具体实施方式

以下，参考附图对实施方式进行说明。

[挖土机支援系统的一例]

参考图1～图8，对本实施方式所涉及的挖土机支援系统SYS的一例进行说明。

＜挖土机支援系统的概要＞

首先，参考图1，对本例所涉及的挖土机支援系统SYS进行说明。

图1是表示挖土机支援系统SYS的结构的一例的概略图。

挖土机支援系统SYS包括彼此以比较近的距离配置(例如，在相同作业现场(作业区域)进行作业)的多台挖土机100，支援基于各个挖土机100的作业。以下，以多台挖土机100分别关于挖土机支援系统SYS具有相同结构为前提进行说明。

挖土机100(施工机械的一例)包括：下部行走体1；经由回转机构2回转自如地搭载于下部行走体1的上部回转体3；构成附属装置的动臂4、斗杆5及铲斗6；以及驾驶舱10。

下部行走体1包括左右一对的履带1C，具体而言，包括左履带1CL及右履带1CR。下部行走体1通过由行走液压马达2M(2ML，2MR)分别液压驱动左履带1CL及右履带1CR，使挖土机100行走。

上部回转体3通过由回转液压马达2A驱动，而相对于下部行走体1进行回转。并且，上部回转体3也可以由电动机电驱动来代替由回转液压马达2A液压驱动。以下，为了便于说明，将上部回转体3中的安装有附属装置AT的一侧设为前侧，将安装有配重的一侧设为后侧。

动臂4能够俯仰地枢轴安装于上部回转体3的前部中央，斗杆5能够上下转动地枢轴安装于动臂4的前端，铲斗6能够上下转动地枢轴安装于斗杆5的前端。动臂4、斗杆5及铲斗6分别由作为液压致动器的动臂缸7、斗杆缸8及铲斗缸9液压驱动。

驾驶舱10为操作者所搭乘的驾驶室，搭载于上部回转体3的前部左侧。

挖土机100例如能够通过依据蓝牙(注册商标)通信或WiFi(注册商标)通信等规定的通信协议的规定方式的近距离无线通信，建立能够与其他挖土机100通信的连接状态，例如，建立对等的P2P(Peer to Peer)连接。由此，挖土机100能够从其他挖土机100获取各种信息、或向其他挖土机100发送各种信息。关于详细说明在后面叙述。

＜挖土机支援系统的结构＞

接着，除了图1以外，还参考图2、图3，对挖土机支援系统SYS(挖土机100)的具体的结构进行说明。

图2是挖土机100的俯视图。图3是表示挖土机100的结构的一例的结构图。

挖土机100作为与液压系统相关的结构，如上所述，包括行走液压马达2M(2ML，2MR)、回转液压马达2A、动臂缸7、斗杆缸8及铲斗缸9等液压致动器。并且，挖土机100作为与液压系统相关的结构，包括发动机11、调节器13、主泵14、油温传感器14c、先导泵15、控制阀17、操作装置26、吐出压力传感器28、操作压力传感器29、减压阀50及控制阀60。并且，挖土机100作为与控制系统相关的结构，包括控制器30、发动机控制装置(ECU：Engine ControlUnit)74、发动机转速调整控制盘75、动臂角度传感器S1、斗杆角度传感器S2、铲斗角度传感器S3、机体倾斜传感器S4、回转状态传感器S5、警报装置49、物体检测装置70、摄像装置80、朝向检测装置85、通信设备90、显示装置DS及操纵杆按钮LB。

发动机11是液压系统的主动力源，例如，搭载于上部回转体3的后部。具体而言，发动机11在基于ECU74的控制下，以预先设定的目标转速恒定旋转，驱动主泵14及先导泵15等。发动机11为例如以柴油为燃料的柴油发动机。

调节器13控制主泵14的吐出量。例如，调节器13根据来自控制器30的控制指令，调节主泵14的斜板的角度(以下，“偏转角”)。

主泵14例如与发动机11同样地，搭载于上部回转体3的后部，如上所述，通过由发动机11驱动，通过高压液压管路，向控制阀17供给工作油。主泵14例如是可变容量式液压泵，在基于控制器30的控制下，如上所述，通过由调节器13调节斜板的偏转角，来调整活塞的行程长度，从而控制吐出流量(吐出压力)。

油温传感器14c检测流入主泵14的工作油的温度。与所检测到的工作油的温度相对应的检测信号被输入到控制器30。

先导泵15例如搭载于上部回转体3的后部，经由先导管路，向操作装置26供给先导压力。先导泵15例如是固定容量型液压泵，如上所述，由发动机11驱动。

控制阀17例如搭载于上部回转体3的中央部，是根据操作者对操作装置26进行的操作，进行液压致动器的控制的液压控制装置。如上所述，控制阀17经由高压液压管路与主泵14连接，根据操作装置26的操作状态(操作内容)，将从主泵14供给的工作油选择性地供给到液压致动器(行走液压马达2ML，2MR、回转液压马达2A、动臂缸7、斗杆缸8及铲斗缸9)。

操作装置26设置于驾驶舱10的操作员座附近，是用于使操作者进行各种被驱动要件(下部行走体1、上部回转体3、动臂4、斗杆5、铲斗6等)的操作的操作输入机构。换言之，操作装置26是用于使操作者进行驱动各个被驱动要件的液压致动器(即，行走液压马达2ML，2MR、回转液压马达2A、动臂缸7、斗杆缸8、铲斗缸9等)的操作的操作输入机构。操作装置26通过其二次侧的先导管路与控制阀17连接。由此，向控制阀17输入与操作装置26中的下部行走体1、上部回转体3、动臂4、斗杆5及铲斗6等的操作状态相对应的先导压力。因此，控制阀17能够根据操作装置26中的操作状态，选择性地驱动各个液压致动器。

吐出压力传感器28检测主泵14的吐出压力。与通过吐出压力传感器28检测到的吐出压力相对应的检测信号被输入到控制器30。

操作压力传感器29检测操作装置26的二次侧的先导压力，即，与操作装置26中的各个被驱动要件(即，液压致动器)的操作状态(即，操作内容)相对应的先导压力(以下，“操作压力”)。由操作压力传感器29检测出的操作装置26中的与下部行走体1、上部回转体3、动臂4、斗杆5及铲斗6等的操作状态相对应的先导压力的检测信号被输入到控制器30。

减压阀50设置于操作装置26的二次侧的先导管路，即，设置于操作装置26与控制阀17之间的先导管路，在基于控制器30的控制下，调整(减压)与操作装置26的操作内容(操作量)相当的先导压力。由此，控制器30能够通过控制减压阀50来控制(限制)各种被驱动要件的动作。

控制阀60切换针对操作装置26的操作，即，挖土机100的各种被驱动要件的操作的有效状态和无效状态。控制阀60例如是以根据来自控制器30的控制指令进行动作的方式构成的门锁阀。具体而言，控制阀60配置于先导泵15和操作装置26之间的先导管路，根据来自控制器30的控制指令，切换先导管路的连接/切断(非连接)。关于门锁阀，例如，当设置于驾驶舱10的操作员座的入口附近的门锁杆被拉起时，成为连接状态，对操作装置26的操作成为有效状态(可操作状态)，当门锁杆被按下时，成为切断状态，对操作装置26的操作成为无效状态(不可操作状态)。因此，控制器30能够通过向控制阀60输出控制指令来限制(停止)挖土机100的动作。

