自律移動ロボット(AMR)の成功への4つの鍵

ほとんどのタスクをこなすことができるロボットが数多く存在する中で、自律移動ロボット(AMR)は、コントローラの指示や監督なしに環境を交渉し、状況を理解する能力を持つ点で際立っています。ソフトウェア、ミドルウェア、デバイス、そしてマシンビジョンを含む人工知能(AI)のネットワークを通じて、AMRは以下のようなビジネスにおいて貴重な資産となっています:

  • 病院および医療施設–パンデミック時に使用されたAMRは、使用後のエリアを消毒したり、人と人との接触を最小限にするための配達を行いました。また、最も被害の大きかったイタリアでは、患者のバイタルサインを記録したり、遠隔地との通信を可能にして接触を制限するなど、「ロボットナース」が患者のケアにあたりました。
  • 倉庫 –複数のセンサを搭載したAMRは、アクティビティの多い場所を安全に移動し、原材料や部品、完成品のピッキングや運搬などの作業を正確に行い、人間をアシストすることができます。
  • 製造業務 – AMRはマテリアルハンドリングに価値があることが証明されており、コンベヤーよりも優れた敏捷性とパフォーマンスを提供します。
  • 監視のユースケース – AMRの一種である無人航空機(UAV)は、法執行機関、軍事、捜索救助、農業などの監視に使用されます。

AMRは、これらのユースケースやその他のユースケースにおいて、多くの場合、大幅かつ迅速に投資収益率(ROI)を実現する方法があります。固定式のロボットとは異なり、AMRは工場内や別の施設など、必要な場所で作業を行うことができます。また、従業員やチームと協力して以下の作業を行うことができます。

資材を運んだり、日常業務を実行したりして、人間の労働者のステップと時間を節約し、生産性を高めます。 AMRは多機能である可能性があり、1つのタスクのみを実行するように設計する必要はないため、アイドル状態にする必要はありません。これらは1〜2か月以内にトレーニングおよび展開でき、スケーラブルです。展開してから、必要に応じてAMRを追加できます。

様々なユースケースでAMRがもたらすメリットやリターンを考えると、今後5年間で普及が加速することが期待されます。ResearchAndMarkets.comによると、自律移動ロボットの世界市場は、2026年までに $1,455億 に成長し、年平均成長率は24.6%になると予想されています。

AMRの成功への4つの鍵

あなたのビジネスがその成長トレンドの一部であると決定した場合、成功するAMRプロジェクトは4つの基本的な領域に依存することを認識することが重要です。

1.ロボットオペレーティングシステム(ROS)

ほぼ100万台近くの 2024年に販売されたすべてのロボットの55% が、ROSを使用します。ロボットでもオペレーティングシステムでもないROSは、ロボットアプリケーションを開発するためのツールとフレームワークのセットです。 ROSは、AMRプロジェクトの最も重要な部分の1つです。オープンロボティクスの ROS は、ロボット開発者が既存の作業を活用してプロジェクトのタイムラインを加速できるようにするツール、ライブラリ、および規則のコレクションです。 ROS 1は当初、産業用ロボットプロジェクトに必要なすべてのもの、ミッションクリティカルなセキュリティ、他のロボットや運用技術との統合、およびスケーラビリティを必要とするものを開発者に提供していませんでした。そのため、産業用AMRプロジェクトに適した ROS 2の開発が進められました。

2.オープンソーステクノロジー

独自のテクノロジーは、完全なAMR機能と他のシステムと連携するロボットの能力に対するビジョンの達成にブレーキをかけることができます。オープンソーステクノロジーは、ロボット、産業用機器、システム、クラウド、アプリケーション、および人々との間でデータを自由に流すことができる、完全に接続されたエコシステムを可能にします。

Eclipse Cyclone DDS(Data Distribution Service) は、オープンソースのEclipse IoTインキュベータープロジェクトで、例えば、オープンソースのロボット開発を推進しています。Eclipse Cyclone DDSは、ROS 2 Technical Steering CommitteeによってROS 2のTier-1ミドルウェアに指定されており、ROS 2 ガラティックジオケローネ リリースのデフォルトにもなっています。Eclipse Cyclone DDSや ゼノウのようなオープンソースのプロジェクトは、ROS 2をサポートし、AMR開発をより早く、簡単に、安全に、そして信頼性を高めるのに役立っています。

3.エッジコンピューティング

AMRは、正確かつ確実に実行するために、複数の入力からの大量のデータを処理する必要があります。入力には、AIビジョン(オブジェクト検出、MLトレーニングと3Dセンシング、LiDARとセンサ、他のロボット、PLC、産業システムとの通信など)が含まれます。 AMRは一瞬の意思決定を行い、意思決定を行い、人間と安全に対話するためにリアルタイムで継続的に計算する必要があります。たとえば、従業員が資材を輸送する倉庫AMRのパスに足を踏み入れた場合、または病院のAMRが生命を脅かす患者のバイタルサインを検出した場合、中断のない接続でクラウドとの間でデータを送受信することは、リアルタイムでは実用的ではありません。応答が必要です。

エッジコンピューティングとクラウドコンピューティングの両方の戦略がより優れたソリューションです。開発者はクラウドを利用して、AMRのトレーニングに必要な大規模なデータセットを管理できます。次に、展開されたロボットは、瞬時に動作するために必要な自律的なコンピューティング能力を活用して、エッジで動作できます。私たちの ROScube ROS2ロボティクスコントローラ たとえば、ADLINKの主要なミリタリーグレードのDDSソフトウェアと、AMRナビゲーション用にAMRのエッジに直接配置された頑丈なエッジハードウェアを組み合わせています。

ADLINKのROS2ソリューション

4.パートナーエコシステム

2021年5月のインディ500でのインディ自律チャレンジレースカー

AMRの成功は、ほとんどの場合、さまざまなテクノロジーを活用して適切なパートナーエコシステムを構築した結果です。 AMRプロジェクトだけに着手することは、内部リソースがそうすることが可能であるとしても、必要以上に時間がかかります。また、経験豊富なパートナーの専門知識を活用してプロジェクトを軌道に乗せることで回避できる試行錯誤を経験することも意味します。適切なパートナーシップにより、AMRをより迅速に展開し、実際の状況で確実かつ正確に機能し、必要な結果とROIを実現できます。

パートナーエコシステムがAMRのために協力しているクールな例として、インディアナポリス・モーター・スピードウェイで開催される世界初の高速自律走行レース インディオートノーマスチャレンジ(IAC)があります(もちろん、当社はエッジコンピューティングの公式スポンサーです!)人間はレースに参加せず、エンジニアや開発者として参加する、完全にコンピュータの力を借りた史上初のレースです。

ADLINKの自動運転車エコシステム

レースカーは本質的に本当に速いロボットです。すべてのレースカーは改造されたダラーラILであり、自動化を可能にするためにハードウェアとコントロールが後付けされています。オープンソース開発貢献者のエコシステムは、もちろんOpenRoboticsとEclipseFoundationの両方を含むだけでなく、Apex.AI、The Autoware Foundation、Industrial Technology Research Institute、OpenADxワーキンググループなどを含めてそれを実現することができます。

推薦者:ジョー・スピード
推薦者:ジョー・スピード

フィールドCTO、ADLINKテクノロジーおよびROS2テクニカル運営委員会メンバー

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