AI 駆動の自律移動ロボットが製造効率に革命をもたらす

人工知能 (AI) の使用は急増し続けていますが、その定義とその適用方法はアプリケーションや業界分野によって異なることがよくあります。たとえば自律移動ロボット (AMR) の世界では、AI はデータを収集し、データの変化に応じて学習して調整するシステムの形をとります。基本的に、この AI の基本的な応用はデータの最適化であり、通常は大規模な倉庫業務ではなく、製造/生産環境で見られます。

AMR の場合、AI は収集されたデータの使用を通じて施設内の物質の流れの最適化を支援し、そのデータは AMR フリート管理ソフトウェアに組み込まれます。 AI 対応の AMR フリートにより、施設は大きくてかさばる手動式フォークリフトを機敏で効率的な AMR に置き換えることができます。 AI はまた、屋外、農業現場、または極寒の環境で行われるような、より困難な用途で AMR を使用する道も開くでしょう。

AI を使用したフリート管理ソフトウェアは、事前設定されたパスに沿って AMR が通過するルートを最適化します。これらのルートは、施設が AMR に従うことを要求する構造化されたパスです。経路には、充電、ロード、アンロード、その他の操作のためのさまざまなノードが埋め込まれています。

事前設定された経路に沿った AMR フリートの移動の最適化は、施設が物流を調整したりフリートを管理したりする方法です。 AI を活用したフリート管理ソフトウェアは、AMR トラフィックを施設全体に誘導し、効率的な流れを確保し、衝突を回避します。これは 2 台または 3 台の AMR の場合は比較的簡単ですが、フリート内の AMR の数が増えると非常に複雑になります。

200 台以上のロボットを備えた施設を考えてみましょう。どのロボットがどこに行き、どのような作業を行うのか、最も最適化された使用方法は何でしょうか?設定されたパスに沿ったどの時点でも、収集したデータに基づいて右、左、後進などの決定を下すことができるため、AI はロボットが地点 A から地点 B に移動する方法に役割を果たすだけでなく、地点 A と地点 B で行われるプロセスも最適化します。

AI を活用したソフトウェア

AI 機能を備えた AMR フリート管理ソフトウェアの例としては、KUKA のモバイル ロボット エキスパート システム (KMReS) があります。このソフトウェアは、AMR システム全体の包括的なフリート管理を可能にするだけでなく、すべてのフリート トラフィックを規制し、障害が発生した場合には自動的にスケジュールを変更し、リダイレクトすることもできます。

AMR 統合をサポートするための、簡単で直感的なシステムはコード不要のプラットフォームであり、施設はプログラミングではなくカーソルを使用して設定を構成できます。これはフローチャートを通じて行われ、ユーザーはロボットのアクションのノードを作成し、フローチャート内でそれらのノードを結び付けてソフトウェアが実行します。このソフトウェアを使用すると、ユーザーはワークフローを作成、管理、編集するだけでなく、ロボットが処理するコンテナを監視および管理することもできます。これらすべてにより、新しいルートや変更されたルートを迅速かつ効率的に計画できるようになります。専門家向けには、さらに高度なプログラミング オプションが用意されており、一般的ではないアプリケーションでもソフトウェアを使用できるようになります。

KMP 1500P カメラ システムは、工場や物流センターでの重量物の安全な自律搬送を可能にします。 （画像：KUKA）

今日のフリート管理ソフトウェアでは、事前設定されたパスに沿って複数の AMR を管理するだけでなく、AMR がパス上の予期せぬ障害物を回避することもできます。同様に、モバイル ロボット工学における AI の使用が増えるにつれて、プラットフォームは高度なセンサー技術を使用して、経路上の物体を検出するだけでなく、それらを識別することになります。

基本的に、AMR は 3D ビジョン システムやカメラなどの多数のセンサーに依存するハードウェアです。一般的なナビゲーションに加えて、これらのセンサー アレイを AI と併用して、障害物が人間であるかパレットなどの無生物であるかを検出することもできます。これは、3D ビジョン システムとカメラ テクノロジーが向上すればするほど、オブジェクトの識別がより効果的になり、ナビゲーション機能がより効果的になることを意味します。

