🚜 パレットストリンガー検知 / 荷重の有無と重心位置の把握

AGVがパレットをフォークでピックアップする際に重要なのが、ストリンガー(桁)の正確な位置です。ストリンガーの中心にフォーク爪が入らないと、フォーク爪がずれてパレットの損傷や落下が発生します。

F540では3 m先のストリンガーを点群で正確に識別できるため、それに基づいて位置・傾き・奥行きを算出することでAGVへフィードバックが可能になります。また、フォークに荷物が乗っているかどうか、爪のどの位置まで荷物が来ているかという「荷重位置」も同時に把握でき、不均等な積み付けによる転倒リスクを事前に検知します。

🏪 棚コーナーの認識(AMR向けインフラ検知)

棚を使った物品保管では、AMRが棚コーナーの正確な位置を把握することが重要です。棚の角の位置がずれて認識されると、フォーク爪が棚柱に当たったり、荷物を引きずってしまう恐れがあります。

F540は3 m先の棚コーナーを 水平5 cm / 垂直7 cm の精度で認識。これは要求される0.2°以下の水平解像度をF540の0.14°が十分に満たすことで実現されます。棚の角の識別だけでなく、棚内部の物体(パレット・ボックス)の有無や位置も把握できます。

🤖 サービスロボット向け：椅子・テーブル脚の認識

飲食店・病院・施設内でサービスロボットが活動する場合、椅子や机の脚、棚の下部コーナーなど、細い物体・低い物体の認識が課題です。

F540は1.5 m距離で 水平2.5 cm / 垂直3.5 cm という精度で椅子・テーブル脚を識別できます。また、フレームレートと最大/最小測定距離をリアルタイムに調整できる機能(On-the-fly Frame Rate and Range Adjustment)により、動きの多い環境でも常に最新のマップを維持します。

⚠️ 棚からはみ出した荷物・AMR直前の落下物の検知

AMRが棚に沿って走行する際、棚の奥まで積まれた箱のはみ出しや、停止後に何かが前に転がってきた場合など、「今この瞬間の至近距離の状況」をリアルタイムに把握する必要があります。

F540は以下のような検知をリアルタイムに実行します。

• 棚から突き出した物体・ボックスの高さのばらつき検知
• AMRのリフト機構そのものの位置確認(リフトの上昇高さを点群で把握)
• 停止後に前方に転がってきた物体の検知(衝突回避との連携)

これにより、AMRが走行中だけでなく 停止直後の死角での衝突も防止します。

🧑‍🤝‍🧑 人との共存：RGB + LiDARオーバーレイ

AGV・AMRが人と同じ空間で安全に稼働するためには、「人」を確実に検知することが最優先です。F540はRGBカメラとLiDARの点群を重ね合わせることで、色・形・距離をすべて統合した認識が可能になります。

実際の利用シーンとして、以下のような検知が実証されています。

• 6 m 先の床に横たわっている人の検知(遠壁8 m との区別)
• 影の中にいる人の検知(暗所でもアクティブIRで認識)
• LiDARの点群とRGBカメラ映像を同一座標系で重ね合わせてディスプレイに表示

人の検知においては、点群上で「人らしい形状」を自動判定し、安全停止のトリガー信号をGPIO経由でAGVのPLCに即時送信します。F540の 60 fpsのリアルタイム処理により、1フレームあたり16 msという高速応答が可能です。

📦 箱の寸法計測 + ラベル(バーコード・QR)読み取りの統合

物流仕分けシステムでは、荷物のサイズ把握と荷物に貼られたラベル・バーコードの読み取りを同時に行う必要があります。従来は3Dカメラと別途バーコードリーダーを組み合わせる2センサー構成が必要でしたが、F540はこれを1台で実現します。

• 3D LiDAR部：箱の長さ・幅・高さを自動計測(Dimensioningサンプルアプリ)
• RGBカメラ部：LiDARより高解像度の2MPカメラでラベル・バーコード・QRコードを読み取り
• 統合出力：寸法データとラベルデータを同一タイムスタンプで出力