控制器30例如安装于驾驶舱10的内部，是驱动控制挖土机100的控制装置。控制器30利用从蓄电池BT供给的电力进行动作。以下，关于显示装置DS或各种传感器(例如，物体检测装置70、摄像装置80、动臂角度传感器S1等)也同样。控制器30的功能可以通过任意的硬件或任意的硬件与软件的组合等实现。控制器30例如以计算机为中心而构成，所述计算机包括：CPU(Central Processing Unit：中央处理器)、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)等存储器装置、ROM(Read Only Memory：只读存储器)等非易失性的辅助存储装置、及与外部的输入输出用的接口装置等。此时，控制器30读取存储(安装)于辅助存储装置的一个以上的程序，并加载到存储器装置，通过在CPU上执行，能够实现各种功能。

另外，控制器30的功能的一部分也可以通过其他控制器(控制装置)来实现。即，控制器30的功能也可以以通过多个控制器分散的方式来实现。并且，蓄电池BT利用通过发动机11驱动的交流发电机11b的发电电力进行充电。

例如，控制器30基于从动臂角度传感器S1、斗杆角度传感器S2、铲斗角度传感器S3、吐出压力传感器28及操作压力传感器29等各种传感器输入的检测信号，进行调节器13等的控制。

并且，例如，控制器30进行如下控制：通过物体检测装置70，在挖土机100的周围的规定的监视区域内(例如，距挖土机100，5米以内的作业区域)检测到监视对象的物体(例如，人、卡车、其他施工机械等)的情况下，避免挖土机100与监视对象的物体的抵接等(以下，称为“抵接避免控制”)。具体而言，控制器30作为抵接避免控制的一例，可以向警报装置49输出控制指令以输出警报。并且，控制器30作为抵接避免控制的一例，可以向减压阀50或控制阀60输出控制指令以限制挖土机100的动作。此时，动作限制的对象可以为所有被驱动要件，也可以仅是为了避免监视对象的物体与挖土机100的抵接所需的一部分的被驱动要件。

并且，例如，控制器30(获取部的一例)获取与该挖土机100的周围的作业区域相关的信息(以下，“作业区域信息”)，并且将所获取到的对周围的其他挖土机100有用的作业区域信息，通过通信设备90(发送部的一例)，发送到周围的其他挖土机100。具体而言，控制器30获取与基于后述物体检测装置70的物体检测的有无相关的信息，即，与该挖土机100的周围物体的有无的判断结果相关的信息(以下，“物体检测信息”)，通过通信设备90，发送到该挖土机100的周围的其他挖土机100。物体检测信息例如包含物体存在的有无、物体的种类、物体的位置等信息。并且，物体检测信息可以仅在通过物体检测装置70检测到物体的情况下发送，也可以与检测的有无无关地发送。挖土机支援系统SYS中的多台挖土机100之间的该功能(以下，“信息共享功能”)的详细说明，在后面叙述(参考图5～图7)。

并且，例如，控制器30进行与分析包含挖土机100的周围的作业区域的作业现场的状况的功能(以下，“作业现场状况分析功能”)相关的控制。具体而言，控制器30基于物体检测装置70或摄像装置80的输出，按照时间顺序识别周围物体，分析作业现场的状况。作业现场状况分析功能的详细说明，在后面叙述(参考图8)。

ECU74在基于控制器30的控制下，驱动控制发动机11。例如，ECU74根据点火开启操作，配合由来自蓄电池BT的电力驱动的启动装置11a的动作，来适当控制燃料喷射装置等，启动发动机11。并且，例如，ECU74以使发动机11以由来自控制器30的控制信号指定的设定转速恒定旋转的方式，适当控制燃料喷射装置等(同步控制)。

另外，发动机11可以由控制器30直接控制。此时，ECU74可以省略。

发动机转速调整控制盘75是调整发动机11的转速(以下，“发动机转速”)的操作机构。从发动机转速调整控制盘75输出的、与发动机转速的设定状态相关的数据被输入到控制器30。发动机转速调整控制盘75构成为能够以SP(Super Power：超级动力)模式、H(Heavy：重)模式、A(Auto：自动)模式及怠速模式这4个阶段切换发动机转速。SP模式是想要优先作业量时选择的发动机转速模式，设定为发动机转速最高的目标转速。H模式是想要兼顾作业量和油耗率时选择的发动机转速模式，设定为发动机转速第二高的目标转速。A模式是想要优先油耗率的同时以低噪音运转挖土机100时选择的发动机转速模式，设定为发动机转速第三高的目标转速。怠速模式是想要使发动机11成为怠速状态时选择的发动机转速模式，设定为发动机转速最低的目标转速。发动机11在ECU74的控制下，被控制成在目标转速下恒定，所述目标转速与由发动机转速调整控制盘75设定的发动机转速模式相对应。

动臂角度传感器S1安装于动臂4，检测动臂4相对于上部回转体3的俯仰角度(以下，称为“动臂角度”)θ1。动臂角度θ1例如是从使动臂4下降最多的状态起的上升角度。此时，在使动臂4上升最大时，动臂角度θ1成为最大。动臂角度传感器S1例如可以包括旋转编码器、加速度传感器、6轴传感器、IMU(Inertial Measurement Unit：惯性测量单元)等，以下，关于斗杆角度传感器S2、铲斗角度传感器S3、机体倾斜传感器S4也同样。并且，动臂角度传感器S1可以是安装于动臂缸7的冲程传感器，以下，关于斗杆角度传感器S2、铲斗角度传感器S3也同样。与基于动臂角度传感器S1的动臂角度θ1相对应的检测信号被输入到控制器30。

斗杆角度传感器S2安装于斗杆5，检测斗杆5相对于动臂4的转动角度(以下，称为“斗杆角度”)θ2。斗杆角度θ2例如为使斗杆5最闭合的状态起的开度角。此时，在使斗杆5打开最大时，斗杆角度θ2成为最大。与基于斗杆角度传感器S2的斗杆角度θ2相对应的检测信号被输入到控制器30。

铲斗角度传感器S3安装于铲斗6，检测铲斗6相对于斗杆5的转动角度(以下，称为“铲斗角度”)θ3。铲斗角度θ3为使铲斗6最闭合的状态起的开度角。此时，在使铲斗6打开最大时，铲斗角度θ3成为最大。与基于铲斗角度传感器S3的铲斗角度θ3相对应的检测信号被输入到控制器30。

机体倾斜传感器S4检测相对于规定的平面(例如，水平面)的机体(例如，上部回转体3)的倾斜状态。机体倾斜传感器S4例如安装于上部回转体3，检测挖土机100(即，上部回转体3)绕前后方向及左右方向的2个轴的倾斜角度(以下，称为“前后倾斜角”及“左右倾斜角”)。与基于机体倾斜传感器S4的倾斜角度(前后倾斜角及左右倾斜角)相对应的检测信号被输入到控制器30。