ロボットビジョンシステム

AI を活用したソフトウェアに加えて、3D ステレオ カメラもロボット ビジョン システム テクノロジーの進歩に大きな影響を与えています。これにより、ロボットは部品の位置だけでなく向きも認識できるようになります。 3D ステレオ カメラ/ビジョン システムは部品画像をキャプチャしてソフトウェアに転送し、ソフトウェアはその画像を使用して、ロボットがピッキングできる実行可能な部品を表すデータを抽出します。ソフトウェアは画像から、どのパーツが最適なピック位置にあるか、またはそれに比較的近い位置にあるかを評価し、その決定をロボットに送信します。

KMP 1500P のカメラは QR コードを読み取ることもできます。これは、ロボットが材料を拾い上げたり降ろしたりする受け渡しポイントでしばしば必要となる、+/- 5mm の位置決め精度という、より高いレベルの精度を達成するために使用できます。 QRコードナビゲーションでは、ソフトウェアで経路を設定する際の参考としてSLAM（Simultaneous Localized and Mapping）地図を使用し、施設の床にQRコードを配置してナビゲーションに利用します。 QR コードを使用する理由は何ですか?

施設の一部のセクションで環境が頻繁に変化するプラントを考えてみましょう。これらの施設は、SLAM ナビゲーションを機能させるために物理的な機能を追加するのではなく、QR コードを使用してこれらのエリア内のロボットをナビゲートできます。

KMP 1500P カメラ システムは、工場や物流センターでの重量物の安全な自律搬送を可能にします。 KMP 1500P は、機敏な駆動システムを備えており、複雑で動的な環境をナビゲートし、変化する要件に適応し、マテリアル フローを最適化できます。これにより、運用における機敏性と多用途性が実現され、最終的には企業が進化する市場の需要に迅速に対応し、より高い生産性を達成できるようになります。

高度なホイールとドライブ

AMR の柔軟性と操作性は、高度な車輪と駆動技術の出現なしには実現できません。このような 2 つの進歩には、KUKA の全方向プラットフォーム ホイールと diffDrive 差動駆動テクノロジーが含まれます。 KMP 1500P AMR に搭載されている diffDrive は、中央に配置された互いに反対側の 2 つの駆動輪と、各コーナーにある 4 つのキャスター型ホイールを使用します。このシステムにより、AMR は 1 つの場所で旋回して方向転換することができます。

全方向駆動テクノロジーはメカナム ホイールに基づいており、360 度の完全な動きの自由を提供し、無制限の操作性を実現します。これらは電気モーターで駆動され、通常は 2 つのリムと、互いに独立して動く 45 度の角度で取り付けられた 9 つの自由走行ローラーで構成されます。これにより、自動化されたプラットフォームは前方と横方向だけでなく、斜め方向にも移動できるようになり、基本的に飛行機上のあらゆる移動がステアリングなしで可能になります。

差動駆動システムでは動作の方向を変えるために AMR/プラットフォームを回転させる必要がありますが、全方向性駆動システムではプラットフォームの向きを変えることなく任意の方向への動作が可能です。

このソフトウェアは、AMR システム全体の包括的なフリート管理を可能にするだけでなく、すべてのフリート トラフィックを規制し、障害が発生した場合には自動的にスケジュールを変更し、リダイレクトすることもできます。 （画像：KUKA）

ロボット側でも、車両自体のナビゲーションとフリート管理ソフトウェアとの通信に必要な追加のソフトウェア (オペレーティング システム) が機能します。ロボットには安全性と基本的な運転制御のためのソフトウェアも搭載される予定だ。ロボット ビジョン システムは、カメラ画像を処理し、その視覚情報に基づいてロボットの動作を指示するこのソフトウェアと連携して動作します。

高度な視覚システムは AMR にいわば「視覚」の力を与えますが、AI によって物体を識別し、工場の現場での移動方法を最適化できるようになります。現在の AMR フリート管理ソフトウェアは、収集されたデータと AI を使用して、施設内の物質の流れをより効果的に制御します。このような機能により、これらの施設は従来のマテリアルハンドリング、つまりフォークリフトに代わる実行可能な代替手段を提供し、より困難な用途の範囲に AMR を適用する道が開かれます。

この記事は、KUKA Robotics (ミシガン州スターリング) の先進ロボット アプリケーション地域責任者である Denise Strafford によって書かれました。詳細については、 ここをご覧ください。