AGVで使用される一般的なセンサーの応用と原理の紹介

レーダー
1. レーダーが高速ターゲットをリアルタイムでロックする方法を公開!
LiDARはレーザー光線を照射して対象の情報を検出するセンサーシステムです。基本原理は、ターゲットにレーザーを発射し、反射信号を受信し、レーザーの往復時間を計算してターゲットまでの距離を決定することです。同時に、デバイスは高速回転して 360 度スキャンを実行し、高密度の点群データ (物体表面の座標のセット) を収集し、環境の 2 次元/3 次元デジタル モデルをリアルタイムで構築します。このシステムは、対象物の位置、速度、形状など複数のパラメータを正確に測定することができ、自動運転、測量・地図作成などの分野で広く利用されています。
（１）点群データとは、ライダーの走査範囲内で検出された物体の表面点の全てを集約したものです。各ポイントには、次の 2 種類のコア情報が含まれています。
①反射特性
●値の範囲：0～255
●拡散反射物体：0～150（反射率0％～100％に相当）
●全反射物体：151～255（金属、ガラスなど）
●注意：物体とMid-360レーダーの距離が2メートル未満の場合は、反射率の誤差が大きく、全反射/拡散反射タイプしか判別できません。
②空間座標
●座標系の種類：直交座標（x, y, z）または球面座標（r, θ, φ）
●検出有効時：実座標値を出力
● 検出無効時（物体なし/オーバーレンジ>100m）: 直交座標: (0,0,0) 球面座標: (0,θ,φ) (現在のスキャン角度情報を保持)
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（２）レーザーレーダーは、ライン数によって単線型レーザーレーダーと多線型レーザーレーダーに分けられる。単線レーザーレーダーとは、レーザー光源が単線ビームを放射し、2D平面スキャン画像を取得するレーダーを指します。マルチライン レーザー レーダーとは、複数のレーザー ビームを同時に発射して受信するレーザー回転測距レーダーを指します。現在、市場には 4 ライン、8 ライン、16 ライン、32 ライン、64 ライン、128 ラインのレーザー レーダーが存在します。マルチラインレーザーレーダーは、物体の高さ情報を識別し、周囲の環境の 3D スキャン画像を取得できます。この図は、2D および 3D ポイント クラウドの視覚化を示しています。
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2. ナビゲーション システムはなぜ常にユーザーが進みたいルートを推測できるのでしょうか?
レーザー ナビゲーションは、現在の AGV システムで一般的に使用されているナビゲーション チャネルです。 AGV はナビゲーション原理に従って、ナビゲーションエリア内で自由に移動して正確に位置を特定できます。ナビゲーション範囲内では、実際の要件に応じて車両の歩行経路をいつでも変更できるため、AGVの柔軟性が十分に発揮され、生産効率が向上します。既存の現場条件下で実装する必要があるシステムは多数ありますが、その場合、レーザーナビゲーション AGV システムが特に適しています。
（１）レーザー航法の基本原理は、２つの主要な原理に要約される。
①地図を作る（最初の学習環境）
AGV が最初に起動すると、レーザー レーダーを使用して、まるで「レーザー ペンで部屋をスキャンする」かのように、周囲の環境を全方向でスキャンします。
●SLAM技術（自律測位＋マッピング）を使用して、壁や機器などの固定物体の位置を記録し、環境のデジタルマップを生成します。
②リアルタイム測位（ナビゲーション中に位置を把握）
●AGVが移動すると、レーザーレーダーが継続的にスキャンし、周囲環境のリアルタイムの「スナップショット」点群データを取得します。 ● リアルタイム データと保存されたマップを比較し (「間違い探しゲーム」のように)、アルゴリズムを使用して AGV の現在の正確な位置と方向を計算します。
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（２）レーザー航法の特徴
高精度の測位とナビゲーションは、商品の積み重ねやピックアップなど、厳しい精度要件のあるシナリオに適しています。環境適応性が強く、複雑なシナリオにもある程度対応できます。照明の変化や地面のわずかな凹凸などの干渉には対応できますが、測距精度に影響を与える可能性のある強い光がレーザーレーダーに直接当たることを避ける必要があります。固定パスの制限はありません。磁気ガイドや QR コード ナビゲーションとは異なり、レーザー ナビゲーションでは、事前に埋め込まれた磁気ストリップやラベルの敷設は必要なく、ソフトウェアを通じてパスを自由に変更できます。高いインテリジェンスとスケーラビリティ、複数車両のコラボレーション、中央ディスパッチシステムを通じて地図とリアルタイムの位置情報を共有し、交差経路の回避やタスクの割り当てなどの複数の AGV の共同作業を実現します。
他のナビゲーション チャネルとの比較を次の表に示します。
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3. 障害物を瞬時に回避する AI の条件反射はどのようにして開発されたのでしょうか?
（１）レーザー障害物回避原理：レーザーレーダーはスキャンを通じて環境の点群データをリアルタイムで生成する。まず、インテリジェント アルゴリズムを使用して、隣接するポイント クラウドを障害物クラスターに集約し、静的オブジェクト (位置が変化しない) と動的オブジェクト (位置が変化する、軌道が予測可能) を区別します。同時に、複数のレーダーの同期スキャンデータを統合し、車体を中心とした周囲の環境を分析します。車体外側のすべての点群を障害物としてマークし、危険を回避するための安全な経路をリアルタイムで計画します。
（２）障害物回避型
シングルライン レーザー レーダー (SICK TIM シリーズなど): 低コストで、平面 2D 障害物回避に使用されます。
マルチライン レーザー レーダー (Livox Mid360、Velodyne VLP-16 など): 3D 障害物回避、空間高さ情報の検出、低い物体や吊り下げられた物体の防止。
（３）障害物回避レーダーの設置場所
図に示すように、主に車両の前後の障害物回避、車体両側の側面保護、上部の全領域監視を提供します。車両の前後は一般的に車体の四隅に設置され、レーダーは前方外側に傾けて設置されます。車体両側の側方保護は、概ね四隅のレーダースキャン範囲でカバーできます。上部に取り付けられた全領域監視では、通常、ナビゲーションレーダーを障害物回避システムとして同時に使用します。
レーダー正面方向を0度として、車体端をカバーする範囲はプラスマイナス135度です。ただし、車体干渉のため、車体に近い部分を除外する必要があるため、FOV 範囲は一般的にプラスマイナス 120 度に設定されます。フォーク ルームは通常、単線の非角度障害物回避のみを検出します。
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（4）360度空間周囲障害物回避：2Dレーダーおよび3Dレーダーの設置位置を確保し、スキャン範囲が車両周囲全体をカバーできるようにする必要があります。
3D レーダーの例として mid360 を取り上げると、図に示すように、その座標定義と最大カバレッジ スキャン範囲を知っておく必要があります。
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（５）技術的な利点と限界利点：高精度：ミリメートルレベルの測距精度で、超音波や赤外線よりもはるかに高い。耐干渉性: 周囲の光、ほこり、電磁場の影響を受けません (視覚センサーと比較)。高速応答：スキャン周波数は通常10Hz〜50Hzで、高速AGV（≥1.5m/s）に適しています。

