「地図作成できる空間の広さに限界はありますか？」当社では、多くの企業からこのようなお問い合わせをいただきます。 実際に出展させていただいた展示会場という広い空間で地図を作成したところ、問題なく地図を作ることができました。もちろん、細かく見ると誤差の蓄積による微妙なずれや、累積誤差による地図の歪みは残っています。 しかし、ループ検出によって過去に通った場所との位置関係が補正され、全体としてはかなりきれいな地図になっています。 展示会場のマップ では、なぜこのような広い空間でも地図を作ることができるのでしょうか。今回は、SLAMで誤差が発生する理由と、それをどのような工夫で抑えているのかを一般論として紹介します。 なお、本記事はSLAM技術の一般的な考え方をまとめたものであり、当社AMRへの実装内容とは分けてお読みください。当社のパーティクルフィルタを用いる方式では、Scan Matcherが返したスコアを用いて各パーティクルを評価しています。 地図作成の前提 地図作成とは、LiDARなどで観測したランドマークをセンサー座標系から地図座標系へ変換して

① 産業革命以後に続く「機械語」の時代 産業革命以降、技術進化は一貫して「機械をどう制御するか」というテーマのもと発展してきました。初期の機械は人が直接操作するものでしたが、やがて電気・電子技術の進化により、命令によって動作する仕組みが確立されていきます。 コンピュータの登場以降は、機械語やアセンブリ言語による制御が主流となり、機械を扱うには専門的な知識が不可欠でした。この時代は、「機械を動かせる人＝限られた専門家」という構造が前提でした。 ② ソフトウェアとモーターの統合による構造転換 その後の大きな転換点は、ソフトウェアと物理デバイス（モーター・センサー）の統合です。ロボットや産業機器は、単なるハードウェアではなく、ソフトウェアによって振る舞いが定義される存在へと進化しました。ROSのようなフレームワークにより、ハードに依存しない制御ロジックの再利用も可能になっています。 つまり現在は、「機械を設計する」から「ソフトウェアで機械を定義する」時代へと移行しています。 ③ マニュアルレス化とアプリ駆動の世界 さらに現代では、「マニュアルが不要なプ

オドメトリ精度向上のための現場調整の重要性 自律走行の重要な要素として自己位置推定があります。LiDARから得た情報を元に自己位置を推定するのですが、カーナビと同じように他のセンサー情報を使って自己位置の補正を行います。今回はオドメトリという車輪やステアリングの回転角度からの累積計算からロボットの位置を推定する手法を紹介します。 ROSのパッケージ上にはオドメトリ計算用の各種パラメータ設定項目があります。代表的なもので、駆動輪の直径、左右のタイヤの中心間距離であるトレッド幅があります。 自律走行をさせるロボットのカタログ値を登録するのですが、タイヤに関して言えば、導入環境次第でカタログ値を使ってもうまくいかない場合があります。またロボットには機械誤差があり、こちらも考慮する必要があります。 今回はLiDARでの補正を使わず、オドメトリ計算だけでナビゲーションにどのような差がでるのか見てみました。 ケース１：仕様書通りのタイヤ径・トレッド幅を使った走行・LiDAR補正なし ケース２：パラメータ調整後の走行・LiDAR補正なし このように、カタログ値

LiDARのスキャン結果から、太陽光ノイズを除去する 開発環境 項目 PC Jetson Orin Nano OS Ubuntu20.04 (Jetpack) ROS ROS 2 foxy Fitzroy 2D LiDAR UST-20LX (北陽電機) はじめに 屋外でLiDARを使う場合、強い日差しや雨など、天候による影響を考慮する必要があります。 本記事では、太陽光による外乱光によるノイズを低減する方法について説明します。 laser_filterについて ROS 2では、センサーデータを処理してロボットの制御や認識に利用するためのさまざまなパッケージが提供されています。その中でも、laser_filterパッケージはLiDARから得られるデータを効果的に処理するための便利なツールです。この記事では、ROS 2のlaser_filterパッケージの基本的な使い方や設定方法についてご紹介します。 インストール方法 端末を開き、ROS 2 のディストリビューション名に合わせてインストールします。 sudo apt install...

