AEM（Association of Equipment Manufacturers：米国機械製造業者協会）：2021年3月3日
自律型機械は、効率、コスト削減、安全性に関して大きなメリットをもたらします。これらのマシンは、オフロード環境に深刻な影響を与える準備ができており、機械のサイズやディーラーやOEMの役割に関連して現在のモデルを混乱させ、反抗し、個々のオペレーターにも影響を与えます。
AEMが代表する機械セクターは、歴史的に革新的なテクノロジーの採用を躊躇してきましたが、自動運転車（AV）が作業の性質を劇的に変えるため、大幅な変化が見込まれます。 将来のオフロード自律機械は、操作のサイクルと周期的なタスクを処理しますが、遠隔誘導マシンは、時には数千マイル離れたシミュレーターでオペレーターによって操作されます。
■自律機械の歴史
最初の自律テストは1990年に日本で開始されました。しかし、実際には1980年代後半に鉱山向けのフィールド管理ソフトウェア（FMS）がリリースされ、コマツの自律プラットフォームの基盤となりました。最初の商用展開は2007年にチリで行われました。ちょうど1年後の2008年に、西オーストラリアの鉄鉱石採掘事業で別のシステムが開始されました。西オーストラリア州パースにある遠隔操作センターから、労働者は1,200km以上離れた鉱山で自律型採掘車両を操作しています。最後に、コマツは2013年に、全自動ブレード制御を備えた世界初のブルドーザーを発表しました。
これらのアプリケーションから学んだ教訓は、最終的に2016年に最初の北米展開につながりました。2018年までに、コマツは20億トンを超え、7つの運用サイト（うち6つは完全自律サイト）で130台の完全自律型マイニングトラックが稼働しました。2020年6月の時点で、これらの数は251台のトラックで30億トンに跳ね上がり、艦隊は現在も事故のない完全な安全記録を維持しています。
この業界が発展している指数関数的な速度の別の例として、Caterpillarは、2018年11月に運搬された10億トンに達してから、16か月で運搬された量を2倍にしました。現在までに、Caterpillar社は276台の自律型トラックを運転しており、休業災害なしで4,200万マイル以上を走行しています。
■自律型機械の現状
自律型車両（AV）は現在、世界の建設機械の総売上高の1％未満の市場シェアを占めています。ただし、世界の建設機械販売は2022年まで毎年2.5％の成長が見込まれており、AVの採用が指数関数的に増加していることから、市場シェアは今後2年間で2倍になると予想されます。
自動シャトルバスは多くの国で使用されています。上記のように、自律型重運搬車はすでにいくつかの国で採掘に使用されており、自動化された農林業機械も現在開発されています。 GPSとその他の位置追跡センサー、画像センサー、テレマティクスを組み合わせることで、ジョンディアの車両が今日のフィールドをナビゲートできるようになりますが、同社は、人間がトラクターの運転台に座っているのを見て感じるすべてを真に再現することはできません。ここでの決定要因は、農家の認識と付加価値です。これは、移動だけでなく、より多くのタスクが自動化されるまで当てはまります。
一方、林業セクターは、主に他のセクターが経験するよりもかなり広い領域にわたる労働条件のために、自動化の進展が限られています。多くの場合、作業現場は遠隔地、急な斜面、非常に険しく変化に富んだ地形にあります。これらの遠隔地には、一般的にセルタワーやWi-Fiがなく、通信は現在、帯域幅が限られているため高価です。しかし、次世代の非常に大規模な低軌道（LEO）衛星の艦隊は、この問題に対処することが期待されています。
スウェーデンのエンジニアリング会社サンドビックと共同で設計されたSyama地下金鉱山は、世界初の完全自律型鉱山事業となりました。完全に自動化されたトラック、ローダー、ドリルで動作します。完全に自律的な操作とは、鉱山が24時間稼働でき、すべての操作がリモートのオペレーションセンターから監視されることを意味します。
一部の企業は、自動運転の建設機械を使用して、コンクリートの注入、煉瓦積み、溶接、さらには解体などの反復作業を行っています。発掘やその他の準備作業も、自律型または半自律型のブルドーザーによって完了されています。ブルドーザーは、人間のプログラマーの助けを借りて、正確な仕様に合わせて現場を準備することができます。重土木建設とグレーディングに取り組んでいるある会社は、建設ロボットを装備したブルドーザーを使用して、住宅開発の住宅パッドを仕上げました。
Independent ConstructionのプロジェクトマネージャーであるEric McCosker（エリック・マッコスカー）氏は次のように述べています。
「ビルトの自律型ブルドーザーは本物であり、これまでに何百ものパッドを仕上げグレードしました」「私たちの地域では熟練した手が不足していることを考えると、それは私たちが必要としていた追加の生産です。」
