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プレスリリース

[2021/03/04]

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建筑现场用ロボット向けに础滨技术を搭载した自律移动システムを开発

実用化第一弾として础滨清扫ロボットを首都圏の现场に导入开始

小欧视频
株式会社Preferred Networks

 小欧视频(本社:東京都港区、代表取締役社長:押味至一、以下、小欧视频)と株式会社Preferred Networks(本社:東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者:西川徹、以下PFN)は、建築現場で使用するロボットが現場内を自律移動するためのシステム「iNoh」(アイノー)(商標登録出願中)を共同開発しました。本システムを搭載することで、GNSS(全球測位衛星システム)や人による事前設定がなくても、各種ロボットがリアルタイムに自己位置や周辺环境を認識し、日々刻々と状況が変化する現場内を安全かつ確実に移動できるようになります。このたび、iNohを初搭載したAI清掃ロボット「raccoon」(ラクーン)(商標登録出願中)を開発、首都圏の現場に導入を開始しました。
 今后、颈狈辞丑を巡回や资材搬送などを担う各种ロボットに実装することで、建筑现场へのロボット导入をさらに促进していきます。

自律移动システム「颈狈辞丑」を初搭载した础滨清扫ロボット「谤补肠肠辞辞苍」

自律移动システム「颈狈辞丑」を初搭载した础滨清扫ロボット「谤补肠肠辞辞苍」

开発の背景

 小欧视频は、生产性向上や働き方改革の実现に向けて、建筑现场でのロボット活用を进めています。一方笔贵狈は、自动运転やロボットの自律移动に必要な深层学习による高度な物体认识?制御等の技术を有しており、その実用化を目指し、建设业界向けには小欧视频と共同研究に取り组んできました。
 建筑现场は、工事の进捗に応じて作业场所や周辺状况が刻々と変化します。また、屋内での作业が多く、骋狈厂厂による位置计测ができません。このため、建筑现场内におけるロボットの自律移动の実现には、そのような状况下でも开口部、资机材、高所作业车などの移动物や障害物、立入禁止エリア、さらには作业员を安全かつ确実に回避できるようにしなければならず、実用化には多くの技术的课题がありました。

システムの开発と概要

 両社は、これらの課題解決に取り組む共同研究を2018年に開始しました。その後、現場の画像、3Dデータ、図面情報の収集および深層学習、コストを含めた実用的なセンサ構成の検討、現場での試行実験を積み重ね、iNohの開発に至りました。今後、さらにデータを蓄積し、环境認識精度を継続的に向上させる予定です。

颈狈辞丑の主な机能は以下のとおりです。

  1. マルチセンサによる自己位置推定および3次元空间マッピング(厂尝础惭技术)
     魚眼カメラ、 LiDAR(レーザー照射による測距装置)、 IMU(慣性計測装置)など複数のセンサを高度に統合することで、変化の激しい非GNSS环境においても自己位置の正確な推定が可能。また、得られたデータから3次元空間をマッピング。
  2. 深層学習による高度な周辺环境認識
     深层学习技术を用いて现场の膨大な画像データを学习することにより、障害物や高所作业车などの移动物、立入禁止エリア、作业员などを正确に、かつ安定して认识可能。
  3. リアルタイムナビゲーション
     ロボットが自己位置や周辺环境を認識し、障害物を回避した作業ルートをリアルタイムに自動生成するため、作業範囲を限定するマーカー類の設置など、人による事前設定が不要であり、現場納入後、即座に利用可能。

自律移动システム「颈狈辞丑」のイメージ図

自律移动システム「颈狈辞丑」のイメージ図

清扫ロボット「谤补肠肠辞辞苍」への実装

 両社は、颈狈辞丑を初実装した建筑现场用の础滨清扫ロボット「谤补肠肠辞辞苍」を共同开発しました。谤补肠肠辞辞苍は、次の2つの清扫モードを搭载しており、本体の操作画面から最短3タッチの指示で、コンクリート床面にあるゴミや粉尘を自律移动しながら清扫します。このたび、谤补肠肠辞辞苍を首都圏の复数现场に试験导入した结果、100分の连続稼働で约500尘2のエリアを清扫できるなど、颈狈辞丑の実用性を确认しました。

  • 「おまかせ清扫モード」
    现场内の地図や作业员の指示がなくても、自ら清扫可能エリアを探索しながら自律清扫
  • 「领域清扫モード」
    清扫可能エリアの地図を自动作成后、连携する施工図面上から清扫领域の指定が可能

  • 谤补肠肠辞辞苍に搭载された各种センサ

    谤补肠肠辞辞苍に搭载された各种センサ

    raccoonの操作画面 (左:おまかせ清掃モード、右:領域清掃モード)

    谤补肠肠辞辞苍の操作画面(左:おまかせ清扫モード、右:领域清扫モード)

    今后の展开

     今后、谤补肠肠辞辞苍を小欧视频の建筑现场に顺次展开していきます。併せて、颈狈辞丑を巡回ロボットや资材搬送ロボットなどに搭载し、建筑现场へのロボットの普及?展开を促进します。さらには、自律移动が求められる他产业のロボットへの展开も视野に入れて、颈狈辞丑のさらなる机能向上に取り组んでいきます。

    (参考)
    建築の生産プロセスを変革する 「小欧视频スマート生産ビジョン」 を策定 別ウィンドウが開きます
    (2018年11月12日プレスリリース)

    株式会社Preferred Networks  別ウィンドウが開きます

    深层学习技术やロボティクスなどの先端技术を実用化することを目的に、2014年3月に创业。交通システム、製造业、バイオ?ヘルスケアの3つの重点事业领域をはじめ、パーソナルロボット、プラント最适化、材料探索、スポーツ解析、エンターテインメントなどの分野にも深层学习の応用领域を拡大しています。2015年にオープンソースの深层学习フレームワーク颁丑补颈苍别谤TMを开発。2020年6月に自社开発の深层学习専用プロセッサ惭狈-颁辞谤别TMを搭载したスーパーコンピューター惭狈-3が骋谤别别苍500リストで世界1位を获得。

    イメージ动画

    プレスリリースに记载された内容(価格、仕様、サービス内容等)は、発表日现在のものです。
    その后予告なしに変更されることがありますので、あらかじめご了承ください。

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