AMRロボットの画像認識
（VSLAM）の仕組み
AMRロボットは搭載しているカメラやレーザーセンサで自己位置を推定し、人や障害物を避け、走行ルートを検索して運搬しています。
ここではロボットがどのように周囲の状況を検知しているのか、その仕組みについて解説します。
SLAMとは？
SLAMは「Simultaneous Localization and Mapping」を略したものです。
一般的に「Localization」を自己位置推定、「Mapping」を環境地図作成と表現されることが多いため、「自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術」の総称として使用されています。
SLAMとAMRロボットの関係性
AMRロボットにSLAMが採用されたことで、誘導体の設置が不要になります。
ロボットが目的地まで移動する、アームで荷物を取るなどの目的を実行するためにSLAMが自己位置と周辺地図を正確に把握します。
SLAMが機械の眼や脳としての働きをすることで、ロボット自身が走行ルートを決め、障害物を避けて走行する自律走行を実現しているのです。
SLAMの種類
LiDERSLAM（レーザーセンサ）
LiDERSLAM はLiDAR（レーザースキャナ）でデータを取得し物体までの距離を計測して、周辺の環境地図を作成しながら、その地図上での自己位置を推定する方式です。
遠距離でも高精度な計測ができ、詳細なマップ生成が可能。周辺に検知対象が少ない環境ではデータ取得が難しい、もしくは負荷がかかるといった課題があります。
Visual SLAM（画像認識）
Visual SLAMは内蔵したカメラで撮影した映像をもとに環境地図を作成し、その地図上での自己位置を推定する技術です。
レンズがひとつの単眼カメラ、複数レンズのステレオカメラなどがあります。カメラが比較的安価なため、ロボット自体のコスト低減につながることが利点です。IMUやToFなど他のセンサーと組み合わせて使われることがあります。
AMRロボットはSLAMの表記も
確認しよう
SLAMには種類があり、それぞれに適性があります。LiDARは測距精度に優れ、長距離でも測定可能ですが、少し高価です。
カメラは色識別できますが、霧や暗闇では耐環境性で劣ります。予算もロボットを選択する上では重要な要素でしょう。
AMRロボットを選ぶ際は、SLAMの表記にも注意し、自社の現場に適したAMRロボットを選ぶことが大切です。
進化を続けるAMRロボットで現場の生産性をアップ！
対人・対障害物への安全性が高く、ガイドの設置コストが不要のAMRロボットは日々進化を続けています。
当サイトでは「指示だし簡単な小型」「精緻なコントロール」「重量級可搬」などかゆいところに手が届くAMRロボットも紹介していますので、あわせてご覧ください。
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現在AMRロボットの導入を検討している方向けに、もう一歩踏み込み、「小回りの利く小型」「精緻なコントロール」「重量級可搬」のかゆいところに手が届くAMRロボットを紹介します。
通路が狭い
小規模工場向け
AspinaAMR
(ASPINA(シナノケンシ))
引用元：AspinaAMR（ASPINA（シナノケンシ））公式サイト
（https://jp.aspina-group.com/ja/products/amr/）
狭いスペースで
稼働できる小型機1辺60cmのコンパクトサイズで狭い通路(最小通行幅80cm)でも使用可能。コンパクトでも100kgまでの荷物を運べる。
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工場・製造業等の
組立ライン補助向け
iRAYPLE
(LINX)
引用元：iRAYPLE（LINX）公式サイト
（https://linx.jp/product/robot/）
高精度な制御機能で
組立装置とも連携よし２次元コード誘導も併用でき、組立装置などへの部品供給に必要な正確な位置合わせが可能。（停止精度±5mm、停止角度±0.5度）
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大型部品などを扱う
重工業・製造業向け
EVOcart™
(PLiBOT)
引用元：EVOcart™(PLiBOT)公式サイト
（https://www.plibot.co.jp/products/oppent-evo/cart/）
高い耐荷重能力
最大積載量2500kg高い耐荷重能力と堅牢な設計が求められる最大積載量2トン以上のAMR。
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