■仕組み
自律型オフロード機械の課題は、乗用車とは大きく異なります。農地や建設現場では、視界を補助するための車線マーカーや縁石は存在しません。また、必要な軌道上で車両を維持するために参照するLiDARシステムもありません。さらに、自動車にはブームやバケットのような突起がなく、ほとんどの場合、シャベルのように足回りで回転することはできません。オフロードマシンのシステムは、それらがどこにあるか、それらのベアリング、およびそれらのアタッチメントがどこにあるかを正確に知る必要があります。
正確な発掘は、その名前が示すとおりです。まず、マシンはそれがどこにあるか、そしてその向きを知る必要があります。北米では、全地球測位システム（GPS）テクノロジーに最も精通しています。ご覧のとおり、スマートフォンのナビゲーションアプリを使用した場合、通常のGPSの精度は約6〜10メートルであり、車両が動いていないと方位情報を提供できません。これらの制限は、ディファレンシャルGPS（DGPS）またはリアルタイムキネマティック（RTK）GPSのいずれかを使用して対処されます。 DGPSとRTKはどちらも、その位置が正確にわかっているローカルの固定GPS受信機を必要とします。静止受信機は、既知の位置をGPS受信機によって計算された位置と比較します。
この情報から、車両に配置されている他のモバイルGPS受信機に送信する補正を生成できるため、約10〜30センチメンターのはるかに正確なソリューションが得られます。GPSの方位制限は、マシン上で2つのGPS受信機を使用することで克服され、アンテナは空間内である程度の距離（1〜2メートル）離れています。受信機1から受信機2のアンテナの絶対位置は、絶対方位を計算するために使用されます。GPSとRTKを補完するために、慣性計測装置（IMU）が車両に取り付けられており、通常は車両の中央に配置されています。慣性測定ユニットは、3次元の線形加速度（3D加速度計）と3次元の回転速度（3Dジャイロ）を測定し、場合によっては3D磁場も測定します。高度に制御された作業ゾーンでは、主要な意思決定ソフトウェアとアルゴリズムは集中管理施設に常駐し、おそらくリアルタイムの人間による監視とサイト運用の監視が含まれます。自律型トラックは再現性のある精度で動作するため、エンジニアは現在「ベクトル化」を組み込んでいます。このベクトル化では、アルゴリズムが運搬ルートを横方向に1メートルほどシフトして、トラックが運搬道路で轍を着用しないようにします。
鉱業でのアプリケーションと比較すると、農業用ロボットは小型または中型であることが多く、自律的にナビゲートし、植物固有の正確なアクションを自動的に実行するように設計されています。マシンビジョンテクノロジーは、多くの場合、これらのロボットのコアコンピタンスであり、ロボットが個々のプラントでサイト固有のインテリジェントなアクションを確認、識別、ローカライズ、および実行できるようにします。マシンビジョンは、専門家が注釈を付けた画像データセットでトレーニングされることが多い深層学習アルゴリズムをますます使用するようになり、テクノロジーが従来のアルゴリズムのパフォーマンスをはるかに上回り、専門家の農学者のパフォーマンスに匹敵するか、さらにはそれを超えることができます。
たとえば、Continentalは、農業目的でモジュール式に取り付けられ、自律的に動作し、適切なアタッチメントとともに使用して、植物の成長プロセスの監視、正確な除草、体系的な播種などのさまざまなタスクを実行できるロボットのコンセプトを開発しています。栄養素を届けます。カメラベース、マルチスペクトル、またはサーモグラフィセンサーは、植物の成長や土壌の状態を監視するために特に重要です。
多くのロボットはすでに機能が向上しており、より高速、1秒あたりのフレーム数、より堅牢な設計、より長い動作時間とより重い負荷のためのより高いオンボードエネルギーなどを提供しています。基本的な列追跡ビジョン技術を利用した単純なロボット器具は、すでに成熟しており、有機農場では珍しいことではありません。ビジョン技術の進歩により、トラクターで牽引される機械が変化し、プラント固有の正確なアクションを実行できるインテリジェントなコンピューター化されたツールにアップグレードされています。
このアプローチは自律性に焦点を当てていませんが、トラクター自体を容易に自律化して、必要に応じてシステム全体を自動化することができます。このシステムは、高い生産性を必要とする大規模な農場で競争力を持つように設計されており、fps（フレーム/秒）、誤検知、噴霧器コントローラーの速度などの技術パラメーターにリンクされています。将来的には、システムコストが下がる可能性があります。特に、推論側のアルゴリズムの軽量バージョンが利用可能になり、パフォーマンスを大幅に犠牲にすることなくGPUプロセッサを不要にする場合はなおさらです。
