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【掲載のお知らせ】物流・冷凍倉庫関連メディアにてYOKOIDOのAMRが紹介されました
このたび、霞ヶ関キャピタル株式会社様が運営する物流・冷凍保管関連メディアにて、YOKOIDOのAMR（自律走行搬送ロボット）をご紹介いただきました。 近年、物流業界や食品関連工場では、人手不足や搬送効率改善への対応として、AMR（Autonomous Mobile Robot）への注目が高まっています。特に、冷凍・冷蔵倉庫や先進物流施設においては、自動化設備との連携や省人化ニーズが加速しており、AMR導入の重要性が高まっています。 ぜひご覧ください。 ■ 掲載記事① 冷凍保管サービス コールドクロスネットワーク（COLD X NETWORK）のコラム記事「AMR（自律走行搬送ロボット）とは？AGVとの違いや導入メリットを解説」にて、弊社が紹介されました。 https://x-network.co.jp/column/what-is-amr/ ■ 掲載記事② 賃貸型冷凍冷蔵倉庫をはじめとする、環境に配慮した冷却設備や自動化設備を導入した先進的な物流施設を提供｜LOGI FLAGにて、弊社が紹介されました。 https://logiflag.com/
工場でAMRが突然止まる？ ｜「WiFiダマ停問題」とその対策
食品工場や物流現場でAMR（自律走行搬送ロボット）を導入する際、多くの方がまず気にするのは「ルート」や「安全性」です。 しかし、実際の現場運用で見落とされがちな大きな課題があります。それが、WiFi通信の不安定さによる“ダマ停”問題です。 なぜ食品工場では通信が不安定になりやすいのか。 食品工場での事例を紹介します。食品工場では図のように、エレベーター、そして冷蔵庫や冷凍庫のように多くのドアがあります。それぞれが鉄製のため、閉まっているときは無線電波を遮断してしまいます。このような環境では、部屋をまたぐたびにWiFi電波が弱くなりやすく、場合によっては通信が切断されます。特に厄介なのが、単純に「切れる」ケースだけではありません。 食品工場の内部 本当に危険なのは“ゴースト接続” 実際の現場では、WiFiが完全に切断されるよりも、「つながっているように見えるが、実際には通信できない」という状態が発生することがあります。いわゆる“ゴースト接続”です。スマートフォンであれば少し待てば復帰することもありますが、AMRは違います。AMRは各動作タイミング
2D LiDAR SLAMの盲点（２）｜障害物を補う
なぜ「見えない障害物」が問題になるのか 2D LiDARを用いたSLAMでは、センサーが検出できるのは特定の高さの断面に限られます。 そのため、地図上では問題がないように見えても、実際の現場では接触リスクが残るケースが存在します。特に、上方向に張り出した構造物や、センサー高さから外れた障害物は、検出されないまま運用に入ってしまう可能性があります。 こうした「見えていない障害物」は、運用開始後にトラブルとして顕在化することが少なくありません。 センサーの死角は「上方向」にも存在する 2D LiDARの特性として見落とされがちなのが、上方向の死角です。このような構造物は、センサーの高さによって検出されません。その結果、AMRは「何もない」と判断して進行し、実際には接触してしまうという状況が起こり得ます。 作業台の張り出し部分 コンベアのフレーム 突き出した設備部品 機械の張り出し部が障害物になっている例 検出できないなら「避ける設計」にする このようなケースに対して重要なのは、「検出できるようにする」ことではなく、「そもそも近づかないように設計する」
2D LiDAR SLAMの盲点（１）｜障害物が見えない
