サービスロボットの
設計開発ソリューション

目標走行速度、搬送重量、バッテリ駆動時間などの性能要件を明確化することから始めます。次に、工場や倉庫などの環境条件を分析し、障害物や通路幅、無線環境を考慮します。さらに、安全要件や機能安全規格への適合を徹底し、信頼性の高い設計を実現します。

開発対象の中でモデル化する領域を検討し、移動体制御（運動制御・経路計画・姿勢制御）、センサーフュージョン、さらに上位ソフトウェアとの連携（フリート管理など）までを視野に入れた設計を行います。

ロボットの運動力学モデルを作成し、車輪レイアウトや質量、慣性モーメントなどを定義します。さらに、LiDARやカメラ、IMUなどのセンサ特性をモデル化し、ノイズや遅延を考慮することで、シミュレーション精度を高めます。

移動制御や経路計画のアルゴリズムをモデル化し、安全性と精度を両立する設計を行います。運動方程式に基づく制御設計や障害物回避、緊急停止ロジックを組み込み、A*やDijkstraなどの経路生成、SLAMによる自己位置推定をセンサーフュージョンと連動させます。さらに、Stateflowを活用し、移動モードやフェイルセーフ動作を可視化します。

プラントモデルと制御モデルを結合したシミュレーションを実施し、MATLAB/SimulinkやGazeboでAMRの動作を仮想空間上で再現します。経路計画や制御アルゴリズムが要件通りに動作するか検証し、障害物配置や走行コースのバリエーションを試験することでロバスト性を評価。さらに、実機テスト前に多数のケースを検証し、パラメータを最適化します。

モデルで定義した制御ロジックを基にC/C++で自動コード生成を行い、組込みマイコン向けに最適化する。さらに、ドライバやOS上のタスク管理など他機能との統合を実施し、開発効率と品質を両立する体制を構築します。

HILテストでAMRのマイコンを接続し、仮想環境で制御命令の正確性を検証します。続いて、実機テストでセンサーやモータを用い、倉庫などの実運用環境で障害物回避性能や位置推定精度を評価。不具合はモデルにフィードバックし、再シミュレーションとコード生成を繰り返すことで品質を向上させます。