Construction Robotics for On-Site Automation: A Review of Research and Applications
オンサイト自動化のための建設ロボティクス：研究と応用のレビュー (AI 翻訳)
Hongnian Yu, Erwei Li, Nguyen Vu Linh, S. Cang, Jianwei Zhao, Yun Li
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、建設現場におけるロボティクスの応用を、デジタルワークフロー統合と現場性能に焦点を当ててレビューする。組立・配置、点検・マッピング、穴あけ・表面処理の3領域に整理し、BIM連携やデジタルツインなどの技術を分析。サイクルタイム、精度、リワーク低減などの指標で実績を評価し、知覚ロバスト性や相互運用性などの課題を指摘する。
English
This paper reviews on-site construction robotics with emphasis on digital workflow integration and field performance. It organizes research into three domains: assembly/placement, inspection/mapping, and drilling/surface operations. It analyzes technologies like BIM-to-robot execution and digital twins, evaluates deployments using cycle time, accuracy, rework reduction, and discusses barriers like perception robustness and interoperability.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本の建設業界は労働力不足と生産性向上が喫緊の課題であり、本レビューの知見は省人化・効率化に資するロボット導入の方向性を示す。GXの観点では、資源効率向上や廃材削減に間接的に寄与するが、直接の脱炭素施策ではない。
In the global GX context
Globally, construction robotics are gaining traction as a means to improve productivity and address labor shortages. This review provides a structured overview of digital workflow integration, which is relevant for sustainable construction practices by reducing waste and improving resource efficiency.
👥 読者別の含意
🔬研究者:The paper maps the research landscape of construction robotics and identifies key barriers and performance indicators, offering a foundation for future work on scalable automation.
🏢実務担当者:Practitioners can learn about current deployment examples of robots for assembly, inspection, and drilling, and the digital workflows (BIM, digital twins) that enable them.
🏛政策担当者:Policymakers may note the discussion on safety assurance and workforce adaptation as factors for regulating and promoting construction automation.
📄 抄録（日本語訳）
現場での建設および改修作業は、労働集約的な作業フロー、限られたデジタル統合、および動的な現場条件により、依然として最も生産性が低く、資源を最も多く消費する産業活動の一つである。構造化された工場内の産業用ロボットや、非構造化環境での災害対応ロボットとは異なり、建設ロボットは、変化する形状、不完全なデジタル情報、および継続的な人間の存在を伴う半構造化された現場で動作し、展開上の課題と自動化の機会の両方を生み出している。本論文は、デジタルワークフロー統合と現場性能に重点を置いて、現場建設ロボティクスをレビューする。既存の研究は、組立と配置、検査とマッピング、および掘削と表面作業という3つの応用領域に整理され、BIMからロボットへの実行、シミュレーションに基づく計画、閉ループ調整のためのデジタルツイン、および知覚と意味論の統合を含むデジタルワークフロースタックを通じて分析される。報告された展開は、サイクルタイム、セットアップ効率、幾何学的精度、手直し削減、人間工学的作業負荷、および資源効率などの性能指標を用いて総合される。認識の堅牢性、相互運用性、安全性の保証、および労働力の適応を含む主要な障壁が議論され、拡張可能で持続可能な建設ロボティクスのための研究の方向性が示される。
AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。
📄 Abstract（原文）
On-site construction and renovation remain among the least productive and most resource-intensive industrial activities due to labour-intensive workflows, limited digital integration, and dynamic site conditions. Unlike industrial robots in structured factories or disaster robots in unstructured environments, construction robots operate in semi-structured sites with evolving geometry, incomplete digital information, and continuous human presence, creating both deployment challenges and automation opportunities. This paper reviews on-site construction robotics with emphasis on digital workflow integration and field performance. Existing research is organised into three application domains-assembly and placement, inspection and mapping, and drilling and surface operations-and analysed through a digital workflow stack including BIM-to-robot execution, simulation-informed planning, digital twins for closed-loop coordination, and perception-semantic integration. Reported deployments are synthesised using performance indicators such as cycle time, setup efficiency, geometric accuracy, rework reduction, ergonomic workload, and resource efficiency. Key barriersincluding perception robustness, interoperability, safety assurance, and workforce adaptation-are discussed to outline research directions for scalable and sustainable construction robotics.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1109/isoirs70157.2026.11545216first seen 2026-07-16 06:52:34 · last seen 2026-08-08 05:40:30
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。