4. 電子版「シックスセンス」：ハンドリングロボットが風を見て雨の音を聞くようにするにはどうすればよいでしょうか？
（１）レーザーセンシング原理の概要：
3D レーダーを通じて点群データを取得した後、まずほこりやガラスの反射などの干渉情報を除外し、次にインテリジェントなアルゴリズムを使用して棚の端、壁の角、パレットのフォーク穴などの主要な構造的特徴を選択します。最後に、対象物体を座標系に正確にマッピングし、位置・姿勢情報を出力してセマンティックなローカル環境マップを構築し、「物体をはっきりと見る＋シーンを理解する」というインテリジェントな認識を実現します。
（2）パレットの識別と位置決め
(3) フォークアライメント
（4）自動スタッキング
（５）技術的な利点と限界
利点: 高精度: レーザー測距精度は ±1mm に達し、産業用パレット操作の要件を満たします。周囲光干渉防止: 視覚的なソリューションと比較して、レーザーは照明の変化の影響を受けません。強力なリアルタイム性能：スキャン周波数は10Hz〜50Hzで、高速物流シナリオに適しています。
制限事項: 高コスト: レーザーレーダーの価格は、特にマルチラインレーダーでは、超音波レーダーよりも大幅に高くなります。特殊な材料の影響: 黒色の光を吸収する物体や鏡面反射する物体は、検出の信頼性を低下させる可能性があります。計算の複雑さ: リアルタイムのポイント クラウド処理には高い計算能力が必要です (組み込み GPU または専用プロセッサが必要)。

