産業・建設・鉱山・林業向け重機
ユースケース説明
特にGNSS/GPSによる自己位置推定が安定しない状況下における様々な重機の自律走行やテレオペレーション(遠隔操作)のユースケース:
- 工場、建設現場、港湾、採石場などで稼働する様々な大きさのトラックや特殊車両
- 掘削機、ブルドーザー、ホイールローダー、トンネル掘削機などの建設機械や重機
概要
屋外および屋外・屋内の混在環境(発電所/工場/建設現場/港湾/空港など)において、安全性とロバスト性が重要視される中、Kudan独自のセンサーフュージョン技術は、柔軟なセンサ構成とアルゴリズム統合により、難易度の高い環境(屋内外、平坦/不整地、昼夜、移動物体や景観の変化など)での自律走行の開発と製品化をサポートしています。
Kudanの独自のマップ処理機能は、実証実験(PoC)の限定エリアではなく、より広範な規模での自動運転アプリケーションの展開と運用におけるコスト削減も実現します。
さらに、Kudanは基幹となるマッピングと位置推定ソフトウェアの提供に加えて、パートナーのプラットフォームを活用することで、フルスタックの自動運転システムを提供することも可能です。
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大幅に短縮
- ロボットの走行速度の向上による生産性の向上を実現
- 低グレードのセンサ利用により全体的なハードウェアコストを削減
顧客ケース(抜粋)
- 大規模工業エリアにおける屋内外での大型自律走行運搬車両の自律走行(日本)
- 建設機械の遠隔操作のための自己位置推定(日本)
- GNSS/GPSが安定利用できない鉱山・採石場におけるトラックの自律走行(米国)
- トンネル掘採機械の自動位置決め(日本)
関連デモ
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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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KdVisual In Action:動的環境の倉庫におけるフォークリフト
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Kudan Lidar SLAM: マップ統合