屋内向け自律走行ロボット（AMR）
ユースケース説明
工場、オフィスビル、ショッピングモール、病院などの屋内環境で主に動作し、特に動的なオブジェクトや環境の変化を伴う様々な状況に対応可能な自律走行を実現するAMR。
概要
Visual/ 3D LiDARベースのSLAMにより、従来の2D LiDARベースの屋内AMRでは対応できなかった以下の環境/用途でのAMRの運用が可能：
- 人や物体が動き回っていたり、環境が変化したりする環境でも高いロバスト性
- 地図上のどこからでもスタート/リスタート可能（事前に初期位置を設定する必要がない）
- 屋内外混在環境での運用が可能
- 坂道や段差など、平坦でない環境でも使用可能
KudanのVisual/3D-LiDAR SLAMは、単独で提供することも、カメラとLiDARの両方を活用する統合も可能です。また、ユースケースに応じて、他のセンサー（IMU、2D-Lidar、Wheel Odometry、Markerなど）と柔軟に融合させることも可能です。
Kudanのユニークなマップハンドリング機能は、PoCのための限られたエリアではなく、より広いスケールでの自動化アプリケーションの展開と運用のコスト削減にも役立ちます。
さらに、Kudanは、SLAMに加えて、フルナビゲーションシステムをサポートすることができます。
Kudan技術の強み
- Visual SLAMや3D LiDAR SLAMを使用することで、環境の変化や動的なオブジェクトに対して、より正確でロバストな自己位置推定を実現し、自律走行可能な環境を拡大
- 社内開発やオープンソースベースのアプローチと比較して、市場投入までの時間を短縮
- ロボットの走行速度の向上による生産性の向上
- 低グレードのセンサ利用による全体的なハードウェアコストの削減
顧客ケース（抜粋）
- 屋内外混合環境の工場におけるAMR向けVisual SLAMと2D LiDARの統合（日本）
- オフィスビルにおけるAMR向けVisual SLAMと2D LiDARの統合（日本）
- 3D-LiDAR SLAMを用いた清掃用AMR（ラトビア、Squad robotics）
- 工場や倉庫向けのVisual SLAMベースのAMR（台湾、NextAIot）
関連デモ
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KudanとNVIDIAのコラボレーション：Kudan Visual SLAMとNVIDIA Isaac Perceptorの統合
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Kudan Visual SLAM (KdVisual)の動作:フォークリフト位置推定における代表的な課題の解決
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Kudan Visual SLAM (KdVisual)の動作：複数のステレオカメラを用いたSLAM
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Kudan SLAM: Kudan Visual SLAMを使って2D LiDAR ROS ロボットを性能向上
