我々の技術は主要なユースケースにおいて優れた能力を示しています。
自動運転 / HDマップ
さらなる安全性、信頼性、拡張性
- 自動運転において重要となる正確な位置情報を、GNSSデータが使えない状況下にあっても推定することができます
- 当社のソフトウェアは、既存のソフトウェアと並列に動作し、統合されることで安全性と信頼性の向上に寄与することができます
- 最先端のアプローチである”GN-Net”を用いることで、これまで困難とされていた悪天候や季節変化などの環境においても自律走行能力を大幅に拡張することが可能です。
Kudanのソフトウェアがもたらすベネフィット
- センサを密結合した、Visual-Lidar SLAMによる高い自己位置推定精度と堅牢性
- 大きく圧縮されたLidarマップ(RAWデータと比較して300分の1にまで圧縮)
- IMU統合による超低レイテンシの実現(データ出力周期は1000Hz以上も可能)
- その他様々な機能がご提供可能です!
プロジェクト例
- 自律走行車用の自己位置推定ソフトウェア、ロボタクシー
- 自律走行車の駐車ソリューション
- Kudanソフトウェアとセンサを単一のSLAMセンサモジュールとしてパッケージ化
- SLAMを利用したLidarキャリブレーションツール
- 既存のHDマップへSLAMマップのデータレイヤの統合と追加
参考デモ動画
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Artisense, a Kudan group company, demonstrating its lane-level accurate positioning in a multi-floor parking lot and urban environment
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Lane Level AR Navigation Demo by NNG, HERE & Artisense
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LIDAR SLAM vs. GPS

産業用ロボット
より高い堅牢性および/またはハードウェアコストの低減
- 人が行き来するダイナミックな環境に対しても、安定した自己位置推定と正確な環境地図作成を実現します。
- 広域のマップを簡単に扱うための便利な機能を提供します。
Kudanのソフトウェアがもたらすベネフィット
- センサを密結合した、Visual-Lidar SLAMによる高い自己位置推定精度と堅牢性
- 大きく圧縮されたLidarマップ(RAWデータと比較して300分の1にまで圧縮)
- 大規模かつロボットモデルに依存しないソリューション
- センサコストの低減
- その他様々な機能がご提供可能です!
プロジェクト例
- 倉庫、小売店、オフィス、発電所などの屋内自律移動ロボットのための自己位置推定ソフトウェア
- 屋外における配達ロボットの開発
- Kudanソフトウェアとセンサを単一のSLAMセンサモジュールとしてパッケージ化
- 既存の機械をKudanのソフトウェアで自律化
参考デモ動画
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Running indoors on Qualcomm Robotics RB5 with Intel Realsense
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Localising with multiple vehicles in one map
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LIDAR SLAM vs. GPS

消費者向けロボット
より低コストの機器でも、安定かつ精度を保ったSLAMを実現
Kudanのソフトウェアがもたらすベネフィット
- 幅広いセンサーセットアップに対応 (様々なカメラモデルに対応し、他センサーとの組み合わせも可能)
- ローエンドデバイスでもSLAM実行が可能 (例: Raspberry Pi 4)
- 制限されたメモリ容量の中でも、複数の部屋や空間のマップ作成と位置推定が可能
- 環境変化のある空間でも、速く正確で安定した位置推定が可能
- その他様々な機能がご提供可能です!
プロジェクト例
- お掃除ロボット
- 家庭用見守りロボットや教育・サービスロボット
- ミニドローン
参考デモ動画
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RGB-D SLAM
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Performance against ORB-SLAM2
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Live real-time SLAM on a smartphone
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Map streaming to work with memory-constrained hardware

