Pocket Queries 與鴻池組成功演示四足機器人於山岳隧道切羽之自主探測
Pocket Queries 與鴻池組成功進行了使用四足機器人於山岳隧道切羽進行無人探測的實證實驗。透過進入危險區域、氣體監測與 3D 點雲數據獲取，證明了該技術的實用性。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月26日 00:10
- 🔍 收集: 2026年5月25日 15:32
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月25日 15:53（收集後21分鐘）
Pocket Queries 與鴻池組於 2026 年 2 月 8 日，在山岳隧道施工現場的「切羽」（掘削最前線）執行了實證實驗。此驗證為雙方於 2025 年 7 月宣布的「四足機器人施工管理自動化計畫」的一部分。
本次驗證旨在探索在山岳隧道掘削中最危險的「切羽」作業環境中，利用四足機器人進行無人探測的可能性。雙方在實際現場成功進行了無人探測與數據擷取，達成了邁向實用化的一大步——「技術證明」。
【實證實驗具體成果】
本次實驗重點驗證了以下三點，並確認能有效獲取數據：
1. 危險區域的完全無人探測
針對爆破後存在地山崩落與危險的切羽區域，由四足機器人於人員進入前先行進入。驗證顯示，即便是在充滿複雜凹凸的崎嶇地面，透過自主行走與遠端操作，仍能確保作業安全性。
2. 即時有害氣體監測
利用搭載於機器人上的氣體檢測傳感器，遠端即時監測切羽周邊的氧氣濃度及有無可燃性、有毒氣體。此機制取代了人力，能以客觀數值判定環境安全性，迅速判斷是否允許人員進入。
3. 利用 LiDAR 高精度獲取 3D 點雲數據
透過雷射 LiDAR 測量技術，成功獲取切羽與坑道的 3D 點雲數據。該數據可與 BIM/CIM 模型無縫整合，有助於施工管理的數位化以及監控形狀隨時間的變化。
【未來發展】
雙方將聚焦以下項目，以提升技術的堅固性：
- 複雜地形的適應力：提升崎嶇地面的行走穩定性。
- 建立長效運用：透過延長連續稼動時間與強化通訊穩定性，實現大範圍自主巡邏。
- BIM/CIM 整合自動化：實裝自動解析施工進度的演算法。
兩家公司將持續投入技術開發，從根本上改變建築現場的安全性與生產力。
本次驗證旨在探索在山岳隧道掘削中最危險的「切羽」作業環境中，利用四足機器人進行無人探測的可能性。雙方在實際現場成功進行了無人探測與數據擷取，達成了邁向實用化的一大步——「技術證明」。
【實證實驗具體成果】
本次實驗重點驗證了以下三點，並確認能有效獲取數據：
1. 危險區域的完全無人探測
針對爆破後存在地山崩落與危險的切羽區域，由四足機器人於人員進入前先行進入。驗證顯示，即便是在充滿複雜凹凸的崎嶇地面，透過自主行走與遠端操作，仍能確保作業安全性。
2. 即時有害氣體監測
利用搭載於機器人上的氣體檢測傳感器，遠端即時監測切羽周邊的氧氣濃度及有無可燃性、有毒氣體。此機制取代了人力，能以客觀數值判定環境安全性，迅速判斷是否允許人員進入。
3. 利用 LiDAR 高精度獲取 3D 點雲數據
透過雷射 LiDAR 測量技術，成功獲取切羽與坑道的 3D 點雲數據。該數據可與 BIM/CIM 模型無縫整合，有助於施工管理的數位化以及監控形狀隨時間的變化。
【未來發展】
雙方將聚焦以下項目，以提升技術的堅固性：
- 複雜地形的適應力：提升崎嶇地面的行走穩定性。
- 建立長效運用：透過延長連續稼動時間與強化通訊穩定性，實現大範圍自主巡邏。
- BIM/CIM 整合自動化：實裝自動解析施工進度的演算法。
兩家公司將持續投入技術開發，從根本上改變建築現場的安全性與生產力。
常見問題
ポケット・クエリーズと鴻池組が行った実証実験の目的は何ですか？
山岳トンネル建設現場の切羽において、四足歩行ロボットを用いた無人探査の可能性を追求し、安全性と施工管理の自動化を検証することです。
実証実験でロボットが果たした役割は何ですか？
人間が立ち入る前の危険エリアへの先行進入、環境安全性を判断するためのリアルタイム有害ガスモニタリング、およびLiDARを用いた3D点群データの取得です。
使用されたロボットは何ですか？
Unitree B2-W という四足歩行ロボットです。
取得したデータはどのように活用されますか？
BIM/CIMモデルとシームレスに連携させ、施工管理のデジタル化や経時的な形状変化のモニタリングに活用されます。
今後のプロジェクトの課題は何ですか？
複雑地形への適応（歩行安定性向上）、長時間運用の確立（連続稼働時間および通信安定性の強化）、BIM/CIM連携の自動解析アルゴリズムの実装です。