AV設計者は、レーダー、GPS、GNSS、LiDAR、超音波、赤外線、ビデオなどの豊富なテクノロジーを利用できますが、オフロード機械を簡単な経路から自律に導くことを妨げる交絡問題は、ほこり、汚れ、その他の気象条件です。天候は、マシンがその環境でどのように動作するかを変えるだけでなく、センサーの精度も低下させます。1つの解決策は冗長性である可能性があります。つまり、バックアップとして使用できるセンサーが増えることです。
■メリット･･･従業員のニーズへの対応
自律的なソリューションに移行することで、オペレーターの不足を緩和できる可能性があります。
キャタピラーの建設デジタルおよびテクノロジー製品マネージャーであるFred Rio（フレッド・リオ）は次のように述べています。
「自律型アプリケーションは、身体障害者や負傷した退役軍人に新しい労働力に雇用機会を提供し、仕事をしたいが機械の物理的な操作で課題に直面する可能性のある人に付加価値のある仕事を生み出すことができます。テクノロジーと自動化により、機械オペレーターの役割がより広く利用できるようになります。このすべてのテクノロジー、ビットデータ、分析により、実際にはより分析的な作業での仕事の数が増えます。これは、貿易の仕事からより分析的な仕事への変化です。」
■メリット･･･生産性
Built RoboticsのコミュニケーションディレクターであるErol Ahmed氏は次のように述べています。
「マシンを自律的に使用すると、生産性が向上します。機械はより少ない燃料を使用し、より効率的に移動します。これにより、機械の寿命が延び、メンテナンスが減り、不必要な摩耗が防止されます。平均して、Builtのロボット機械は、人が手動で使用するものと同じ速度と応答性で動作します。」
一部のタスクを自動化することにより、熟練労働者はより複雑なタスクに取り組んだり、最も必要とされる領域に移動したりできます。機械の自動化により、現場は通常の稼働時間外（夜間など）に実行され、タスクを並行して実行できるため、より迅速に実行できます。
自律型マシンは、マシン設計の経済性を変える可能性があり、より小さなマシンの増加を促進します。確かに、車両ごとのドライバーのオーバーヘッドのこの排除は、群れの概念の基礎です。現在の大型および高出力の車両と小型ロボットのフリートで構成される車両の間には、明らかに大きな生産性のギャップがあります。ただし、後者にはかなりの改善の余地があるため、この生産性のギャップは縮小する可能性があります。
Wageningen（ヴァーヘニンゲン）大学の農業技術グループの教授であるEldert van Henten（エルダート・ヴァンヘンテン）は次のように述べています。
「私たちがロボットを開発するとき、人々は常に歩留まりを上げるかコストを下げる必要があると言いますが、常にそうであるとは限りません。農民にビジネスと管理に注意を向ける時間を提供するロボットにも経済的価値があります。」
■メリット–コストの削減
建設および鉱業技術の投資家であるFoundamentalは、次の方法でAVを使用することで鉱山の生産性が平均30％向上したと報告しています。
・生産時間の延長
・負荷と単価を15％削減
・最適化されたコントロールが急加速と急ステアリングを低減するため、タイヤ寿命が40％向上しました。
自律運搬システムの実装には、10台のトラックと15台の補助車両があるサイトで、平均で1,300万ドルの費用がかかりますが、総利益は1,900万ドルと計算されます。これは、自律型テクノロジーへの投資が最終的に報われることを示しています。
最初の主要な農業対象市場は除草です。精密な行動により、対象外の用途と比較して農薬の消費量が90％削減されます。また、対象外の化学物質の適用による作物の巻き添え被害を最小限に抑えることができるため、収量が向上します（たとえば、5〜10％）。この技術により、農家はさらに問題となっている除草剤耐性の雑草に取り組むことができます。最後に、ロボットは使用できない締固め土を残しません。
■利点–安全性
上記のように、コマツとキャタピラーの間の13年間の自律的な機械操作で、50億トン以上の資材を移動し、キャタピラーだけでも4,200万マイル以上を記録し、運送業者関連の事故や時間のロスによる負傷はありませんでした。対照的に、最近の鉱山局の調査では、過去12年間の52人の鉱夫の死亡を分析し、労働者の疲労と鉱業リスクの経験不足が事故の最大の原因であることがわかりました。CAVCOEが共同執筆したレポートでは、自律型のコネクテッドカーを完全に配備することで、交通事故、死亡者、負傷者の80％を排除できると予測しました。自律型機械は、リモートまたは困難な作業を実行できるため、人々を危害から遠ざけることができます。
