制御のAZAPA、物流自動化市場へ参入 空間認識を持つ新たなAMRブランド「UB.bot」を始動

AZAPA株式会社(愛知県名古屋市中区錦2−4−15、代表取締役 近藤康弘、以下AZAPA)は、韓国のロボットソリューションプロバイダーであるPoteNit Co., Ltd.(ソウル、CEO ナム・ヒョンド、以下、POTENiT)とAMR(Autonomous Mobility Robots、人協調型自律移動ロボット)などの物流モビリティでの高精度な自然特徴点によるSLAM(自己位置推定)技術の開発およびサービスを含めた包括的提携を進め、この度、新たなAMRブランドとして「UB.bot」を立ち上げ、国内販売を5/1から開始します。

 労働力不足が顕著な物流産業では、自動運転技術を駆使した高度な自動化の動きが加速しています。しかし、自動運転で不可欠な要素技術であるSLAM技術は、特徴点検出において、作業者や荷物の移動、ドアの開閉など実環境での動的変化が大きい場合、特徴点を見失ってしまう課題があります。その為、従来のAGV(自動誘導車両)は、設備環境に予め特徴点(誘導用ガイド)を加えなければならず、大規模な導入費用が必要でした。しかし、近年の物流革命においては、EC需要の増加によって生産性を高める必要があり、搬送レイアウトの変更をオンデマンドで可能とするインテリジェンスな物流施設へと切り替わっており、既存の設備に依存することのない自動運転や作業者と協働するAMRが求められています。

空間認識によるSLAM技術(LRF+パーティクルフィルタ)
 AMRに搭載するSLAM技術の基盤技術は、LRF(レーザーレンジファインダー)による高精度・広範囲な距離情報(以下、LRFデータ)と既存の環境マップとのマッチング技術であり、更にLRFデータと環境マップの差分データのまとまり(動的変化群データ)を、移動物体の検出に用いることで、移動物体への意味を持たせることを可能とします。

そして、SLAMおよび移動物体の推定では、どちらもパーティクルフィルタを用いています。パーティクルフィルタは、動画像中における物体の追跡・検出を行う逐次追跡可能なアルゴリズムで、画像などの観測課程が複雑なコンピュータビジョンなどで多く利用されています。AZAPAは、LRF+パーティクルフィルタによる複合技術をSLAM技術として、空間認識による自動運転を可能としています。

複数のUB.botを管理、最適に動かす「+STATION」
 もう一つ、SLAM技術とは違う特徴があります。それは、複数の「UB.bot」を管理する機能美なユーザーインターフェースを持つマネージメントプラットフォームです。複数の「UB.bot」のそれぞれに対して、ルート計画や作業を指示することが可能で、交差タイミングでの走行優先や荷物と置き場の管理などの統合マネージメントを行う中央管理システム「UB.bot +STATION」を同時に提供します。



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