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1. WO2021241487 - TIMING PREDICTION METHOD, TIMING PREDICTION DEVICE, TIMING PREDICTION SYSTEM, PROGRAM, AND CONSTRUCTION MACHINERY SYSTEM

Publication Number WO/2021/241487
Publication Date 02.12.2021
International Application No. PCT/JP2021/019585
International Filing Date 24.05.2021
IPC
E02F 9/26 2006.1
EFIXED CONSTRUCTIONS
02HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL-SHIFTING
FDREDGING; SOIL-SHIFTING
9Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/-E02F7/160
26Indicating devices
E02F 9/20 2006.1
EFIXED CONSTRUCTIONS
02HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL-SHIFTING
FDREDGING; SOIL-SHIFTING
9Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/-E02F7/160
20Drives; Control devices
CPC
E02F 9/20
EFIXED CONSTRUCTIONS
02HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
FDREDGING; SOIL-SHIFTING
9Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
20Drives; Control devices
E02F 9/26
EFIXED CONSTRUCTIONS
02HYDRAULIC ENGINEERING; FOUNDATIONS; SOIL SHIFTING
FDREDGING; SOIL-SHIFTING
9Component parts of dredgers or soil-shifting machines, not restricted to one of the kinds covered by groups E02F3/00 - E02F7/00
26Indicating devices
Applicants
  • 国立大学法人東北大学 TOHOKU UNIVERSITY [JP]/[JP]
Inventors
  • 大野 和則 OHNO Kazunori
  • 山田 健斗 YAMADA Kento
  • 濱田 龍之介 HAMADA Ryunosuke
Agents
  • 棚井 澄雄 TANAI Sumio
  • 飯田 雅人 IIDA Masato
  • 及川 周 OIKAWA Shu
Priority Data
2020-09096825.05.2020JP
Publication Language Japanese (ja)
Filing Language Japanese (JA)
Designated States
Title
(EN) TIMING PREDICTION METHOD, TIMING PREDICTION DEVICE, TIMING PREDICTION SYSTEM, PROGRAM, AND CONSTRUCTION MACHINERY SYSTEM
(FR) PROCÉDÉ, DISPOSITIF ET SYSTÈME DE PRÉDICTION DE SYNCHRONISATION, PROGRAMME ET SYSTÈME POUR ENGIN DE CHANTIER
(JA) タイミング予測方法、タイミング予測装置、タイミング予測システム、プログラム及び建設機械システム
Abstract
(EN) The present invention acquires movement data for a plurality of points on an observed object that performs a prescribed movement operation, performs a frequency analysis on the movement data to generate feature value data, segments the feature value data to extract a transition array for a basic operation, and, by analyzing the frequency of occurrence of the basic operation during the prescribed movement operation on the basis of the transition array and an operation model obtained by learning a transition array for a basic movement obtained by segmenting the movement of a training object that performs a movement operation, extracts a pattern for the basic operation and thereby predicts the end timing of the prescribed movement operation.
(FR) La présente invention acquiert des données de mouvement pour une pluralité de points sur un objet observé qui effectue une opération de déplacement prescrite, effectue une analyse de fréquence sur les données de mouvement pour générer des données de valeur de caractéristique, réalise une segmentation des données de valeur de caractéristique pour extraire un réseau de transition en vue d'une opération de base, et, par analyse de la fréquence d'occurrence de l'opération de base pendant l'opération de déplacement prescrite sur la base du réseau de transition et d'un modèle de fonctionnement obtenu par apprentissage d'un réseau de transition pour un mouvement de base obtenu par segmentation du mouvement d'un objet d'apprentissage qui effectue une opération de mouvement, extrait un motif pour l'opération de base et prédit ainsi la synchronisation d'extrémité de l'opération de déplacement prescrite.
(JA) 所定の運動動作を行う観測物体における複数個所についての運動データを取得し、運動データを周波数解析することにより特徴量データを生成し、特徴量データを分節して原始的動作の遷移列を抽出し、遷移列と、運動動作を行う教示物体の運動状態を分節し得られる原始的動作の遷移列を学習することによって得られる動作モデルとに基づいて、所定の運動動作における原始的動作の出現頻度を解析して原始的動作のパターンを抽出することにより、所定の運動動作の終了タイミングを予測する。
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