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鹿島建設、ロボットが建築現場を自律移動するシステム「iNoh」をPFNと共同開発

2021年3月5日(金)IT Leaders編集部

鹿島建設は2021年3月4日、建築現場で使用するロボットが現場内を自律移動できるようにするシステム「iNoh(アイノー)」をPreferred Networks(PFN)と共同で開発したと発表した。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環境を認識し、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する。今回、iNohを搭載したAI清掃ロボット「raccoon(ラクーン)」を開発し、首都圏の現場に導入開始した。

 鹿島建設は、生産性の向上や働き方改革の実現に向けて、建築現場でのロボットの活用を進めている。一方、Preferred Networks(PFN)は、自動運転やロボットの自律移動に必要なディープラーニング(深層学習)を用いた物体認識・制御などの技術を有している。

 2018年には、建築現場で利用可能なロボットの開発に向けて、鹿島建設とPFNは共同研究を開始した。その後、現場の画像、3Dデータ、図面情報の収集、ディープラーニングによる学習、コストを含めた実用的なセンサー構成の検討、現場での試行実験などを積み重ね、「iNoh(アイノー)」を開発した。

 iNohは、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)など複数のセンサーを統合することで、非GNSS環境においても自己位置を正確に推定する(図1)。また、得られたデータから3次元空間をマッピングする。iNohはまた、ディープラーニングで現場の画像データを学習することにより、障害物や高所作業車などの移動物、立入禁止エリア、作業員などを認識する。

図1:自律移動システム「iNoh」のイメージ図(出典:鹿島建設、Preferred Networks)図1:自律移動システム「iNoh」のイメージ図(出典:鹿島建設、Preferred Networks)
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 自己位置や周辺環境の情報を利用することによって、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。これにより、作業範囲を限定するマーカー類の設置といった、人による事前の設定が要らない。

●Next:iNohを初実装した建築現場用のAI清掃ロボット「raccoon」

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