Kudan Visual SLAM (KdVisual) ユーザー適用例：ヒト・モノの移動による環境変化の激しい倉庫でのフォークリフトの位置推定
07.05.2022
自律走行フォークリフト：ロボットの位置推定を困難にする作業員の運転による介入と連続的な環境の変化
イントラロジスティクス※1の自動化といえば、多くの人は棚やパレットの下に入り込んで運ぶような背の低い自律走行ロボット（AMR）を頭に浮かべるでしょう。しかし、フォークリフトの自動化もAMRと同様に倉庫内の効率化を進めるうえで重要且つインパクトのあるものです。自律走行フォークリフトを導入することも、既存の手動フォークリフトを自律走行フォークリフトに改造することもできますが、いずれにせよ、このようなフォークリフトの自動化において、下記のような2つの大きな課題に直面します。
- 従業員による手動モードと自律走行モードを切り替える必要性：フォークリフトは、作業員による手動での操作と自律走行モードの切り替え作業が発生するほか、自律走行モードに移行する際、マップ化された施設内のどの場所にいても素早く確実に自分の位置を把握する必要があります。これは、一般的な2D-Lidar SLAMのアプローチでは大きな課題となります。また、マップ上のエリアから外れても、システムは位置を追跡し続けなければなりません。
- 時間の経過とともに大幅に変化する環境：倉庫や工場は、パレット（荷物を載せるための荷役台）が数多く存在する時もあれば、ほとんど何もない状態の時もあります。このように変化が多い環境においては、マップ上の特徴が認識しづらくなるため、2D-Lidarや他のVisual SLAMで対応することが非常に困難です。
上記の課題にも対応するKudan Visual SLAMの「Robust Against Change」モード
今回は、実際の倉庫環境において、これらの課題を解決するKudan Visual SLAMのデモを紹介します。パートナー企業であるROSTEK Vietnamが、フォークリフトにIntelのRealSense D455を傾けて搭載し、そのデータセットでVisual SLAMの検証を行いました。
デモ動画：
Kudan Visual SLAM in action: Forklift in a scenery-changing warehouse
（データ・写真提供：ROSTEK Vietnam）
Kudan Visual SLAMでは、マップ上のランダムな位置で初期位置の認識を行いつつ、位置を認識し続けることが可能です。「Robust Against Change（ロバスト・アゲンスト・チェンジ）」モードと、搭載されたカメラの傾斜により、時間の経過とともに大きく変化する環境でもフォークリフトをスムーズに追跡でき、環境の95％が変化しても、一定時間、マップ上で追跡し続けることができます。
下記がより詳細な今回のデモに関する情報です。
- データを取得した区画：120×15メートル。自己位置推定の軌跡の全長は約320m
- センサ：IntelのRealSense D455
- SLAM映像は、リアルタイムのフレームレートで処理・生成
このような変化の激しい環境下における運用や、チャレンジングな環境でSLAMソリューションを必要とされる場合は、ぜひお気軽にお問い合わせください。2D-Lidar SLAMやオープンソースのVisual SLAMソフトウェアと比較しながら、商用グレードのVisual SLAMソフトウェアがもたらす圧倒的な違いをご確認いただけます。 一緒に課題を解決できれば幸いです。
※1：イントラロジスティクス：工場・倉庫・運搬・配送などに関連する物流システム全般を指す
（参考記事）
ROSTEK Vietnamとの事例
Kudan Visual SLAM（KdVisual）ユーザー適用例：稼働中の工場における自律走行ロボット
【Ｋｕｄａｎ株式会社について】
Kudan（東証上場コード: 4425）は機械（コンピュータやロボット）の「眼」に相当する人工知覚（AP）のアルゴリズムを専門とするDeep Tech（ディープテック）の研究開発企業です。人工知覚（AP）は、機械の「脳」に相当する人工知能（AI）と対をなして相互補完するDeep Techとして、機械を自律的に機能する方向に進化させるものです。現在、Kudanは高度な技術イノベーションによって幅広い産業にインパクトを与えるDeep Techに特化した独自のマイルストーンモデルに基づいた事業展開を推進しています。
詳細な情報は、Kudanのウェブサイト（https://www.kudan.io/jp/）をご参照ください。
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会 社 名： Ｋｕｄａｎ株式会社
証券コード： 4425
代 表 者： 代表取締役CEO 項 大雨
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