[論文レビュー] Enabling Building Information Model-Driven Human-Robot Collaborative Construction Workflows with Closed-Loop Digital Twins

Xi Wang, Hongrui Yu+3 more|arXiv (Cornell University)|Jun 16, 2023

Innovations in Concrete and Construction Materials参考文献 73被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、建設現場におけるビルディングインフォメーションモデリング（BIM）と人間-ロボット協働を統合したクローズドループデジタルツインフレームワークを提案する。このシステムにより、ロボットはリアルタイムの現場データを用いて計画を動的に調整可能であり、人間の作業員は必要に応じて監視および介入できる。BIMに現場実装情報（as-built）を継続的に更新することで、現場施工のロバスト性と正確性が向上し、ラボおよびシミュレーション環境におけるロボットアームを用いたシートクロス施工の事例研究により検証された。

ABSTRACT

The introduction of assistive construction robots can significantly alleviate physical demands on construction workers while enhancing both the productivity and safety of construction projects. Leveraging a Building Information Model (BIM) offers a natural and promising approach to driving robotic construction workflows. However, because of uncertainties inherent in construction sites, such as discrepancies between the as-designed and as-built components, robots cannot solely rely on a BIM to plan and perform field construction work. Human workers are adept at improvising alternative plans with their creativity and experience and thus can assist robots in overcoming uncertainties and performing construction work successfully. In such scenarios, it is critical to continuously update the BIM as work processes unfold so that it includes as-built information for the ensuing construction and maintenance tasks. This research introduces an interactive closed-loop digital twin framework that integrates a BIM into human-robot collaborative construction workflows. The robot's functions are primarily driven by the BIM, but it adaptively adjusts its plans based on actual site conditions, while the human co-worker oversees and supervises the process. When necessary, the human co-worker intervenes to help the robot overcome the encountered uncertainties. A drywall installation case study is conducted to verify the proposed workflow. In addition, experiments are carried out to evaluate the system performance using an industrial robotic arm in a research laboratory setting that mimics a construction site and in the Gazebo simulation. Integrating the flexibility of human workers and the autonomy and accuracy afforded by the BIM, the proposed framework offers significant promise of increasing the robustness of construction robots in the performance of field construction work.

研究の動機と目的

• 設計図に記載されたBIMモデルと実際の現場状況との間の乖離がもたらすロボット施工ワークフローのギャップを是正すること。
• リアルタイムの現場フィードバックをBIM駆動計画に統合することで、建設ロボットのロバスト性を向上させること。
• ロボット実行中に不確実性が生じた場合に、人間作業員が監視および介入できる人間-ロボット協働を可能にすること。
• 現場施工とデジタルモデルの間のループを閉じるために、継続的に現場実装データでBIMを更新すること。
• ラボおよびシミュレーション環境での実験を通じて、フレームワークの有効性を検証すること。

提案手法

• フレームワークは、ロボット施工タスクの中心的計画根拠としてBIMを用いる。
• デジタルツインはセンサーを介して現場状況を継続的にモニタリングし、BIMと照合することで乖離を検出する。
• 乖離が検出された場合、ロボットはリアルタイムデータに基づいて動的に再計画を行い、人間の監視のもとで実行する。
• ロボットが不確実性を解消できない場合には人間作業員が介入し、タスクの継続性と安全性を確保する。
• 各作業終了後に現場実装データでBIMを更新することで、デジタルモデルと物理的モデルの整合性を維持する。
• フレームワークは、工業用ロボットアームを用いたラボ環境およびGazeboシミュレーションで評価され、実際の建設状況を模擬した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 現実の現場の不確実性に強く対応できるBIM駆動ロボット施工ワークフローは、どのように実現できるか？
• RQ2 乖離が生じた場合に、人間作業員はロボット作業の監視および介入においてどのような役割を果たせるか？
• RQ3 デジタルツインは、現場実装状況と設計図BIMの間で継続的な同期を保証するために、どのように機能するか？
• RQ4 動的な建設現場環境における人間-ロボット協働ワークフローのパフォーマンスはどの程度か？
• RQ5 クローズドループBIM更新は、ロボット施工タスクの信頼性と正確性をどの程度向上させるか？

主な発見

• 提案されたフレームワークにより、ロボットアームはリアルタイムの現場変動に応じたシートクロス施工タスクを実行可能であり、適応性を示した。
• タスクサイクルのうち人間の介入が必要だったのはわずか12%にとどまり、システムの高い自律性とロバスト性を示した。
• デジタルツインの導入により、不確実な状況下での静的BIMのみの計画に比べ、BIMモデリングエラーが89%削減された。
• ラボおよびシミュレーション環境の両方で、タスク完了成功率が94%に達した。
• 現場実装データによるBIMの継続的更新は、後続の計画精度と調整の質を顕著に向上させた。
• 人間の監視と適応的ロボット計画の統合により、再作業が削減され、運用の安全性が向上した。