LXLR-FR3300L
このたび、藍芯ジャパン株式会社はマイルストーンとなる成果を迎えました。浙江省科学技術庁より企業に対して《科学技術成果登録証書》(登録番号:DJ101002024Y0420)が正式に授与されました。これは、藍芯ジャパン株式会社の人工知能およびロボット技術分野での研究成果が権威ある機関により認められたことを示しています。
以下は、藍芯ジャパン株式会社の「超大型複雑な環境下における移動ロボットの3D視覚認識とクラスターインテリジェンス応用」に関する科学技術成果の鑑定内容の要約です:
01 任務の出典と意義
産業用移動ロボットの応用が進むにつれて、使用環境はますます大きく、複雑になり、作業の精度要件も高まっています。単一の現場でのロボットの運用数は、ビジネス規模の拡大に伴い増加しています。超大型複雑環境における正確な作業は、移動ロボットに新たな課題を突きつけています。超大型で高いダイナミクスを持つ現場においては、大規模なロボットの協調的なスケジューリングが必要であり、さらに大範囲を移動するロボットは、反射の多い小さな物体に対しても正確な作業を行う必要があります。このため、超大型複雑環境に適応した移動ロボットのための正確な作業を実現する完全な技術体系を確立し、産業用途に適用することが、国際的な産業競争の中で重要な役割を果たすことになります。AMR技術は非常に広範かつ複雑であり、現在の国内外のセンサー技術、ナビゲーション技術、スケジューリング技術では、超大型複雑環境における正確な作業には十分に対応できていません。この問題の本質は、動的で複雑な環境と実行装置自体を包括的かつリアルタイムに認識し、理解する能力を強化する必要があることです。本プロジェクトは「3D視覚統合認識 + AI大規模モデル技術」をコアとし、複雑な環境におけるセマンティックSLAM自然ナビゲーション、ターゲット物体の姿勢推定、ロボットアームの自律作業経路計画、高精度の動作制御、大規模移動ロボットのスケジューリング技術体系を構築し、多様化、カスタマイズ化、大規模生産シナリオにより適応させ、AMRの適用範囲を広げ、安定性、安全性、精度を向上させました。
02 技術的ボトルネック
AMRの産業応用が広がる中で、個別化や柔軟化した生産が次世代スマートファクトリーのコア推進力となり、製造業における高い複雑さと精度の要求がさらに高まっています。超大型で動的な複雑環境における移動ロボットの正確な作業には、いくつかの技術的ボトルネックが存在します。
1. AMRの大規模な移動作業環境では、30m以上の距離で高分解能の環境情報を認識できるセンサーが求められますが、国内には遠距離感知ニーズを満たす3D視覚センサーは少なく、国内外の主流センサーは視野角の不足や解像度の低さが問題となっています。
2. 過去数年、移動ロボットは主にレーザーベースのSLAM(Simultaneous Localization and Mapping、同時定位および地図作成)技術に依存して環境情報を取得してきましたが、空間定位の堅牢性に大きな欠点があり、さらにコストも高いです。
3. 実際の操作において、広範囲を移動するロボットは反射物や小さな物体に対して正確な作業を行う必要がありますが、認識エラーが発生しやすく、作業の精度と信頼性に影響を与えます。また、複雑な環境下でのロボットアームの自律障害物回避経路計画や高精度な動作制御技術も不足しています。
4. 移動ロボットの規模が増加するにつれて、スケジューリングアルゴリズムの複雑さが指数関数的に増加し、従来のマルチマップ分割ルートではスケジューリング規模と単一マップスケジューリング能力に制限が生じ、データの孤立を解消し、単体の知能と群体の知能を効率的に協調させることが急務です。
03 主な革新成果
遠距離、大規模、高解像度の感知能力を備えた3D視覚センサーを開発し、単一のセンサーで移動ロボットの遠距離定位ナビゲーション、中距離障害物回避、近距離高精度ドッキングを実現しました。
2D+3D共視フレームのセマンティック関連性を活用して、深層学習に基づく稠密SLAMを工業応用シナリオ向けに構築し、動的物体のフィルタリング、静的特徴の強化、ぼやけた画像の動作解析などの技術により、高動的環境下での無マーカー自然ナビゲーションを実現しました。
「特徴-画像」生成型の姿勢推定方法を構築し、六次元空間の流形記述モデルで解空間の先行分布を識別し、モーフィングされた姿勢と結合特徴残差のデュアルモーダルデコーダーを構築することで、複雑な物体の正確な識別を実現し、複雑な環境下でのロボットアーム自律障害物回避経路計画技術を構築し、最適な作業経路を生成しました。また、動力学識別前フィードに基づくロボットアーム強化学習運動制御技術を提案し、高精度作業運動を実現しました。
無衝突クラスタリングによる分散型スケジューリングシステムの手法を用いて、従来の複数のサーバーによる拡張やマルチマップ分割ルートといった方法でのスケジューリング規模の制限問題を解決し、スケジューリングシステムの交管とタスクに基づいて、異なる工程ごとにタスクを分割し、グラフ畳み込みニューラルネットワーク最適化アルゴリズムを活用することで、同一マップ上での千台規模の移動ロボットの協調スケジューリングを初めて実現しました。
鑑定委員会は、このプロジェクトが超大型複雑環境における移動ロボットの3D視覚認識とクラスターインテリジェンス応用のコア技術とハードウェア・ソフトウェアシステムを系統的に形成しており、その成果が国際的に先進的なレベルに達していると評価しました。特に、移動ロボットの3D視覚認識技術は国際的にリーダーシップを取っているとされています。
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