強化学習を用いたバックホウの掘削動作生成

抄録

近年，情報化施工による建設現場の生産向上に関する取り組みが積極的に行われている．しかし，マシンコントロールやマシンガイダンスなどの技術は操作をオペレーターが行うため，省人化には至っていていないのが現状である．そこで，強化学習による建機の自律制御ができれば自動施工による省人化が可能になると考えられる．本研究では強化学習アルゴリズムであるPPOを用いて，バックホウを想定したエージェントによる掘削動作の生成を行った．結果として，動作の生成に成功したと同時に，動作の高速化と掘削量の最大化を図ることができた．また，得られた知見から今後の強化学習による土木施工の展望を述べた．