回转状态传感器S5安装于上部回转体3，输出与上部回转体3的回转状态相关的检测信息。回转状态传感器S5例如检测上部回转体3的回转角速度、回转角度。回转状态传感器S5例如包括陀螺仪传感器、分解器、旋转编码器等。

另外，当在机体倾斜传感器S4中包括能够检测绕3轴的角速度的陀螺仪传感器、6轴传感器、IMU等的情况下，也可以根据机体倾斜传感器S4的检测信号检测上部回转体3的回转状态(例如，回转角速度)。此时，可以省略回转状态传感器S5。

警报装置49对进行挖土机100的作业的人员(例如，驾驶舱10内的操作者或挖土机100的周围的作业者等)进行注意提醒。警报装置49例如包括用于对驾驶舱10的内部的操作者等进行注意提醒的室内警报装置。室内警报装置例如包括设置于驾驶舱10内的声音输出装置、振动发生装置及发光装置中的至少一个。并且，室内警报装置可以包括显示装置DS。并且，警报装置49也可以包括用于对驾驶舱10的外部(例如，挖土机100的周围)的作业者等进行注意提醒的室外警报装置。室外警报装置例如包括设置于驾驶舱10的外部的声音输出装置及发光装置中的至少一个。该声音输出装置例如可以是安装于上部回转体3的底面的行走报警器装置。室外警报装置也可以是设置于上部回转体3的发光装置。关于警报装置49，例如，当在监视区域内，由物体检测装置70检测到监视对象的物体时，如上所述，在控制器30的控制下，对进行挖土机100的作业的人员通知该情况。

物体检测装置70检测存在于挖土机100周围的物体。检测对象的物体例如包括人、动物、车辆、施工机械、建筑物、墙壁、围栏、孔等。物体检测装置70例如包括单眼摄像机(摄像机的一例)、超声波传感器、毫米波雷达、立体摄像机、LIDAR(Light Detecting andRanging：光探测和测距)、距离图像传感器、红外线传感器等中的至少一个。物体检测装置70可以构成为检测设定在挖土机100的周围的规定区域内的规定的物体。并且，物体检测装置70可以构成为能够区分物体的种类的方式，例如，能够区分人与人以外的物体的方式。例如，物体检测装置70可以是基于图像识别模型或机器学习模型等规定的模型，能够检测规定的物体，或区分物体的种类的结构。物体检测装置70包括前传感器70F、后传感器70B、左传感器70L、右传感器70R。与基于物体检测装置70(分别为前传感器70F、后传感器70B、左传感器70L、右传感器70R)的检测结果相对应的输出信号被输入到控制器30。

前传感器70F例如安装于驾驶舱10的上表面前端，检测存在于上部回转体3的前侧的物体。

后传感器70B例如安装于上部回转体3的上表面后端，检测存在于上部回转体3的后侧的物体。

左传感器70L例如安装于上部回转体3的上表面左端，检测存在于上部回转体3的左侧的物体。

右传感器70R例如安装于上部回转体3的上表面右端，检测存在于上部回转体3的右侧的物体。

另外，物体检测装置70也可以通过仅获取成为物体检测的基础的挖土机100的周围的环境信息(例如，拍摄图像、对发送到周围的毫米波或激光等检测波的反射波的数据等)，从物体检测装置70的外部(例如，控制器30)执行具体的物体的检测处理或区分物体的种类的处理等。

摄像装置80拍摄挖土机100的周围的状态，输出拍摄图像。摄像装置80包括前摄像机80F、后摄像机80B、左摄像机80L、右摄像机80R。基于摄像装置80(分别为前摄像机80F、后摄像机80B、左摄像机80L及右摄像机80R)的拍摄图像被输入到显示装置DS。并且，基于摄像装置80的拍摄图像经由显示装置DS被输入到控制器30。并且，基于摄像装置80的拍摄图像也可以不经由显示装置DS而直接被输入到控制器30。

前摄像机80F例如以与前传感器70F相邻的方式，安装于驾驶舱10的上表面前端，拍摄上部回转体3的前侧的状态。

后摄像机80B例如以与后传感器70B相邻的方式，安装于上部回转体3的上表面后端，拍摄上部回转体3的后侧的状态。

左摄像机80L例如以与左传感器70L相邻的方式，安装于上部回转体3的上表面左端，拍摄上部回转体3的左侧的状态。

右摄像机80R以与右传感器70R相邻的方式，安装于上部回转体3的上表面右端，拍摄上部回转体3的右侧的状态。

另外，当物体检测装置70中包括单眼摄像机或立体摄像机等摄像装置的情况下，摄像装置80的一部分或所有的功能可以汇集在物体检测装置70上。例如，当前传感器70F中包括摄像装置的情况下，前摄像机80F的功能可以汇集在前传感器70F中。关于后传感器70B、左传感器70L及右传感器70R分别包括摄像装置时的后摄像机80B、左摄像机80L及右摄像机80R各自的功能也同样。

朝向检测装置85构成为检测与上部回转体3的朝向和下部行走体1的朝向的相对关系相关的信息(以下，设为“与朝向相关的信息”)。例如，朝向检测装置85可以由安装于下部行走体1的地磁传感器和安装于上部回转体3的地磁传感器的组合构成。并且，朝向检测装置85也可以由安装于下部行走体1的GNSS(Global Navigation Satellite System：全球导航卫星系统)接收机和安装于上部回转体3的GNSS接收机的组合构成。当上部回转体3为由电动机驱动的结构的情况下，朝向检测装置85也可以由安装于电动机的分解器构成。并且，朝向检测装置85例如也可配置于与实现下部行走体1和上部回转体3之间的相对旋转的回转机构2相关联地设置的中心接头部。基于朝向检测装置85的检测信息被输入到控制器30。

通信设备90是与作业现场内的各种装置(例如，测量管理作业现场内的其他施工机械或作业者等的位置信息的位置信息管理装置等)或该挖土机100的周围的其他挖土机100等进行规定方式的近距离通信的任意的器件。位置信息管理装置例如是挖土机100的作业现场内的设置于临时事务所等的终端装置。终端装置例如可以是台式计算机终端等固定型终端装置，例如，也可以是智能手机、平板终端、笔记本型计算机终端等便携式终端。并且，位置信息管理装置例如可以是设置在挖土机100的作业现场内的临时事务所等或相对靠近作业现场的场所(例如，作业现场附近的办公场所或基站等通信设施)的边缘服务器。并且，位置信息管理装置例如也可以是设置于在挖土机100的作业现场的外部设置的管理中心等设施中的云服务器。通信设备90例如可以是蓝牙通信模块或WiFi通信模块等。

显示装置DS例如安装于从就坐在驾驶舱10的内部的操作员座的操作者等容易视觉辨认的场所，并显示各种信息图像。显示装置DS例如为液晶显示器或有机EL(Electroluminescence：电致发光)显示器。例如，显示装置DS显示从摄像装置80输入的拍摄图像、或对该拍摄图像实施规定的转换处理的转换图像(例如，视线方向转换图像或合成了多个拍摄图像的合成图像等)。显示装置DS包括显示控制部DSa、图像显示部DS1、操作输入部DS2。

显示控制部DSa根据操作者等对操作输入部DS2的操作输入，进行在图像显示部DS1中显示各种信息图像的控制处理。显示控制部DSa与控制器30同样，例如，可以以包括CPU、存储器装置、辅助存储装置及接口装置等的计算机为中心而构成。