カメラ
1. ToF はどのようにして光波を使用してミリメートルレベルの「遠隔測定」を実現するのでしょうか?
Time-of-Flight (ToF) は、3 つの主要な主流 3D イメージング テクノロジの 1 つです (他の 2 つは、構造化光と両眼立体視です)。原理は近赤外線を発射し、その光の往復時間を算出することで対象物までの距離情報（深度）を直接取得するというものです。他の技術と比較して、ToF には計算が簡単、干渉に対する耐性が強い、長距離測定が可能などの利点があります。そのため、携帯電話の背面モニター（Huawei/OPPO/Appleなど）、産業オートメーション、AGVナビゲーション、ロボット把持などに広く使用されています。 
(1)dtof
dToF (直接飛行時間測距) は、次の 3 つのコア コンポーネントで構成されます。
①VCSEL：ナノ秒レーザーパルスを放射する。
②SPAD（単一光子アバランシェダイオード）：単一光子レベルでの反射光信号を検出できます。
③TDC（時間デジタル変換器）：光パルスの往復時間を正確に記録します。
動作原理は、1 つのフレームで N 個のパルスを送受信し、TDC を介して各飛行時間を記録し、長い棒グラフを生成し、最高周波数の時間 t を使用して深度 (d = ct / 2) を計算することです。この技術は、統計的最適化を通じて耐干渉能力を大幅に向上させ、高精度な深度測定を実現します。
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dToFの原理は単純に見えますが、実際には高い精度を実現するのは困難です。クロック同期に対する非常に高い精度要件に加えて、パルス信号の精度に対する要件も非常に高くなります。通常のフォトダイオードではこのような要件を満たすことはほとんど不可能です。しかし、dToFの核となるSPADは製造工程が複雑なため、生産できるメーカーが少なく、統合が難しいという課題がありました。そのため、現時点ではdToFを研究しているメーカーは多くなく、iToFを研究・推進しているメーカーの方が多いです。
(2)それの
iToF の概念は dToF に対応します。正式名称は間接飛行時間型で、文字通り間接的な光の飛行時間を意味します。間接的とは、iToF が光の飛行時間を直接測定するのではなく、位相シフトを測定することで間接的に光の飛行時間を測定することを意味します。 iToF は変調された赤外線信号をシーンに送信し、センサーはシーン内の測定対象物体によって反射された光信号を受信します。露光（積分）時間中に蓄積された電荷に基づいて送信信号と受信信号の位相差を計算し、対象物の深さを取得します。

iToF モジュールのコアコンポーネントには、VCSEL とイメージセンサーが含まれます。 VCSEL は特定の周波数で変調された赤外線を放射します。イメージセンサーは露光（積分）時間中に反射光を受光し、光電変換を行います。露光（積分）が完了すると、データが読み出され、アナログ/デジタル コンバータを介して計算ユニットに送信され、最後に計算ユニットが各ポイントの位相オフセットを計算します。 iToF 深度計算パイプラインでは通常、4 サンプリング バケット アルゴリズムが採用されており、0°、90°、180°、270° の位相遅延を持つ 4 つのサンプリング信号を使用して深度を計算します。

2. AGV分野におけるTofカメラの応用：
（１）障害物回避と安全保護
動的障害物回避: 5m 以内の障害物 (人、フォークリフト、棚など) をリアルタイムで検出し、減速または緊急停止をトリガーします。複数レベルの安全エリア（例：1m 外側は警告、0.3m 以内は緊急停止）。低所障害物検出: 地上のパレットや貨物箱などを検出し、AGV が衝突したり乗り上げたりするのを防ぎます。

（2）パレット識別とフォークピッキング
パレットの位置決め: 深度マップを使用して、パレットフォーク穴の位置を ±3mm の精度で識別します。さまざまなタイプのパレット（木製、プラスチック、金属）に適応します。自動フォークピッキング: AGV モーション制御と組み合わせて、フォークアームの位置を調整し、正確な挿入を保証します。
黒パレットのtofカメラ検出結果を下の図に示します。 Depth は深度マップ、RGB はカラーマップ、PointCloud はポイント クラウド データです。元のポイントクラウドは知覚アルゴリズムによって処理され、最終的に車体の中心に対するパレットの2次元ビットポーズが出力されます。
積み重ね検出：商品の高さを測定し、多層積み重ねの安定性を確保します。
容積測定：物流仕分け用のパッケージサイズ（長さ×幅×高さ）を計算します。

