センサフュージョン
3DマルチラインLiDARを主軸に、前後デュアルLiDAR、深度カメラ、超音波センサを組み合わせて360°死角のない立体認識を実現。点群前処理、地面分割、複数ターゲット追跡により、安定した走行可能領域を出力します。
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具身知能プラットフォーム · 3DマルチラインSLAMナビゲーションスタック
移動シャーシを「実際に仕事をするロボット」へ。自社開発の3DマルチラインLiDAR SLAM、マルチセンサフュージョン、動的障害物回避、具身意思決定により、1つのスタックで7種類のシャーシ構造、清掃ロボット、複合ロボット、双腕車輪型ヒューマノイドを同時に駆動します。
Platform Overview
プラットフォーム概要
当社は汎用ビッグデータプラットフォームを提供する会社ではありません。このページでは、ロボットが「見る・自己位置を掴む・走る・理解する」ための4層のアルゴリズムとソフトウェアスタックを説明します。すべて自社開発で、機種ごとに取捨選択でき、複数の製品ラインで再利用できます。
自己位置推定と地図構築
LiDAR慣性融合の3D SLAMでリアルタイムに3D点群地図を構築。リフレクタ、磁気テープ、QRコードなどの現地マーカーを必要とせず、再定位精度10mm、大規模空間や複数フロアの連続ナビゲーションに対応します。
経路計画と障害物回避
グローバル経路計画とローカル動的回避を組み合わせ、空中の張り出し物、狭い通路、低い障害物をスムーズに通過。エレベーター自動乗降と自動ドッキングにより、エンドツーエンドの無人運用を実現します。
具身意思決定
DeepSeek、QWQ、文心一言（ERNIE Bot）、星火、ChatGPTなどの大規模言語モデルと連携。音声指示を意味解析してタスクに分解し、ナビゲーション層へ直接渡すため、「3号会議室へ行って」といった自然な言い方を理解できます。
Architecture
システム構成とデータフロー
センサからアクチュエータまでは一方向のパイプラインで、データ記録とOTAはサイドチャネルとして動作します。各段は個別に取捨選択・交換でき、他に影響しません。
- センサ入力：3DマルチラインLiDARを主軸に、深度カメラ・超音波・IMUを追加可能
- 認識と融合：点群前処理、地面分割、クラスタリングと複数ターゲット追跡
- 自己位置推定と地図構築：3D SLAM、再定位、地図管理と更新
- 経路計画と制御：グローバル経路、ローカル動的回避、速度平滑化
- シャーシ実行：差動・四輪駆動・全方向・アッカーマンの4方式
Key Specs
主要指標
| 項目 | 従来のマーカー式AGV | Tbot 3DマルチラインSLAM |
|---|---|---|
| 現地マーカー | リフレクタ・磁気テープ・QRコードが必要 | 不要。地図を作ればすぐ走行 |
| 認識方式 | 2Dシングルライン、同一高さの障害物のみ | 3Dマルチライン、張り出し物や低い障害物も含む |
| 再定位精度 | マーカー配置に依存 | 10 mm |
| シャーシ航続 | — | 空載 ≥10 h · 満載 6 h |
| マルチロボット連携 | 外部フリート管理システムが必要 | 群制御とリモートダッシュボードに対応 |
Perception
認識のイメージ
Video Demos
実機デモ
What It Sees
何を認識できるかが、何ができるかを決める
低い障害物
細いポールと椅子の脚
空中の張り出し物
穴と段差
ガラスと鏡面
動く人
For Developers
開発者向けに開放
ROS / rosbridge WebSocket のネイティブインターフェースを備え、シャーシからアプリケーションまでのTopic / Service定義を公開。Python、JS、C++、C、Java、C#、Goの7言語のサンプルを提供します。同じスタックはすでにN5 / OW / S / X / X2 / ACK / MWの7種類のシャーシ構造で稼働しており、形態を変えてもアルゴリズムは変わりません。これがODMを短期間で提供できる理由です。
二次開発の範囲
| レイヤー | できること | 接続方法 |
|---|---|---|
| アプリ層 | 業務フローの変更、自社の運行管理システムとの接続 | ROS Topic / Service、WebSocket |
| パラメータ層 | 速度、回避半径、経路平滑化などの調整 | 設定配信のみ、コード変更不要 |
| センサ層 | 深度カメラ、超音波、2台目のLiDARを追加 | インターフェース経由で接続し再校正 |
Deployment
導入と納品の流れ
標準プロジェクトは以下の順で進めます。実際の期間は現場の複雑さとカスタマイズ範囲により異なります（標準モデル15〜25日、カスタムODM 45〜60日）。
- 要件確認と現場調査：面積、通路幅、床材、エレベーターと入退室条件
- 地図構築とキャリブレーション：現場でのスキャン、センサとシャーシの校正、精度検証
- インターフェース結合：ROS / rosbridgeで顧客システムと接続し業務フローを通す
- 検収とトレーニング：チェックリストに沿って機能と指標を確認、無償トレーニング2回を含む
- 納品後サポート：12か月保証・平日4時間以内の応答・48時間以内の部品発送
Boundaries
適用範囲と限界
すべての環境に対応できるSLAMはありません。得意・不得意を明示するほうが、伏せるより役に立ちます。
得意な環境
- 安定した壁と構造的特徴がある屋内空間
- 通路幅が車体対角線＋安全余裕以上あること
- 中程度の動的環境：人が歩いていても回避可能
- マーカー不要で短期導入したい改修案件
追加対策が必要な環境
- 大面積のガラスカーテンウォールと鏡面：点群が疎。マーカー貼付や他センサ追加を推奨
- 長く空けたホール：幾何的退化。人の介入か環境特徴の追加が必要
- 強い直射日光下の屋外：深度カメラとToFに不利
- 床材の急変や長距離のスリップ：オドメトリがドリフト。減速か特徴追加が必要
オープンソースのナビゲーションスタックとの比較
- 導入の敷居：OSSは無償だが調整と統合が必要。本プラットフォームはすぐ使える
- 張り出し物・低い障害物：OSSでは自作が必要なことが多い。本プラットフォームは標準搭載
- 責任範囲：コミュニティにSLAはない。本プラットフォームは保証と応答を約束
FAQ
よくあるご質問 FAQ
リフレクタ、磁気テープ、QRコードは不要です。LiDAR SLAMが実環境で直接地図構築と自己位置推定を行うため、現場が変わったら再び地図を作るだけで、土木工事は発生しません。
可能です。ROS / rosbridgeの標準インターフェースを公開しており、二次開発や共同カスタマイズに対応します。具体的な協業形態はお問い合わせください。
推論はエッジコンピューティングユニットまたはローカルサーバーで実行できます。シャーシ側は標準インターフェースで接続するだけです。どのモデルをどちら側で動かすかは、用途と演算予算により決定します。
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