について確認を行った（写真− 1）。

両・前方障害物）について動作等の確認を行い，令和元年度までに一定の成果が得られた（図− 4，5）。

⑶

吹雪時の映像鮮明化技術の取り組み
除雪装置自動化のほか，運転支援技術として吹⑵

国道 38 号狩勝峠での取り組み

雪による視程障害時のカメラ映像の処理技術を検

国道 334 号知床峠での実証実験の結果をもと証するため，吹雪映像処理後の鮮明度や処理を行に，準天頂衛星「みちびき」の受信状況が良好かった映像のモニター表示の遅延具合等について，つ一般交通の影響を受ける国道 38 号狩勝峠にお視程障害の発生しやすい札幌市近郊の国道 231

いて，令和 2 年度から実証実験を開始。日々変化号，337 号で実証実験を実施した。
建設マネジメント技術

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特集 インフラ DX アクションプラン（2）※実際の画面の色は青

図− 5※実際の画面の色は黄

運転支援ガイダンスシステムと投雪作業自動化の概要

3.

令和 2 年度の実証実験結果⑴

国道 38 号狩勝峠①

シュート自動制御安定性試験
雪堤の高さが日々変化する中，一般車両や障害物を避けながら高度な自動制御が可能であるか検写真− 1

道路附属物等の障害物を避けた投雪作業証を行った（写真− 2，図− 6）。あらかじめ 3D

防雪柵の天端と電線の間のスペースを狙って投雪

写真− 228

シュート自動制御安定性試験

建設マネジメント技術

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図− 6

標識等を避けるために、支柱の前で一旦停止、シュートを前方に向け、前送り除雪を行い、標識通過後に側方投雪に戻す

シュート自動制御動作の概要

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インフラ DX アクションプラン（2）特集

マップに登録した操作どおりの「シュート方向」，②

雪堤高さ検知シュート制御試験「キャップ角度の自動制御（習い制御）」を確認し，

3D-LiDAR による雪堤高さ検知シュート制御自動制御と手動操作の切替におけるガイダンス装機能の検証を，狩勝峠に位置する国道駐車帯で行置からの指示が画面表示のみのため，オペレータった（図− 7）。

が常時，画面を注視できず連携した動作を取るこ

実際の雪堤の起伏に合わせて，雪堤造成目標線とができないことや，雪質や風の影響による投雪の目印に沿った投雪を確認し良好な結果が得ら

距離・方向の変化に対応するため，手動操作を行れ，巻き上げた雪煙による自動制御への影響がなった際に自動制御が解除されるなどの課題を確認いことを確認した。

した。

また，キャップの制御時に非常に細かい動作（1

また，「自動制御用 3D マップデータ」の作製秒間に複数回の動作）となっており，機械寿命にに期間を要した（100 m 程度の作製に 4 日）。こ

影響が生じる恐れがあるという課題を確認した

れらの課題について，音声ガイダンスの追加，操（図− 8）。

作の微調整機能の追加，データ作製の効率化など，今後，改善を図っていく。

今後は車道における検証および装置動作の最適化について改善を図っていく。

雪堤高さ検知制御概念図

3D-LiDAR計測による点群画像

雪堤造成目標線

図− 7

雪堤高さ検知シュート制御試験

キャップ角度︵︶°
経過時間（10＝1 秒）

図− 8

キャップ制御動作の状況
建設マネジメント技術

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特集 インフラ DX アクションプラン（2）③

周辺探知技術による安全対策

アラームや回転灯で警告一般道での除雪作業中に周辺探知技術が安定して機能するかの検証を行った。
車両の検知としてロータリ除雪車前方にミリ波レーダ（図− 9），人および車両の検知として後方に 3D カメラと AI 物体認証機能を有した接触防止システムを設置（図− 10，11）し，前方では，対向車・追い越し車両の検知精度，曲線区間

図− 10 3D カメラと接触防止システム（AI 認証機能）

での適用性，効果的な設置場所・個数等について確認，後方では教師データの取得，人・車両の検顔をカメラに向ける知精度，動作温度等について確認を行った。
前方設置のミリ波レーダでは，視程 50 m 以下の吹雪時に 100 m 以上手前から車両の検知が可能であることや，ガイダンス情報においても未探反応あり知・誤探知がなく，障害物の 10 m 以上手前で安全に停止が可能であることを確認，その一方，曲顔をカメラから背ける線部では走行車線外を誤認識するなどの課題を確認した。
後方設置の 3D カメラと AI 物体認証機能を有した接触防止システムでは，10 m 程度の範囲での検知が可能であることを確認した。一方で，課反応なし

題として，人が転倒した状況やヘルメットの着用がない状態では検知精度が低下することや，教師体をカメラから背けるデータが夏場の作業員を想定していたため，想定外のものに対して，検知精度が低下することを確認した。
今後，ミリ波による車両検知における道路曲線部
反応なしの認知精度向上，AI 物体認証機能における教師データの充実等を行い検知精度の改善を図っていく。

図− 11

AI 認証状況

運転室内

ミリ波レーダ①

図− 930

建設マネジメント技術

建マネ2207_05_特集_5_五.indd 30②③④

ミリ波レーダによる車両検知

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インフラ DX アクションプラン（2）特集（処理前の画像）（鮮明化処理後の画像）

車内モニター（除雪トラック）

映像処理装置（除雪トラック）

図− 12

⑵

映像鮮明化処理画像

映像鮮明化試験また，吹雪時の映像鮮明化技術については令和

札幌市近郊で吹雪による視界不良が発生する頻度が高い国道 231 号，337 号で令和 2 年 12 月〜
令和 3 年 3 月にかけて実運用イメージの実機搭載試験を行った。

3 年度から実働配備を開始し，運用後も使用感など検証を進めているところである。
最後に「i-Snow」の取り組みは，平成 29 年 3月の立ち上げから 6 年目を迎えるが，産学官民で除雪トラック，凍結防止剤散布車，パトロールの幅広い連携によりこれまでの様々な実証実験にカーの各 1 台（計 3 台）に搭載し，「耐久性」，「使よる成果，先進技術の情報により除雪現場の省力用感」等について検証した（図− 12）。

化による生産性・安全性の向上に資する技術開発

厳冬期の除雪現場での耐久性（使用環境），夜間・吹雪時の使用感に問題はなく，良好な結果であることを確認した。

等に取り組んできた。
行政のみならず，多様な主体が連携・協働し持続的に進めていくことが重要であり，今後も積雪寒冷地域特有の地域課題を解決するための先進的

4.

今後の展開な取り組みとして「i-Snow」を推進し，さらなる発展を目指す。

令和 2 年度までの実証実験において得られた課題として，除雪装置自動制御の改良（微調整機能追加，精度向上の改良），安全対策機能の改良

S（曲線部認知精度，AI 教師データ）について令和 3n

年度も実証実験を継続するとともに，衛星不感地o帯への対応について，本格的に検討を始め，除雪w

装置自動化の実働配備に向けた準備を進めている。

建設マネジメント技術

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