3. その他のセンサー
1. 超音波センサー
（1）原理：40kHz～200kHzの超音波パルスを送信し、反射信号を受信し、距離を計算します。
（２）応用：
●AGV障害物回避/到着検知：標準ビーム角度15°〜30°（広範囲長距離カバレッジ、低精度）
●透明体検出（ガラス・アクリル）
●複数のデバイスで混線を防ぎ、死角（5～20cm）を赤外線・レーザーで補う必要があります。
（３）利点：
●光/ほこり/霧の干渉を防ぎ、複雑な産業環境に適応します。
●非常に低コスト（単価10〜100元）、長寿命（> 10万回）。
●非接触で摩耗がありません。
（4）デメリット：
●精度が低い（±1〜5cm、温度と湿度の影響を受ける）ため、複数のセンサーの融合が必要。
●動的応答が遅い（50〜100ms）ため、高速シナリオ（> 1.5m / s）には適していません。
●マルチパス反射干渉、ノイズをフィルタリングするためのアルゴリズム（RANSAC など）に依存します。

2. 慣性計測装置（IMU）
（１）原則：
●ジャイロスコープ（角速度測定用）と加速度計（直線加速度測定用）で構成されており、方位補正を支援するために磁力計を組み込んだものもあります。
●姿勢解析とフィルタリング（カルマンフィルタリングなど）を経てオイラー角を出力します。
（２）応用：
●AGVナビゲーション：フュージョンエンコーダデータにより進行方向のドリフトを補正し、位置決め精度を向上します。
●動的姿勢制御：フォークピッチ/ロール角をリアルタイムで監視し、荷物の姿勢を調整します。
●インフラ不要の測位：トンネル、屋内などGPSのないシナリオでの自律ナビゲーション。
（３）利点：
●外部信号（GPS/リフレクター）に依存しない完全な自律性。
●高頻度更新（最大1kHz）、強力なリアルタイム性能。
●耐光・防塵・耐電磁干渉（磁力計を除く）。
（4）デメリット：
●累積誤差: ジャイロスコープのドリフトには、マルチセンサー (ビジョン/オドメーター) の融合補正が必要です。
●キャリブレーション依存性：機械は起動前に静的にキャリブレーションする必要があり、定期的なメンテナンスを受ける必要があります。
●初期調整: 起動時には、機械が水平かつ静止しているか、既知の姿勢で初期化されている必要があります。

3. ワイヤーエンコーダー
（1）原理：変位測定は、機械式トランスミッションとエンコーダの組み合わせによって実現されます。物体の移動に応じてワイヤ（鋼線/繊維）が移動および伸縮し、内部のエンコーダを駆動して回転し、変位を電気信号に変換します（式：変位＝エンコーダ分解能×パルス数×ホイール円周）。
（２）用途：AGVフォークの精密制御（精度±1mm）、法面車体のレベリング、コンテナスプレッダーのキャリブレーションなど。
（３）利点：超高精度（±0.01mm）、耐干渉性（防塵・耐電磁気性）、長い移動距離（最大50m）、柔軟な設置。
（4）デメリット：機械的な摩耗により定期的なメンテナンスが必要、高速移動ではジッタが発生しやすい（> 1m / s）、単一ベクトル測定しかサポートされない。複数の自由度を実現するには、複数のデバイスを組み合わせる必要があります。

4. 光電距離センサー
（１）原理：赤外線を発射し、その反射強度を検出します。距離が近いほど、反射信号は強くなります（正確な距離値はなく、閾値の判断のみ）。
（２）用途：一般的には、単純な障害物回避や位置検出に使用されます。
（３）利点：非常に低コスト。非接触測定：機械の摩耗を防ぎ、耐用年数を延ばします。高速応答：ミリ秒レベルの検出。耐電磁干渉性：複雑な産業環境に適しています。
（４）デメリット：対象物の色や表面材質に大きく左右される。光学干渉: 強い光、鏡面反射、透明な物体は精度に影響を与える可能性があります。測距範囲は限られています。一般的に、測距限界はレーザーよりもはるかに低くなります。