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活用データ

3次元データ

自動運転やAGV、ロボティクス等の分野で採用され、近年注目を集めている「3次元データ」を活用することにより実現できることの一例をご紹介します。
ALBERTには、さまざまなデータを用いたAI活用事例が多数ございますので、AI導入・分析のお悩みはぜひご相談ください。

3次元データのケース一覧

3次元空間における位置推定・地図作成

自動運転やAGV、ロボティクス等の分野で採用され、近年注目を集めている3次元データの活用方法の一つである「3次元SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)」を用いて、LiDARやDepthセンサーのような3次元センサー、またはRGBの単眼カメラ、IMU等のセンサーを使用して3次元空間における位置特定と地図作成を同時に行います。これにより、GPS等の使用できない屋内やトンネル内での自動運転、自走式ロボットの要素技術を実現。

活用データ

対象物の検出と位置・姿勢情報の算出

ロボティクスの要素技術である「3次元点群マッチング」により、工場内ライン作業等、作業員が手動で行っていたピッキング等の作業を自動化。3Dセンサーを用いて得られた3次元点群データを元に対象物を検出し、3次元空間上におけるロボットと対象物の相対位置、角度情報を算出します。人が行っていた作業をロボットによるピッキング作業に置き換えることで自動化が可能。

3次元空間上での位置・姿勢の把握

3次元点群情報の点にラベルやカテゴリを関連付ける「点群セグメンテーション」の技術を用いて、従来のRGB画像による2次元データのセグメンテーション(領域検出)では不可能だった3次元空間上での位置関係や姿勢を把握することができます。自動運転における障害物、野菜等の不定形の物体のピッキング、災害予測等にも応用可能。