ドローン / 無人航空機
費用対効果の高いセンサを用いた堅牢で正確な自己位置推定
- KudanSLAMは、GPUがなくても低グレードのCPUでの動作が可能です。もちろん、高グレードのCPUでは高速に動作します。
- GNSS情報が利用でない場所でも正確に自己位置推定を行うことができます。
- ダイナミックな3次元の動きにも対応します。
Kudanのソフトウェアがもたらすベネフィット
- 手頃な価格のプロセッサとセンサーを活用して、ハードウェアのコストを低減することができます。
- 地下や混雑した繁華街(東京、マイアミ、ニューヨークなど)でも効果を発揮することができます。
- 柔軟にセンサの組合わせを選ぶことができます。
- ソフトウェアの高いリアルタイム処理能力によってこれまでにない機能を実現することができます。
- その他様々な機能がご提供可能です!
プロジェクト例
- 低グレードのINS/GNSSを用いたMMS(モービルマッピングシステム)やドローンの開発
- 既存の調査/地図作成ソフトウェアやソリューションへのKudanソフトウェアの統合
- 大都市圏での測量
参考デモ動画
-
Running an indoor drone dataset on Qualcomm Robotics RB5 – 100% tracking

検査 / 調査 / 地図作成
手頃な価格のセンサでより良い地図作成を様々なシチュエーションに
- 自己位置推定のために高価なGNSS/INSを用いる必要はありません。
- 測量事業者様は、手頃なコストで現在の技術的限界を超えることができます。
Kudanのソフトウェアがもたらすベネフィット
- より正確な3D空間の再構成と地図作成が可能になります。
- 地下や混雑した繁華街(東京、マイアミ、ニューヨークなど)でも効果を発揮することができます。
- ソフトウェアの動作に必要なセンサ価格の低減が可能になります。
- ソフトウェアの高いリアルタイム処理能力によってこれまでにない機能を実現することができます。
- その他様々な機能がご提供可能です!
プロジェクト例
- 低グレードのINS/GNSSを用いたMMS(モービルマッピングシステム)やドローンの開発
- 既存の調査/地図作成ソフトウェアやソリューションへのKudanソフトウェアの統合
- 大都市圏での測量
参考デモ動画
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Artisense, a Kudan group company, demonstrating its lane-level accurate positioning in a multi-floor parking lot and urban environment
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LIDAR SLAM vs. GPS

AR / VR
ユーザーフレンドリーで大規模、インタラクティブなAR/VRソリューション
- 他SDKと比べて優れた機能、無制限のマップ規模、クロスプラットフォーム互換性、堅牢性と精度の向上が可能です
Kudanのソフトウェアがもたらすベネフィット
- 商業施設の複数フロアや大きな工場、都市全体など、より大きなマップを作り、活用することができます。
- 景色の変化や動くオブジェクトなど一般的にパフォーマンスが低下する状況においての安定した動作が可能です。
- マップの更新が簡単に行えます。
- その他様々な機能がご提供可能です!
プロジェクト例
- 工場や医療、一般消費者向けヘッドマウント型ARグラスの開発
- 駅やショッピングモールなど屋内におけるARナビゲーションの開発
参考デモ動画
-
RGB-D SLAM
-
Performance against ORB-SLAM2
-
Live real-time SLAM on a smartphone

スマートシティ / IoT
複数のユーザーによるひとつのマップの共同利用と継続的な更新
- 複数のユースケース、複数のユーザーが一つのマップを利用することが可能です。
- 異なるタイプのデバイスを用いて、マップの場所を認識し、マップを拡張することが可能です。
Kudanのソフトウェアがもたらすベネフィット
- 都市全体にまで大きなマップを作り、活用することができます。
- マップを使うロボットごとにマップを作る必要はなく、一つのマップをシェアして使うことができます。
プロジェクト例
- ARクラウドマップを用いることによって、ビル内の自己位置推定やARナビゲーションを、ユーザーのデバイスを用いて行うことができます。
- Kudanのソフトウェアで生成した地図を統合することで、スマートシティプロジェクトに活用することができます。

5G
5Gの低遅延を活用したKudanSLAMの活用例
- AR/VRや自律走行に対して次世代SLAM技術を用いてアプリケーションを強化することができます
5Gを活用したKudanソフトウェアのベネフィット
- 低遅延、高堅牢性によるAR/VRサービスのユーザー体験の向上
- 自律走行/車両通信のより高い安全性の獲得