另外，显示控制部DSa的功能可以设置在显示装置DS的外部，例如，可以由控制器30来实现。

图像显示部DS1是显示显示装置DS中的信息图像的区域部分。图像显示部DS1例如由液晶面板或有机EL面板等构成。

操作输入部DS2接收与显示装置DS相关的操作输入。与对操作输入部DS2进行的操作输入相对应的操作输入信号被输入到显示控制部DSa。并且，操作输入部DS2也可以接收除了显示装置DS以外的与挖土机100相关的各种操作输入。此时，与对操作输入部DS2进行的各种操作输入相对应的操作输入信号直接或经由显示控制部DSa间接地被输入到控制器30。操作输入部DS2例如包括安装在作为图像显示部DS1的液晶面板或有机EL面板上的触摸面板。并且，操作输入部DS2也可以包括与图像显示部DS1分体的触摸板、按钮、开关、切换键、操纵杆等任意的操作部件。

另外，接收除了显示装置DS以外的与挖土机100相关的各种操作输入的操作输入部例如可以如操纵杆按钮LB那样，与显示装置DS(操作输入部DS2)分开设置。

操纵杆按钮LB设置于操作装置26，接收与挖土机100相关的规定的操作输入。例如，操纵杆按钮LB设置于作为操作装置26的操作杆的前端。由此，操作者等能够一边操作操作杆一边操作操纵杆按钮LB(例如，在用手握住操作杆的状态下，能够用拇指按下操纵杆按钮LB)。

＜物体检测方法的具体例＞

接着，参考图4，对物体检测方法的具体例进行说明。

图4是说明物体检测方法的一例的图。

如图4所示，在本例中，物体检测装置70使用以神经网络(Neural Network)DNN为中心而构成的学习完毕模型，检测挖土机100周围的物体。

神经网络DNN为在输入层及输出层之间具有一层以上的中间层(隐藏层)的、所谓的深层神经网络。在神经网络DNN中，按构成各个中间层的多个神经元的每一个规定有表示与低位层之间的连接强度的加权参数。并且，各层的神经元以如下实施方式构成神经网络DNN：将来自上位层的多个神经元的输入值的每一个乘以按上位层的神经元的每一个规定的加权参数而得到的值的总和通过阈值函数向低位层的神经元输出。

将神经网络DNN设为对象，进行机器学习，具体而言，进行深层学习(深度学习：Deep Learning)，实现上述加权参数的最优化。由此，神经网络DNN能够输入由物体检测装置70获取到的环境信息(例如，拍摄图像)作为输入信号x，输出与预先规定的监视对象列表相对应的每种物体的种类的物体所存在的概率(预测概率)作为输出信号y。在本例中，从神经网络DNN输出的输出信号y₁表示在挖土机100的周围，具体而言，在基于物体检测装置70的环境信息的获取范围内，存在“人”的预测概率为10％。

神经网络DNN例如为卷积神经网络(CNN：Convolutional Neural Network)。CNN为应用了已有的图像处理技术(卷积处理及池化处理)的神经网络。具体而言，CNN通过反复进行对由物体检测装置70获取到的拍摄图像的卷积处理及池化处理的组合，输出比拍摄图像尺寸小的特征量数据(特征映射图)。并且，将所输出的特征映射图的各像素的像素值输入到由多个全结合层构成的神经网络，神经网络的输出层例如能够输出每种物体的种类的物体所存在的预测概率。

并且，神经网络DNN也可以构成为能够输入由物体检测装置70获取到的拍摄图像作为输入信号x，且能够输出拍摄图像中物体的位置、大小(即，拍摄图像上的物体的占有区域)及该物体的种类作为输出信号y。即，神经网络DNN也可以构成为进行检测拍摄图像上的物体(判断拍摄图像上物体的占有区域部分)、及判断该物体的分类。并且，此时，输出信号y也可以以对作为输入信号x的拍摄图像叠加了与物体的占有区域及其分类相关的信息的图像数据形式构成。由此，物体检测装置70能够根据从学习完毕模型(神经网络DNN)输出的、拍摄图像中的物体的占有区域的位置及大小，确定该物体距挖土机100的相对位置(距离和方向)。这是因为，物体检测装置70(前传感器70F、后传感器70B、左传感器70L及右传感器70R)固定于上部回转体3，拍摄范围(视场角)被预先规定(固定)。在本例中，从神经网络DNN输出的输出信号y₁表示在挖土机100的周围，具体而言，在基于物体检测装置70的环境信息的获取范围内，存在“人”的位置的坐标为“(e1，n1，h1)”。并且，当由学习完毕模型(神经网络DNN)检测到的物体的位置在监视区域内，且分类为监视对象列表的物体的情况下，物体检测装置70能够判断在监视区域内检测到了监视对象的物体。

例如，神经网络DNN可以构成为具有分别相当于提取拍摄图像中的物体所存在的占有区域(窗口)的处理、及确定所提取的区域的物体的种类的处理的神经网络。即，神经网络DNN可以构成为阶段性地进行物体的检测及物体的分类。并且，例如，神经网络DNN也可以构成为具有与按拍摄图像的全区域被划分为规定数量的部分区域的每个网格单元规定物体的分类及物体的占有区域(边界框：Bounding box)的处理、及根据每个网格单元的物体的分类结合每个种类的物体的占有区域而确定最终的物体的占有区域的处理分别相对应的神经网络。即，神经网络DNN也可以构成为并列进行物体的检测及物体的分类。

物体检测装置70例如按每个规定的控制周期，计算拍摄图像上的每个物体的种类的预测概率。在计算预测概率时，当本次的判断结果与上次的判断结果一致的情况下，物体检测装置70也可以进一步提高本次的预测概率。例如，相对于在上次物体检测处理时反映在拍摄图像上的规定的区域的物体被判断为“人”(y₁)的预测概率，本次也持续被判断为“人”(y₁)的情况下，可以进一步提高本次被判断为“人”(y₁)的预测概率。由此，例如，当关于与相同图像区域相关的物体的分类的判断结果持续一致的情况下，预测概率被计算得相对较高。因此，物体检测装置70实际上能够抑制如下误判断，即，尽管存在该种类的物体，但由于某些干扰而将该种类的物体的预测概率判断为相对较低。

并且，物体检测装置70可以考虑挖土机100的行走或回转等的动作，进行与拍摄图像上的物体相关的判断。这是因为，即使挖土机100的周围物体静止的情况下，由于挖土机100的行走或回转，拍摄图像上的物体的位置会移动，有可能无法识别为相同物体。例如，由于挖土机100的行走或回转，有可能存在在本次的处理中被判断为“人”(y₁)的图像区域和在上次的处理中被判断为“人”(y₁)的图像区域不同的情况。此时，若在本次的处理中被判断为“人”(y₁)的图像区域距在上次的处理中被判断为“人”(y₁)的图像区域在规定的范围内，则物体检测装置70将其视为相同物体，可以进行持续的一致判断(即，持续检测相同物体的状态的判断)。当物体检测装置70进行持续的一致判断的情况下，本次的判断中使用的图像区域除了上次的判断中使用的图像区域之外，还可以包括该图像区域到规定的范围内的图像区域。由此，即使挖土机100行走或者回转，物体检测装置70也能够对挖土机100的周围的相同物体进行持续的一致判断。