現在まで、ほとんどの大型自律型機械は、自動化された機械への近接が制御され、非常に制限されている制限された施設で運用されています。回避しなければならない潜在的な障害の多くを特定できるようにするには、センサー技術と処理機能をさらに進歩させる必要があります。自律システムの安全性は最も重要です。
■障害物
市場は確かにそこにあります。生産性の向上には意味があります。コスト削減を実現。それで、不思議に思うかもしれません、キャッチはありますか？伝統的に、建設は技術と複雑な関係を持っていましたが、熟練労働者の不足と建築プロジェクトの急増する需要が相まって、業界は不足を補うためにその関係を再評価することを余儀なくされました。
■可能な未来
今後5年間で、自動化と電化の傾向が低レベルから顕著なレベルに加速すると予想されます。指数関数的な傾向に基づいて、10年から15年以内に、重機の80％以上が電動パワートレインで駆動され、自律運転を中心としたシステムを備えていると推定されています。いくつかの重機のエンドユーザーは、完全に自律的な作業現場と電気機械に対する要望をすでに表明しています。これは、全体的なコストを削減し、効率と環境の目標を達成するのに役立ちます。重機の操作が、商業的に実行可能な最も早い機会に完全に自律的で電気的な操作に移行するのは簡単なことです。
たとえば、商業的成功の鍵は、さまざまな作物の収穫期全体で利用できる、堅牢なロボットおよび関連する人工知能（AI）プラットフォームの開発にあります。このアプローチは、市場に出回っている最新のプロトタイプや製品にすでに反映されています。
自律運搬システム（AHS）は、将来の採掘作業に顕著な影響を及ぼします。自動運転トラックは、有人トラックよりも継続的かつ効率的に走行します。AHSは、安全から運用、保守に至るまで、採掘作業に関連するすべてを改善します。また、鉱山の計画とスケジューリングへのアプローチも変更されます。たとえば、8時間の生産シフトは、鉱山労働者の疲労レベルに基づいていました。将来の生産シフトは、油圧ショベルの給油ニーズに基づく可能性があります。または、実際には、それらは完全に消える可能性があります。
今後5年間で、AVテクノロジー全般の現状を考えると、この時間枠での大きな変化を想定することは困難です。たとえば、建設プロジェクトでは、既存の構造物、地上の作業員、または自律的に共有されているサイトを安全にナビゲートするための適切なトレーニングを受けていない「民間人」からの資材の配達やサイト訪問が発生する可能性のある環境の近くでの操作が頻繁に行われます。装置。 AVテクノロジーの現在および近い将来は、これらのユースケース向けに実際に設計されたものではありません。
5〜10年先を見据えて、AVテクノロジーは、長い車線の自動除雪車、農業、その他の分野で、A地点からB地点に多数のアイテム（つまり、木材、パレット、俵など）を移動するための特定のタスク、特にそれらのタスクに導入され始めます。それはかなりの距離を移動します。
2030年頃までに、AIは、オフロード機械の操作を含む多くのタスクで、その能力が人間の能力を超えるレベルに達すると予想されます。このテクノロジーにより、すべてではないにしても、ほとんどのアプリケーションを自動化できます。これは、現世代の車両を操作するヒューマノイドロボットではなく、機械の大幅な再設計（キャブレス）によって達成される可能性があります。
AVは電気推進に非常に適しているため、AEMメンバーが知っておくべき他の主要な傾向は、従来の化石燃料推進からバッテリー式電気自動車への移行です。ただし、燃料電池と水素発電は可能な代替手段です。
■結論
自律型Ag世界は、さまざまな構成で自動化の方向に進んでいます。センサー、人工知能、接続性の革新は、生産性の向上やその他の利点と相まって、機械業界を変革します。その結果、市場のすべてのセクターに自動化された重機が突然流入することはありません。別の方法として、運転支援システムなどの段階的な進歩があり、各市場内の特定のアプリケーションは、自動化が容易であるという理由だけで最初に自動化されます。
展開されたユニットの総数は、考えられる市場と比較してわずかです。ただし、技術的な実行可能性は長い間証明されています。特に、確立された技術の範囲内で一定の利益を上げることにより、生産性を高め、適用範囲を拡大する余地は十分にあります。そのため、技術的な実行可能性ではなく、タイミングの問題です。
第2世代の製品は、デザイン、サイズ、AI、速度などの点で、第1世代と比較してすでに成熟しています。反復は続行されます。現在の課題は、新しいテクノロジーを受け入れることであり、おそらくもっと重要なことは、それを競争ではなく付加価値と見なすことです。
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＊リリース内容から「ですます調」で表記しています。
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