AIベースの高精度な物体認識および位置特定
カテゴリー
ソフトウェア
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3D物体認識
位置測位分野
3D LiDARベースのSLAM技術により、複雑な屋内および産業環境でも高精度な地図生成と安定した位置推定を提供します。
コア技術
カメラ・LiDARベースの融合SLAM測位
カメラとLiDARを融合したマルチセンサーベースのSLAM技術により、精密な位置測位と安定した空間認識性能を提供します。
LiDARの距離・形状情報とカメラの視覚情報を組み合わせることで、反復構造や特徴点が不足する環境でも高い精度と信頼性を確保します。また、3D空間情報と画像データを同時に活用し、オブジェクト、構造物、作業エリアまで一体で認識する高精度な空間理解を実現し、自律走行ロボット、無人フォークリフト、デジタルツインベースの物流システムはもちろん、危険区域の検知、アクセス制御などの安全管理領域にも拡張適用されています。
PCDマップベースの棚自動ラベリング
深層学習ベースのPCDマップ解析により、倉庫内の棚、荷積みエリア、通路の構造を自動で識別し、棚単位の位置情報と構造を精密にラベリングする技術を提供します。LiDARで生成されたPCDデータをAIベースで分析し、空間構造を一貫した基準で精密に解釈することで、 手作業に依存していたマップ整理プロセスを自動化し、大規模な倉庫環境でも迅速かつ正確な空間データの構築が可能です。
これを基に、実際の倉庫と連動する高精度デジタルツインを実現し、 単なる可視化を超えて、物流フローの追跡、位置情報ベースのデータ活用、設備連携および運用最適化を支援する中核インフラとして活用されます。
AIベースのPCDデータ自動分析および連携
WATA AIのVision Kitと重量センサーは、AIベースのPCDデータ自動分析および連携機能を通じて、物流倉庫内の固定および移動オブジェクトのデータを自動的に収集・マッピング・分析します。リアルタイムな物流データを正確に処理し、空間情報、棚情報、物流情報（サイズ、重量、形状、位置）、パレット素材およびラベル数、積載貨物の色など、さまざまなデータをラベリングし、可視化します。これを基に、入出庫位置と作業動線を最適化し、物流効率と運営の安定性を大幅に向上させます。
3D DeepLearning マルチオブジェクト認識
AIベースのディープラーニング多重オブジェクト認識技術により、人、車両、フォークリフトなどさまざまな対象をリアルタイムで高精度に検出・追跡し、オブジェクト間の位置関係や移動パターンを分析できる高精度な空間認識技術を提供します。
オブジェクト間の距離、接近、交差などの相互作用情報に基づき、危険状況を認識できるデータ分析基盤を提供し、 大規模な人混みが密集する環境、産業現場、公的施設および交通管制など多様な安全管理分野に適用可能な拡張性を確保します。
これにより、単純なオブジェクト認識を超えて、安全管理および運用最適化のためのリアルタイム状況認識データインフラとして活用されます。
