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

デプトシー株式会社が取り扱うAgileX Robotics社のモバイルロボット開発用プラットフォーム「LIMO」の撮影会が行われました。当社にてLIMOを使用したSLAM走行のテスト開発を行っており、その様子を見学に来て頂きました。 SLAMは「Simultaneous Localization and Mapping」の略称で、地図作成と自己位置推定を同時に行う技術です。自律走行と言われています。 「LIMO」は小型の機体に4つのステアリングモード（4輪差動式、クローラー式、メカナムホイール、アッカーマン）を搭載し、LiDARとステレオカメラを装備しています。 車体の制御は、車体に組み込まれた制御用ボードにて行います。ソフトウェアはLinuxディストリビューションの1つであるUbuntuをOSとし、ロボット用のソフトウェアプラットフォームであるROS/ROS 2上でSLAM等の自律走行用のアプリケーションを動作させます。 一般に、シャーシと運行管理をつかさどるミドルウェアの連携は専門知識が必要となり、導入の課題になっています。SLAMは研究