并且，物体检测装置70可以使用除了使用神经网络DNN的方法以外的基于任意的机器学习的物体检测方法，检测挖土机100周围的物体。

例如，对于从物体检测装置70的拍摄图像获取到的多变量的局部特征量，可以通过监督学习，生成表示在该多变量的空间上按照每个物体的种类划分(分类)作为该种类的物体的范围和不是该种类的物体的范围的边界的学习完毕模型。与边界相关的信息的生成中所适用的机器学习(监督学习)的方式，例如，可以是支持向量机(SVM：Support VectorMachine)、k最邻近算法(k-nearest neighbor algorithm)、混合高斯分布模型等。由此，物体检测装置70能够基于该学习完毕模型，根据从拍摄图像获取到的局部特征量在作为规定的种类的物体的范围还是在不是该种类的物体的范围，检测物体。

＜与挖土机支援系统的信息共享功能相关的动作(第1例)＞

接着，参考图5、图6，对挖土机支援系统SYS的动作，具体而言，对与挖土机支援系统SYS中的多台挖土机100之间的信息共享功能相关的动作的第1例进行说明。

图5、图6是说明本实施方式所涉及的与挖土机支援系统SYS的信息共享功能相关的动作的第1例的图。具体而言，图5是说明相同作业现场(作业区域400)内的挖土机100之间，通过信息共享功能，共享物体检测信息的状况的图。图6是说明相同作业现场(作业区域400)内的与每个挖土机100的周围物体相关的识别状态的图，更具体而言，是表示进行与图5的信息共享功能相关的动作时、与每个挖土机100的周围物体相关的识别状态的图。以下，在本例中，为了区分多台挖土机100，将挖掘作业中的挖土机100简称为“挖土机100A”，将行走中的挖土机100简称为“挖土机100B”。

如图5所示，在作业区域400内，挖土机100A进行施工对象区域401的挖掘作业，在挖土机100A的右侧形成有排土山402。并且，在作业区域400内，挖土机100B以通过挖土机100A及施工对象区域401的左侧的方式行走。并且，作业者W在挖土机100A和挖土机100B行走通过的带状的范围之间的相对靠近挖土机100的监视区域内进行作业。

从挖土机100A观察时，作业者W朝后，在看不到面部的状态下进行作业。因此，挖土机100A的物体检测装置70例如即使想要从拍摄图像检测作业者W，也有时无法识别面部，根据物体检测算法，无法将作业者W检测为监视对象的物体(人)。因此，在本例中，由于挖土机100A的物体检测装置70无法检测作业者W，本来作业者W进入到靠近挖土机100A的监视区域内，会执行抵接避免控制，警报装置49应该工作，但警报装置49没有工作而处于漏报状态。并且，同样地，应该向减压阀50或控制阀60输出控制指令，限制挖土机100的动作，但持续处于挖土机100的动作不受限制的状态。此时，挖土机100A的操作者在没有察觉到作业者W的状态下，为了将挖掘出的沙土等排出到排土山402，而使上部回转体3右回转时，上部回转体3的后部与作业者W的位置关系会变得非常近，最坏的情况有可能导致接触。

另一方面，挖土机100B以通过作业者W的前面的方式行走，从挖土机100B观察时，作业者W朝前，在看得到面部的状态下进行作业。因此，虽然从挖土机100B到作业者W的距离远，但挖土机100B的物体检测装置70例如能够从拍摄图像识别作业者W的面部，并检测作业者W的可能性高。因此，在本例中，挖土机100B的物体检测装置70能够检测作业者W。

在此，挖土机100B的控制器30如上所述，从物体检测装置70获取与作业者W的检测相关的物体检测信息，通过通信设备90，从挖土机100B向挖土机100A通知与作业者W的检测相关的物体检测信息。由此，挖土机100A的控制器30能够基于通过通信设备90从挖土机100B接收到的物体检测信息，识别作业者W存在于靠近挖土机100A的左侧的位置。因此，挖土机100A的控制器30使警报装置49工作，从而能够向操作者或周围的作业者W通知在挖土机100A周围的监视区域内检测到作业者W的信息。由此，能够采取使挖土机100的操作者暂时中断挖土机100的作业、或者使作业者W离开挖土机100等为了确保各自的安全的行动，挖土机支援系统SYS通过信息共享功能能够提高挖土机100A、100B作业的作业区域400的安全性。

具体而言，如图6所示，挖土机100B的控制器30通过通信设备90，能够从作业现场内的位置信息管理装置获取并确认挖土机100B本身在以作业区域400的基准点RP为原点的局部坐标系(以下，简称为“局部坐标系”)上的位置信息。并且，挖土机100B的控制器30根据物体检测装置70的物体检测信息，能够确认作业者W相对于挖土机100B的相对位置。而且，挖土机100B的控制器30根据物体检测装置70的物体检测信息，还能够确认挖掘作业中的挖土机100A相对于挖土机100B的相对位置。因此，挖土机100B的控制器30利用这些信息，能够推导出挖土机100A和作业者W在局部坐标系上的位置关系。因此，挖土机100B的控制器30能够通过通信设备90，从挖土机100B向挖土机100A通知与挖土机100A与作业者W的位置关系相关的信息。

并且，例如，当在挖土机100A的上部回转体3的上表面存在正在作业的作业人员的情况下，挖土机100A的物体检测装置70无法检测该作业人员。相对于此，挖土机100B的物体检测装置70能够检测该作业人员。由此，挖土机100B(的物体检测装置70)还能够插补监视挖土机100A的物体检测装置70的死角区域。

另外，挖土机100B的控制器30可以根据搭载于挖土机100B上的测位装置(例如，GNSS接收机)的检测信息及与预先规定的局部坐标系的基准点RP相关的信息，获取挖土机100B在局部坐标系上的位置信息，对于挖土机100A的情况也是同样的。并且，挖土机100B的控制器30可以代替局部坐标系而利用绝对坐标系(例如，由纬度、经度、高度表示的世界测地系统)获取挖土机100B的位置信息、或者推导出挖土机100A与作业者W的位置关系等，对于挖土机100A的情况也是同样的。

另一方面，挖土机100A的控制器30通过通信设备90，能够从作业现场内的位置信息管理装置获取并确认挖土机100A本身在局部坐标系上的位置信息。并且，挖土机100A的控制器30通过从行走中的挖土机100B接收通知，能够确认挖土机100A本身与作业者W的位置关系。因此，挖土机100A的控制器30利用这些信息，能够识别在局部坐标系上从挖土机100A观察到的作业者W的相对位置。因此，挖土机100A的控制器30能够在确认作业者W是否在监视区域内的前提下，使警报装置49工作、或者对挖土机100的动作进行制动、停止等的动作限制。此时，根据所检测到的物体的种类，预先设定使动作继续、使动作减速、还是使动作停止等的与安全性相关的对应关系。特别是，当挖土机100的情况下，由于致动器的种类多，因此可以根据所检测到的物体的种类，按每个致动器，预先设定使动作继续、使动作减速、还是使动作停止等的对应关系。