なぜ「地図づくり」で運用が変わるのか AMRの導入において、初期設定の中でも特に重要なのが「地図作成」です。一見すると単純な工程に見えるこの作業ですが、実際には運用の安定性や使い勝手を大きく左右します。特に2D LiDARを用いたSLAMでは、センサ特性に起因する盲点が存在します。 本稿では、現場で見落とされがちなポイントと、それを踏まえた実践的な地図作成のコツを整理します。 2D LiDAR SLAMの前提：見えているのは「その高さだけ」 2D LiDARを用いたSLAMでは、センサが検出できるのは「LiDARが設置されている高さの断面」に限られます。つまり下記のようなものは地図に反映されません。 上部に張り出した構造物 センサ高さより上にある障害物 逆に、低すぎて検出されない対象 LiDARセンサーが検出できない障害物 この特性を理解していないと、「地図上では問題がないのに、実際には接触リスクがある」といった状況が発生します。 LiDARが障害物を検出せず衝突してしまう 発想の転換：あえて「障害物を置く」という方法 こうした課題に対して、現場
AMRとAGVはどちらを選ぶべきか｜現場で考える最適解
AMRとAGVは「選ぶ」ではなく「組み合わせる」時代へ AMR（自律走行搬送ロボット）とAGVは、これまで「どちらを選ぶか」という視点で語られることが多い技術です。しかし実際の現場では、この2つは対立するものではなく、それぞれの特性を組み合わせることで、より高い効果を発揮します。 特に近年では、AMRの柔軟な走行とAGVの高精度停止を両立する「ハイブリッド走行」が、現場にフィットする選択肢として注目されています。 AMRとAGVの違いは「停止位置精度」と「柔軟性」 AMRは環境に応じてルートを変えられる一方で、停止位置にはばらつきが出ることがあります。一方でAGVは、ガイドに沿って動くことで安定した停止位置を再現できます。 ＊AMRとAGVの違いについては、こちらの記事で詳しく解説しています https://www.yokoido.com/post/transport-vehicle-sensors AGVはなぜ現場で「位置合わせしやすい」のか AGVが現場で使いやすい理由は、単なる精度の高さではありません。実際の導入現場では、以下の2点が非常
AMRの停止位置はなぜ違う？2D・3D LiDARで見る自己位置精度の仕組み
AMR導入でよく聞く質問：停止位置精度とは AMR導入を検討する際、多くの現場でよく聞くのが、「AMRの停止位置精度はどれくらいか」という質問です。ここでは自己位置精度について、2D LiDARと3D LiDARの比較を通じて分かりやすく紹介します。 2D LiDARの場合：平面上の三角測量 2D LiDARは三角測量で例えられる 自己位置の計算は、「今のLiDARが見ている景色と持っている地図がどれくらい一致しているか」を確率的に計算していると紹介しました。 2D LiDARの場合は、平面上の限られた点（特徴点という）で「三角測量」をしている状態です。特徴点は、走行時の振動やセンサーの精度によって、作った地図にもLiDARで景色にも誤差が含まれます。この誤差が重なると完全に一致する「三角形」が存在しなくなります。従って緩やかに一致しているところを自己位置とする、という閾値の設定が必要になります。これが2D LiDARの場合に自己位置精度が落ちる理由になります。 極端な例として、３点のみで自己位置を計算している下の図のような場合ですと、特徴点とな
信州産学みらい共創会「AI+IoT実践講座」にて低コスト・簡単導入のAMRソリューションを発表
一般社団法人 信州産学みらい共創会が主催する「AI+IoT実践講座 ～スマートファクトリーの実現に向けて～」に登壇させていただきました。本講座において、弊社は製造現場の搬送課題を解決する自律走行搬送ロボット（AMR）の最新モデルとして、その導入の容易さと総コストパフォーマンスを紹介させて頂きました。 ■イベント開催の目的 本講座は、長野県内の製造業をはじめとする企業を対象に、AIやIoT技術を活用したスマートファクトリーの実現を支援することを目的として開催されました。現場が直面する労働力不足や技術継承の課題に対し、最新の自動化・省人化技術を具体的に提示し、企業の利益に直結するDX推進を後押しする場となっています。 ■当社の発表内容：家電のように手軽なAMR 弊社からは、ソフトウェア開発を主体とする企業ならではの視点から開発されたAMRを紹介させていただきました。 圧倒的な導入コストの低減： 弊社は298万円（エントリーモデル）という価格でAMRを提供、ライセンス料が不要で、ユーザー自身でセットアップが可能なため、工事費等の付帯費用も抑えられます。
