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