建設ロボット/自動化システム(3)

[VI-1144] A study on construction worker's motion classification using machine learning and 3-axis acceleration sensor

〇Takafumi Furuya¹, Takashi Goso² (1.Tokyo City University Graduate School of integrative Science and Engineering, 2.Tokyo City University Faculty of Architecture and Urban Design)

Keywords:machine learning, 3-axis acceleration sensor, Construction site, Motion classification

建設工事において，作業員，建設機械そして資材の動向を一定の精度で把握することができれば，適正な工事単価の算出や設計変更管理および生産性向上が期待できる．既往研究では，建設作業員の動作を機械学習と3 軸加速度センサを用いて，立位や歩行，運搬等9種類の簡易的な動作に対して，90%以上の精度で判別することができた．しかし，実現場における作業員の動作判別の有用性検証には至っていない． 本研究では，機械学習と3 軸加速度センサを用いた実現場における建設作業員の作業判別システムを構築し，その有用性を検証した．検証の結果，作業動作判別の精度は55%程度であることが明らかになった．