[論文レビュー] Toward a Science of Autonomy for Physical Systems: Construction

Mirosław J. Skibniewski, Mani Golparvar Fard|arXiv (Cornell University)|Apr 12, 2016

BIM and Construction Integration参考文献 10被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、都市インfraストラクチャー建設における物理的システムの自律性の基盤的科学を提唱し、安全性、生産性、品質、持続可能性の向上を目的としてロボティクスと自動化を推進する。本論文は、ビッグデータ分析、リアルタイム監視、自律システムを統合した研究・教育フレームワークを提示し、国家インフラシステムにおける体系的で迅速かつ知能的な建設・保守運用を可能にする。

ABSTRACT

Today, ensuring and improving safety, productivity, quality, and sustainability in construction, operation, and maintenance of national civil infrastructure systems through advances in robotics and automation is a national imperative. By "national civil infrastructure" we refer to the 4.5M commercial buildings, 3.9M miles of public roads, 2M miles of oil and natural gas pipelines, 600K bridges, 190K cell phone towers, 120K miles of major railroads, 100K miles of levees, 84K dams, 50K miles of electrical power lines, 25K miles of commercially navigable waterways, and 5K public-use airports in the United States, all of which are critical to our national economy and society. By "ensuring and improving safety, productivity, quality, and sustainability" we mean to guarantee performance across the entire life cycle of civil infrastructure, from construction to operation and from maintenance to disposal. By "advances in robotics and automation" we mean innovative research and education that will provide tools for systematic and timely execution of construction, and also collection, analysis, visualization, and operational use of big data in built environments for project monitoring and control purposes. In the following, we discuss the current state of construction and operation of the national civil infrastructure systems in detail and present several opportunities for improvements through research and education on robotics and automation.

研究の動機と目的

• 都市インフラ建設における物理的システムにおける自律性の科学的基盤を確立すること。
• ロボティクスと自動化を通じて、国家的なインフラの安全性、生産性、品質、持続可能性の課題に取り組むこと。
• 自律システムとビッグデータを活用した体系的で迅速かつデータドリブンな建設・保守を実現すること。
• 自律インフラシステムの発展に向けた研究・教育の優先分野を特定すること。
• 技術的イノベーションを通じて、設計・建設から運用・廃棄に至るインフラのライフサイクル性能を支援すること。

提案手法

• ロボティクス、自動化、リアルタイムデータ処理に基づく都市インフラシステムにおける自律性のフレームワークを提唱する。
• プロジェクトの監視・制御に資する、ビッグデータの収集、分析、可視化、運用活用を統合する。
• 建設作業の体系的実行に自律システムの活用を強調する。
• コンピュータサイエンス、土木工学、データサイエンスを統合する分野横断的研究を要請する。
• 建築環境における自律システムの導入に向けた教育・訓練の必要性を強調する。
• インフラライフサイクル全体にわたる科学的根拠に基づく自律性のアプローチを提唱する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ロボティクスと自動化をどのように体系的に応用することで、国家インフラの建設・保守を改善できるか？
• RQ2 物理的インフラシステムの自律性の科学を構築するために、どのような研究・教育イニシアチブが必要か？
• RQ3 建築環境からのビッグデータを効果的に収集・分析・活用し、建設における自律意思決定を支援するにはどうすればよいか？
• RQ4 自律インフラ運用における安全性、生産性、持続可能性を確保するための技術的・制度的フレームワークは何か？
• RQ5 自律システムを建設から廃棄に至るインフラの全ライフサイクルにどのように統合できるか？

主な発見

• 本論文は、安全性、生産性、品質、持続可能性の向上を目的として、都市インフラにおける自律性の発展を国家的緊急課題として位置づける。
• 自律的ソリューションを必要としている主要インフラ分野として、450万棟の商業ビル、390万マイルの道路、200万マイルのパイプラインを特定する。
• 建設におけるリアルタイム監視、制御、意思決定のためには、ロボティクスとビッグデータ分析の統合が不可欠である。
• スケーラブルで信頼性が高く安全なインフラシステムを支えるために、分野横断的で研究と教育に基づく自律性の科学を構築する必要がある。
• 提示されたフレームワークは、自律システムとデータドリブンな運用を通じて、ライフサイクル性能管理を支援する。
• 本論文は、ロボティクスと自動化を、国家インフラのレジリエンスと長期的持続可能性を実現するための重要な促進要因として位置づける。