ライントレーサー・AGV・LiDARを徹底比較｜搬送ロボットの仕組み入門
工場や倉庫で使われる無人搬送車には、AGVやAMRといった種類がありますが、「何が違うの？」と聞かれることも少なくありません。今回は、搬送ロボットの“位置検出方法”に注目し、代表的な３方式、ライントレーサー方式、AGV（磁気誘導）方式、LiDAR方式の違いを分かりやすく解説します。 ① ライントレーサー方式（床の線を追いかける） 最もシンプルなのが、床に貼ったテープや塗装ラインをセンサーで読み取り、その線に沿って走行する方式です。いわば「決められたレールの上を走るガイド走行」にあたります 筆者が以前、小学生・中学生向けのロボットを使ったプログラミングの教室に携わったことがあり、その時の記事をもとに紹介させていただきます。 レールを認識するためのセンサーとして、赤外線センサーを使います。センサーは反射光の強弱を数値で表示できるようになっています。当時は白い紙の上の黒いラインをトレースするという動かし方のため、白い紙と黒い線の反射光の値を測定し、平均値を計算します。この平均値をしきい値として使います。 赤外線センサーの使い方 出展：https://j
AMR（搬送ロボット）導入検討時によくある現場の声と、安全設計の考え方
AMR導入を検討する際、多くの現場で共通して挙がるのが「安全には止まってほしいが、そのたびに人が呼ばれる運用は避けたい」という声です。 食品工場やクリーニング工場のように、搬送距離が長く且つ人や台車が頻繁に動く環境では、通路状況は常に変化します。安全性と運用効率を両立するためには、単に止まる機能だけでなく、状況に応じた判断と復帰の仕組みが重要になります。 ここでは、当社AMRが備える安全制御の考え方を、実際の動作動画に沿ってご紹介します。 ① 障害物検出距離を設定できるUIの紹介 工場によって通路幅や人の動きは大きく異なります。そのため、安全距離は固定ではなく、現場に合わせて調整できることが重要です。検出距離を適切に設定することで、過度に止まりすぎることを防ぎつつ、安全を確保した運用が可能になります。 障害物センサーの停止距離設定項目 ② 遠方の障害物を回避する ロボットが十分な距離で障害物を検知した場合、停止するのではなく、回避経路を選択して走行を継続します。 通路の一部が塞がれている場合でも、迂回可能であれば自律的に判断して走行を続けるため、
カゴ台車をAMRでリフトアップ搬送する際の注意点
カゴ台車をAMRでリフトアップ搬送する際の見落としがちなポイントと対策 近年、物流現場や製造現場において、AMR（自律走行搬送ロボット）によるカゴ台車搬送の導入が進んでいます。本記事では、カゴ台車をAMRでリフトアップ搬送する際に見落とされがちなポイントと、その対策についてご紹介します。 リフトアップ搬送時に起こりやすい課題 カゴ台車をリフトアップした状態で走行させる際、カゴ台車のタイヤが床面に接地してしまうケースがあります。この状態では、タイヤと床との摩擦によりカゴ台車が大きく振られ、走行安定性が著しく低下します。安全かつ安定した搬送を実現するためには、カゴ台車を完全に浮かせた状態で走行させることが重要です。 リフトアップの前提条件 リフトアップを確実に行うためには、AMRの天板がカゴ台車の床下に正しく入り込むことが前提となります。今回対象とするカゴ台車では、床下にある梁部分をAMR天板で確実に支持する必要があり、適切な位置関係での運用が求められます。 AMRのリフトアップ天板とカゴ台車の床板の位置関係 実は重要な「床板高さ」の変動要因 カゴ台
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