并且，在本例中，挖土机100A从一台挖土机100B接收物体检测信息，但也可以从其他挖土机100进一步接收物体检测信息。即，一台挖土机100可以从周围进行作业的多台挖土机100接收物体检测信息。此时，一台挖土机100可以对从多台挖土机100接收到的物体检测信息进行综合判断，从而判断有无周围的作业者等监视对象的存在。具体而言，从多台挖土机100接收到的物体检测信息中，有可能存在肯定某个监视对象的存在的物体检测信息、及尽管是来自位于能够检测该监视对象的位置的挖土机100的通知，但也否定该监视对象的存在的物体检测信息这两者。因此，接收侧的一台挖土机100的控制器30例如可以优先采用安全性优先，且肯定监视对象的存在的物体检测信息。并且，接收侧的一台挖土机100的控制器30也可以通过重视挖土机100的安全性与因误报导致的作业性的恶化的平衡，并且比较肯定监视对象的存在的物体检测信息的数量和否定的物体检测信息的数量、或者比较物体检测信息的发送源的挖土机100的物体检测装置70的精度信息，来判断该采用哪一种。

并且，当由一台挖土机100检测到的物体的位置信息和从周围的其他挖土机100发送的物体检测信息的位置信息为同一个的情况下，一台挖土机100的控制器30能够将两者进行比较从而采用识别精度高的一方。例如，对存在于同一个位置的物体，当在一台挖土机100的控制器30中以识别率50％识别为木材，而在周围的其他挖土机100的控制器30中以识别率60％识别为人的情况下，一台挖土机100的控制器采用基于搭载更高精度的物体检测装置70的周围的其他挖土机100的控制器30得到的识别结果。

并且，当由一台挖土机100检测到的物体的位置信息和从周围的挖土机100发送到物体检测信息的位置信息为同一个的情况下，一台挖土机100的控制器30能够通过将两者进行比较，根据安全性高的一方的信息，进行本机的控制。例如，对于存在于同一个位置的物体，当在一台挖土机100的控制器30中根据以识别率50％识别为木材的识别结果进行动作继续的判断(即，安全性低的判断)，在周围的其他挖土机100的控制器30中根据以识别率30％识别为人的识别结果进行动作停止的判断(即，安全性高的判断)的情况下，即使基于周围的其他挖土机100的控制器30的识别结果是以识别率30％判断为人的结果，一台挖土机100的控制器30也根据相对安全性高的判断结果、即、周围的其他挖土机100的判断结果，控制本机。

并且，在本例中，例示了避免挖土机100(挖土机100A)中的警报装置49的漏报等的情况，信息共享功能当然也可以用于避免挖土机100中的警报装置49的误报等的情况。例如，假设在挖土机100A的周围不存在监视对象的状况下，挖土机100A的物体检测装置70在图5、图6的作业者W的位置检测到实际不存在的监视对象的情况。此时，挖土机100B的物体检测装置70判断为在挖土机100A的左侧不存在监视对象，并且输出表示不存在监视对象的物体检测信息的可能性高。因此，挖土机100B的控制器30通过通信设备90，从挖土机100B向挖土机100A发送否定监视对象的存在的物体检测信息。因此，挖土机100A的控制器30能够根据某些判断基准，从挖土机100B优先通知，判断为不存在监视对象，进行取消警报装置49的工作或在工作开始后停止警报装置49，或者取消挖土机100的动作限制或在限制开始后停止挖土机100的动作限制。此时，该判断基准例如可以包括：物体检测信息的发送源的挖土机100B的物体检测装置70的精度信息超过某个基准；或物体检测信息中所包含的、与判断为不存在监视对象时的监视对象的存在概率(预测概率)相关的信息低于某个基准等。

由此，挖土机100B判断在挖土机100B的监视区域内是否存在监视对象，并且也判断在挖土机100B的监视区域外是否存在监视对象。此时，挖土机100B的控制器30将各自的判断结果(例如，与监视对象的有无、监视对象的种类、监视对象的位置等相关的信息)存储于规定的存储部(例如，辅助存储装置等)。同样地，挖土机100A判断在挖土机100A的监视区域内是否存在监视对象，并且还判断在挖土机100A的监视区域外是否也存在监视对象。此时，挖土机100A的控制器30将各自的判断结果(例如，与监视对象的有无、监视对象的种类、监视对象的位置等相关的信息)存储于规定的存储部(例如，辅助存储装置等)。因此，能够相互插补监视挖土机100的物体检测装置70的死角区域。并且，关于在挖土机100的监视区域外是否存在监视对象的判断，在挖土机100处于不可操作状态下也可以执行。

并且，挖土机100A也可以代替挖土机100B或除此之外，从定点设置于作业区域400内且包括与物体检测装置70相同的物体检测装置的固定装置接收物体检测信息。即，挖土机支援系统SYS除了多台挖土机100，还可以包括配置于与多台挖土机100较近的位置的(例如，固定在多台挖土机100作业的作业现场(作业区域)的)上述固定装置。由此，挖土机100A不仅能够从挖土机100B，也能够从固定装置接收与周围物体的有无相关的物体检测信息。

＜与挖土机支援系统的信息共享功能相关的动作(第2例)＞

接着，对与挖土机支援系统SYS的信息共享功能相关的动作的第2例进行说明。

在多台挖土机100之间所共享的作业区域信息可以是与作业区域内的施工区域相关的信息。

例如，当多台挖土机100负责相同施工区域的情况下，将在一台挖土机100中设定的与目标施工面相关的信息、或表示作业范围(下部行走体1、上部回转体3、附属装置等被驱动要件在作业中的动作被允许的范围)的外缘的虚拟面(以下，“作业范围虚拟面”)等与施工区域相关的信息，发送到其他挖土机100。由此，能够将在一台挖土机100中设定的与施工区域相关的信息直接利用在其他挖土机100中，因此能够提高作业效率。

具体而言，当二台挖土机100从两端开始挖掘较长的溝槽时，其中一台挖土机100的控制器30可以通过通信设备90，将在该挖土机100中设定的与对应于指示溝槽的形状的溝槽的侧面或底面的目标施工面相关的信息发送到另一台挖土机100。此时，在一台挖土机100中，与指示溝槽的形状的目标施工面相关的信息例如，可以通过操作者经由操作输入部DS2的操作输入而设定，例如，也可以通过摄像装置80的拍摄图像等识别已经挖掘了一部分的溝槽的壁面及底面或设置在壁面的板桩等而自动设定。

并且，例如，当多台挖土机100在相同作业区域内进行作业时，一台挖土机100的控制器30可以通过通信设备90，将在该挖土机100中设定的与作业范围虚拟面相关的信息发送到其他挖土机100。此时，在一台挖土机100中，与作业范围虚拟面相关的信息例如，可以通过操作者经由操作输入部DS2的操作输入而设定，例如，也可以通过摄像装置80的拍摄图像等识别规定作业范围的多个路锥或障碍物(例如，围栏、电线杆、电线)等而自动识别。

