「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

AMR（自律走行搬送ロボット）の導入では、「セットアップが難しそう」というイメージを持たれることが少なくありません。 YOKOIDOでは、「家電のように導入できるAMR」をコンセプトに、専門知識がなくても直感的に操作できるWebUIの開発を進めています。 今回は、お客様にご協力いただき、開発中の新しいWebUIを使用したカゴ台車搬送AMRのセットアップの様子を撮影・公開いたします。（お客様より撮影・公開の許可をいただいております。） 本記事では、実際の現場で行ったセットアップ工程をご紹介します。 WebUIで行ったセットアップ内容 今回のセットアップでは、以下の作業をすべてWebUI上で実施しました。 地図作成（マッピング） 走行コース作成 テスト走行 地図編集 コース編集 各種パラメータ変更 マルチ運転設定 現場で実際にAMRを走行させながら調整を行い、お客様の運用に合わせて最適な状態へセットアップしています。 ※今回の撮影では、タスク作成画面など一部の操作画面は撮影できておりません。今後、詳細な操作方法についても順次ご紹介していく予定です。

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」

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

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。

AgileX Robotics社の「BUNKER MINI」のAMR化 ロボット開発シャーシの上位システム連携テストの様子をお届けします。 前回記事では、「LIMO」というモバイルロボット開発用プラットフォームを使ってSLAM走行のデモを行いました。 今回のシャーシは、デプトシー社が提供するAgileX Robotics社の「BUNKER MINI」という狭い場所や複雑な地形でのアプリケーションを探求する小型クローラー型のロボット開発シャーシプラットフォームです。 シャーシにはCAN通信のインターフェースが用意されています。CAN-USB変換ケーブルを使って、PCからの制御をテストします。 走行にはLiDARも必要なことから、装置のシャーシへの組み付けが必要となります。組み付けですが単純なように見えて意外と手間がかかります。 今回はグループ会社である東邦大信で行ったフレーム加工のシーンをご紹介いたします。 ※加工作業は危険がつきものです。 今回は記事の為に撮影した写真を使っております。加工作業については皆様現場ルールに従って安全作業してくださ