深層学習を用いた掘削動作分類に基づく異なるショベル操作者の特徴の比較

摘要

本研究では近年盛hに研究が行われている深層学習技術の一つであるLSTMを用いてモデルを作成し，油圧ショべルの掘削作業に対する動作分類を試みた。熟練操作者，一般操作者，非熟練操作者に分けられる3名の作業データを用いた動作分類結果を比較すると，熟練操作者と一般操作者の分類結果では周期的な掘削作業を分類できていた。一方で非熟練者の動作分類精度は悪く，日常的な作業の有無が予測結果に影響を及ぼしたことが確認できた。