＜与挖土机支援系统的信息共享功能相关的动作(第3例)＞

接着，参考图7，对与挖土机支援系统SYS的信息共享功能相关的动作的第3例进行说明。

在本例中，挖土机支援系统SYS除了多台挖土机100之外，还包括无人机700。

图7是说明本实施方式所涉及的与挖土机支援系统SYS的信息共享功能相关的动作的第3例的图。在本例中，挖土机100A、100B处于与上述的第1例(图5、图6)的情况相同的状况，而且，以具有与挖土机100相同的物体检测功能的无人机700在作业区域400的上空飞行为前提进行说明。

从挖土机100A观察时，作业区域400的作业者W朝后，在看不到面部的状态下进行作业。因此，在本例中，挖土机100A的物体检测装置70即使将获取到的拍摄图像输入到学习完毕模型(神经网络DNN)，存在“人”的预测概率也只输出为10％，无法检测到局部坐标系上的位置“(e1，n1，h1)”的作业者W。

另一方面，挖土机100B以通过作业者W的前面的方式行走，从挖土机100B观察时，作业者W朝前，在看得到面部的状态下进行作业。因此，挖土机100B的物体检测装置70通过将获取到的拍摄图像输入到学习完毕模型(神经网络DNN)，存在“人”的预测概率输出为80％，能够检测局部坐标系上的位置“(e1，n1，h1)”的作业者W。因此，挖土机100B的控制器30以与上述第1例的情况相同的方式，通过通信设备90，将从物体检测装置70获取到的、与作业者W的检测相关的物体检测信息发送到挖土机100A。

而且，无人机700在作业者W的正面侧的上空飞行，从无人机700观察时，作业者W朝前，在看得到面部的状态下进行作业。因此，无人机700通过将由本身所搭载的摄像装置获取到的拍摄图像输入到学习完毕模型(神经网络)，存在“人”的预测概率输出为80％，能够检测到局部坐标系上的位置“(e1，n1，h1)”的作业者W。因此，无人机700通过本身所搭载的规定的通信设备，将与作业者W的检测相关的物体检测信息发送到挖土机100A、100B。

另外，无人机700也可以使用与挖土机100(物体检测装置70)不同的环境信息或物体检测方法来检测物体。

如上所述，虽然挖土机100A无法使用本身的物体检测装置70来检测作业者W，但能够从挖土机100B及无人机700接收与处于局部坐标系的坐标“(e1，n1，h1)”的作业者W的检测相关的物体检测信息。由此，挖土机100A通过与挖土机100B和无人机700之间的信息共享功能，能够识别在本身的物体检测装置70中无法检测到的作业者W的存在。并且，挖土机100A除了能够接收来自挖土机100B的物体检测信息之外，还能够接收来自无人机700的物体检测信息。因此，通过使用来自多个装置的物体检测信息，能够提高在局部坐标系的坐标“(e1，n1，h1)”存在人(作业者W)的概率。因此，挖土机100A能够提高周围物体的检测精度。

另外，挖土机100(100A、100B)还可以具有代替无人机700或除此之外，能够从可检测作业区域400内的物体的其他装置接收物体检测信息的信息共享功能。其他装置例如可以是设置于作业区域400的定点摄像机。

＜挖土机的作业现场状况分析功能＞

接着，参考图8，对与挖土机100的作业现场状况分析功能相关的动作进行说明。

图8是说明与挖土机100的作业现场状况分析功能相关的动作的图。具体而言，是表示分析在时刻t1～时刻tn(n：3以上的整数)的时间顺序上的作业现场内的自卸车DT的移动状况(移动履历)，掌握作业现场内的自卸车DT的行走道路的过程的图。

如图8所示，挖土机100掌握在时刻t1～时刻tn的时间顺序上的作业现场内的自卸车DT的移动状况。

例如，如状况801所示，在时刻t1，挖土机100正在向停车中的自卸车DT装载沙土。由此，挖土机100(控制器30)能够从通过物体检测装置70检测到的、在时刻t1的作业现场内的局部坐标系上的自卸车DT的坐标，掌握装载沙土时的自卸车DT的位置。

并且，例如，如状况802所示，在时刻tk(k：1＜k＜n的整数)，挖土机100的沙土装载作业结束，自卸车DT为了搬出沙土，正在朝作业现场的出入口行走并移动。由此，挖土机100(控制器30)能够从通过物体检测装置70检测到的、在时刻tk的作业现场内的局部坐标系上的自卸车DT的坐标，掌握搬出时的自卸车DT的位置。

并且，例如，如状况803所示，在时刻tn，自卸车DT到达作业现场的出入口。由此，挖土机100(控制器30)能够掌握时刻t1(装载时)～时刻tn(通过作业现场的出入口时)为止的一系列的自卸车DT的移动。

控制器30通过分析时刻t1～时刻tn的移动履历，能够掌握作业现场的自卸车DT等车辆的行走道路(行走路径)。行走道路中，包括自卸车DT的装载场所811、自卸车DT的搬出时或搬入时的折返场所812、自卸车DT朝向作业现场的出入口行走的搬入搬出道路813等。

并且，控制器30不仅可以掌握自卸车DT的移动履历，还可以掌握通过物体检测装置70检测到的、作业现场内的建筑物(例如，临时事务所等)的位置。

例如，在挖土机100的作业现场中未铺设有确定的道路，通常不存在表示自卸车等在作业现场中的行走道路的道路信息等的情况较多。并且，作业现场的临时建筑物等根据作业现场的状况等，有时其设置场所会从计划中有所变更。而且，根据作业现场的作业进展或天气等，自卸车等的行走路径也经常发生变更。因此，例如，仅靠表示当前的作业现场的状况的信息是很难掌握作业现场的状况的。

相对于此，在本例中，挖土机100(控制器30)能够使用时间顺序上的物体检测信息，分析自卸车DT等作业现场内的车辆的移动履历，掌握行走道路等作业现场的状况。

并且，挖土机100(控制器30)可以根据所掌握的作业现场的状况，当作业者等人进入到危险性高的场所(例如，相对靠近行走道路的范围)时，对作业者进行注意提醒。控制器30例如可以使警报装置49工作，从而对作业者进行注意提醒。并且，控制器30也可以使用通信设备90，向作业者所持有的便携式终端发送规定的信号，由此使便携式终端振动，来实现对作业者的注意提醒。例如，如图8所示，当控制器30通过物体检测装置70，在非常靠近行走道路(搬入搬出道路813)的位置检测到作业者W的情况下，可以使警报装置49工作，或者使用通信设备90向作业者W的便携式终端发送规定的信号。由此，挖土机100能够提高作业现场的安全性。

[挖土机支援系统的另一例]

接着，参考图9，对挖土机支援系统SYS的另一例进行说明。

图9是表示挖土机支援系统SYS的结构的另一例的概略图。

如图9所示，在本例中，挖土机支援系统SYS除了多台挖土机100，还包括支援装置200和管理装置300。挖土机支援系统SYS通过管理装置300管理多台挖土机100。

