アトラックラボ、レールドローンとVLMで現場の変化を把握する自動巡回システムを開発

建設現場やプラントでは、施工状況や設備状態の確認、安全管理、進捗報告などのために担当者が現場を巡回し、写真や映像を記録しています。しかし、広い現場を定期的に巡回するには多くの時間と人手が必要です。撮影位置や角度が巡回ごとに異なると過去画像との比較が難しく、大量の記録から必要な情報を探し、変化を人の目で確認する作業も負担となっています。飛行型ドローンは広範囲を撮影できる一方、飛行時間や安全管理、屋内や狭い場所での運用に制約があります。アトラックラボは、決められた経路を安定して走行できるレールドローンと、認識・判断を担うAT-SYNAPSEを組み合わせ、現場を継続的に記録し、AIが変化を読み取る自動巡回システムを開発しました。

レールドローンは、建設現場やプラントに設置されたレールに沿って巡回します。同じ経路を繰り返し走行するため、撮影位置や画角をそろえやすく、工事の進捗や設備状態を時系列で比較できます。レールには市販の30mm角アルミフレームを利用でき、建物や設備の形状、確認範囲に応じた経路を構築できます。搭載したカメラで画像や映像を取得するとともに、LiDARで周囲の形状や対象物までの距離を計測します。画像に加えて空間情報を取得することで、施工対象、資材、設備、配管、通路などの位置関係を含めて現場を記録できます。VLMがカメラ画像を解析し、画像内の施工対象、資材、設備、作業エリアなどを認識します。画像の内容を自然言語で説明することで、人が大量の画像を一枚ずつ確認する負担を軽減し、必要な情報を把握しやすくします。

異なる日時に取得した画像を比較し、前回巡回時から変化した箇所をVLMが読み取ります。施工の進捗、資材の移動、仮設設備の設置・撤去、設備の外観や周辺状況などの変化を文章で整理します。単に現場を撮影するだけでなく、「何が変わったのか」を確認できるシステムとして、施工管理や設備管理を支援します。AT-SYNAPSEは、MCP対応のLLMエージェントとROS 2を連携させる、アトラックラボ独自のAI自律制御システムです。レールドローンのカメラやLiDARから情報を取得し、VLMによる画像理解、巡回状況の判断、走行制御を一つのシステム上で連携します。

LTEまたはWi-Fi経由でレールドローンへ接続し、PCやタブレットのWebブラウザからカメラ映像、機体状態、AIによる解析結果を確認できます。現場から離れた場所でも、巡回状況や現場の変化を把握できる遠隔監視環境を構築します。想定用途としては、建設現場における施工進捗の確認、プラントにおける設備状態の記録、定点・定経路での工事・点検記録、資材や仮設設備の配置確認、過去画像と現在画像の比較、現場責任者や発注者による遠隔確認、夜間や無人時間帯の巡回監視、トンネルや地下設備などの記録が挙げられます。VLMによる解析結果は、現場担当者の確認や判断を支援する情報として利用します。施工品質、設備保全、安全性に関する最終的な判断は、担当者が行う運用を想定しています。

アトラックラボは今後、建設現場やプラントにおける実証を通じて、自動巡回、カメラ・LiDARによるデータ取得、VLMによる状況認識と時系列比較の精度向上を進めます。さらに、自動巡回スケジュール、変化検出時の通知、記録の検索、日報や点検報告書の自動作成、BIM・CIMや施工・設備管理システムとの連携を検討します。代表取締役の伊豆智幸氏は、レールドローンとAT-SYNAPSEが現場の変化を読み取ることで、一定の基準に基づいた客観的で比較しやすい報告が可能になると述べています。巡回や写真確認、報告作成の負担を軽減し、限られた人員でも現場の状況を継続的に把握できる仕組みを提供することで、建設・プラント業界が直面する人手不足の課題解決に貢献するとしています。

A. アトラックラボが開発したAI自律制御システムで、レールドローンのカメラやLiDARからの情報をVLMで解析し、走行制御までを一つのシステム上で連携させます。

A. 同じ経路を自動で巡回するため撮影条件が安定し、過去画像との比較が容易になります。また、VLMが変化を文章で説明するため、人が画像を一枚ずつ確認する負担を軽減できます。

A. 建設現場やプラントのほか、トンネルや地下設備、狭所など飛行型ドローンが使いにくい場所でも、レールを設置することで巡回と記録が可能です。

O!Productニュース編集部からのコメント

同じ経路を繰り返し巡回して撮影条件をそろえられるため、施工管理担当者は時系列の変化を比較しやすくなります。

引用元：PR TIMES