グループ会社 東邦大信で簡単な機械加工してきました AMRの開発において、評価の為にセンサーや付属機器の設置場所を変えることがあります。GEクリエイティブのオフィスでは加工ができないので、グループ会社である東邦大信の工場にて簡単な機械加工をしてきました。 今回はAMRキャリ太郎の前方に設置しているLiDARをより前方に移します。実施する評価には影響が少ないため、加工後の振動や強度は無視しています。 LiDARを位置移動させる工作には、L字ステーとアルミのL字アングルを使います。 ねじ止めするのですが、L字ステーはねじ穴径がLiDARと一致していない為、フライス盤で加工していきます。 L字アングルは穴が開いていないので、穴あけ位置を確認してからフライス盤で穴あけ加工をします。 穴あけ加工後に研磨し、それぞれを組み立ててAMRキャリ太郎に取り付けます（写真は仮止め）。 多様な用途に適用するためには、柔軟な機械加工も必要条件となってきます。 引き続き開発シーンをご紹介したいと思います。 ■ グループ会社の紹介 株式会社東邦大信 .

AMR操作アプリのテストの様子 当社ではAMRの操作を、皆さんの使っているスマートフォンやタブレットから簡単に操作できるようにアプリを提供予定です。 前回の記事にて、代表的な入力方式を使用したサンプル画面をご紹介ご紹介しましたが、今回はスマートフォンをリモコンとしてAMRキャリ太郎を操作する様子をお届けいたします。 AMRについては、お客様にて出来るだけ設定が完了できるように、使い易さを追求することが非常に重要と考えております。 引き続き、開発の様子をお届けしたいと思っております。 ──────────────────── ※本記事は開発当時の旧モデル・旧機能について紹介したものです。現在の製品では仕様・機能・操作方法が異なります。

ナビゲーションにおける自己位置推定 動作環境 項目 内容 OS Ubuntu20.04 ROS 2 Distro Foxy Fitzroy はじめに ROS2では 目的地を設定したら経路を計算して実際にロボットを目的地まで移動させることができるNavigation2の開発が進められている。 github: https://github.com/ros-planning/navigation2 ドキュメント: https://navigation.ros.org/index.html また、ROS 2ではないが産業技術総合研究所ロボットイノベーション研究センターによるNavigationスタックの設計仕様をまとめたドキュメントも理解の助けになる。 https://robo-marc.github.io/navigation_documents/introduction.html Navigation2は複数のパッケージで構成されており、それぞれのパッケージごとに設定すべきパラメータが存在する。その結果、パラメータの数が多くなっており、自作のロボット

AMR操作アプリの数値入力について、方式毎の長所・短所を考察しました。

AMR-180のカラーラッピング 『第３回名古屋スマート物流EXPO』＜10/25（木）〜27（金）＞のブースではAMR-180とAMRキャリ太郎を展示致します。展示会なので見栄えは非常に重要と考え、床色と車体の色を何パターンか検討しました。 結論としては、照明からの反射光を一番うけるシルバー基調を選択し、床色はグレーを選択しました。 以下作業途中の写真ですが、光を反射している様子が分かります。 また展示会での様子もお届けしようと考えております。 引き続きよろしくお願いいたします。 ──────────────────── ※本記事は開発当時の内容です。掲載しているAMRは旧モデルのため、現在の製品とは仕様・機能・構成等が異なる場合があります。

地図をつくるAMRキャリ太郎 『第３回名古屋スマート物流EXPO』＜10/25（木）〜27（金）＞では、AMRキャリ太郎が動きます。自律走行の為には地図づくりが必要です。今回はキャリ太郎が当社オフィス内の地図を作る様子をご紹介いたします。 今後色んな場所での動作シーンをお伝えできればと考えています。 引き続きよろしくお願いいたします。 ──────────────────── ※本記事は開発当時の内容です。掲載しているAMRは旧モデルのため、現在の製品とは仕様・機能・構成等が異なる場合があります。