挖土机支援系统SYS中所包括的支援装置200可以是一个也可以是多个。同样地，挖土机支援系统SYS所包括的管理装置300可以是一个也可以是多个。

支援装置200通过规定的通信线路与管理装置300可通信地连接。并且，支援装置200也可以通过规定的通信线路与挖土机100可通信地连接。规定的通信线路例如可以包括以基站为终端的移动体通信网、利用通信卫星的卫星通信网、基于蓝牙(注册商标)或WiFi等通信标准的近距离无线通信网等。支援装置200例如是由挖土机100的操作者或所有者等、作业现场的作业者或监督者等、管理装置300的管理者或作业者等使用者(以下，“支援装置使用者”)利用的使用者终端。支援装置200例如为笔记本型计算机终端、平板终端、智能手机等便携式终端。并且，支援装置200例如也可以是台式计算机终端等固定型终端装置。

管理装置300通过规定的通信线路与挖土机100或支援装置200可通信地连接。管理装置300例如是设置于作业现场的外部的管理中心等的云服务器。并且，管理装置300例如也可以是设置于相对靠近作业现场内的临时事务所等或作业现场的通信设施(例如，基站或办公场所等)的边缘服务器。并且，管理装置300例如可以是作业现场内所使用的终端装置。终端装置例如可以是笔记本型计算机终端、平板终端、智能手机等便携式终端，例如也可以是台式计算机终端等固定型终端装置。

支援装置200及管理装置300的至少一个可以设置有显示装置或远程操作用的操作装置。此时，利用支援装置200或管理装置300的操作者可以使用远程操作用的操作装置来远程操作挖土机100。搭载远程操作用的操作装置的支援装置200或管理装置300例如通过近距离无线通信网、移动体通信网、卫星通信网等规定的通信线路，与搭载于挖土机100上的控制器30可通信地连接。

并且，在支援装置200或管理装置300的显示装置中，也可以显示与驾驶舱10的显示装置DS中所显示的内容(例如，表示挖土机100的周围状态的图像信息或各种的设定画面等)相同的信息图像。表示挖土机100的周围状态的图像信息可以基于摄像装置80的拍摄图像等生成。由此，支援装置使用者或管理装置使用者能够一边确认挖土机100的周围的状态，一边进行挖土机100的远程操作或进行与挖土机100相关的各种设定。

并且，管理装置300例如可以发挥相当于上述的一例的位置信息管理装置的功能。

并且，挖土机100的控制器30例如可以通过通信设备90，向支援装置200及管理装置300的至少一个发送各种信息。控制器30例如可以将物体检测装置70的输出(物体检测信息)及摄像装置80的拍摄图像等的至少一个，发送到支援装置200及管理装置300的至少一个。并且，挖土机100的控制器30例如可以将与基于作业现场状况分析功能的分析结果相关的信息(即，表示作业现场的状况的信息)发送到支援装置200及管理装置300的至少一个。由此，挖土机支援系统SYS能够在支援装置200或管理装置300中，将由挖土机100获取到的物体检测信息或表示作业现场的状况的信息等各种信息存储于规定的存储部。并且，支援装置使用者或管理装置使用者能够通过支援装置200或管理装置300的显示装置，确认物体检测信息或表示作业现场的状况的信息等。

如此，在本例中，挖土机支援系统SYS能够使支援装置使用者或管理装置使用者共享与挖土机100相关的信息(由挖土机100获取到的信息)。并且，在本例中，挖土机支援系统SYS在支援装置200或管理装置300中，能够将挖土机100的物体检测信息存储于规定的存储部。例如，支援装置200或管理装置300能够将挖土机100的监视区域外的监视对象的种类和监视对象的位置等与监视对象相关的信息，按照时间顺序存储于存储部。此时，关于存储于支援装置200或管理装置300的存储部的与监视对象相关的信息，可以是与在挖土机100的监视区域外、且在其他挖土机100的监视区域内的监视对象的种类或监视对象的位置等相关的信息。

[作用]

接着，对本实施方式所涉及的挖土机支援系统SYS的作用进行说明。

在本实施方式中，控制器30获取与施工机械的周围的作业区域相关的信息，通信设备90将通过控制器30获取到的信息发送到该挖土机100的周围的其他挖土机100。

由此，在相同作业区域进行作业的其他挖土机100中也能够利用由一台挖土机100获取到的与作业区域相关的信息。

并且，在本实施方式中，在由控制器30获取到的与作业区域相关的信息中，可以包含基于拍摄该挖土机100的周围的作业区域的摄像机(物体检测装置70)的拍摄图像进行的、与作业区域相关的规定的判断(例如，作业区域中的物体的有无的判断或物体的种类的判断等)的判断结果。

由此，在相同作业区域进行作业的其他挖土机100也能利用由一台挖土机100获取到的与作业区域中的物体的有无的判断或物体的种类的判断等相关的信息。因此，例如，即使在通过其他挖土机100未检测到监视区域内的物体的情况下，其他挖土机100也能够利用由一台挖土机100检测到的与该物体相关的信息，进行用于避免与该物体的接触等的抵接避免控制。因此，能够提高挖土机100的安全性。

并且，在本实施方式中，通过控制器30获取到的与作业区域相关的信息中，可以包含与作业区域的施工区域相关的信息(例如，与目标施工面相关的信息或与作业范围虚拟面相关的信息)。

由此，在相同作业区域进行作业的其他挖土机100也能够利用由一台挖土机100获取到的与施工区域相关的信息。因此，例如，其他挖土机100能够直接利用在一台挖土机100中设定的与施工区域相关的信息。因此，能够提高由多台挖土机100进行的作业整体的作业效率。

并且，在本实施方式中，通信设备90可以从位于该挖土机100的周围的规定的设备(例如，其他挖土机100、具有拍摄周围的作业区域的固定型摄像机的固定设备、在作业区域的上空飞行的无人机700等)接收与作业区域相关的信息。

由此，发送与作业区域相关的信息的一侧的挖土机100也能够利用由其他挖土机100、固定设备、无人机700等规定的设备获取到的与作业区域相关的信息。

并且，在本实施方式中，通信设备90可以从固定设备接收固定型摄像机的拍摄图像、或与基于该拍摄图像的作业区域相关的信息(例如，与作业区域中的物体的有无的判断相关的信息等)。

由此，具体而言，挖土机100能够利用固定设备中所包含的固定型摄像机的拍摄图像、或与基于该拍摄图像的作业区域相关的信息。

[变形·改进]

以上，对实施方式进行了详细说明，但本发明并不限定于该特定实施方式，在技术方案中所记载的主旨范围内，能够进行各种变形·变更。

例如，在上述的实施方式中，多台挖土机100相互接收/发送作业区域信息等，但代替挖土机100或除此之外，还可以是包含其他施工机械的多台施工机械相互接收/发送作业区域信息等的结构。即，上述实施方式所涉及的挖土机支援系统SYS代替挖土机100或者除此之外，也可以是包括推土机、轮式装载机、沥青滚平机等道路机械或具备收割机等林业机械等其他施工机械的方式。

本申请主张基于2019年3月27日于日本申请的日本专利申请2019-61771号的优先权，该日本专利申请的全部内容通过参考援用于本申请中。

符号说明

30-控制器(获取部)，49-警报装置，50-减压阀，60-控制阀，70-物体检测装置(摄像机)，70B-后传感器(摄像机)，70F-前传感器(摄像机)，70L-左传感器(摄像机)，70R-右传感器(摄像机)，90-通信设备(发送部)，100-挖土机(施工机械)，700-无人机，SYS-挖土机支援系统(支援系统)。