キヤノンITソリューションズ株式会社の自己位置推定システムにAIスマートカメラ『SiNGRAY（シングレイ）StereoPRO』が採用

自律型ロボットの移動や動作に必要な周辺環境情報取得を実現する“自己位置推定システム with Vision-based Navigation Software”のカメラモジュールとして採用

AIスマートカメラを展開するHMS株式会社（本社：福岡県福岡市、代表取締役社長：胡 振程）は、キヤノンマーケティングジャパングループのキヤノンITソリューションズ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：金澤 明、以下キヤノンITS）と提携し、2023年6月7日よりキヤノンITSが販売開始するVisual SLAMソリューション“自己位置推定システム with Vision-based Navigation Software”に、AIスマートカメラ『SiNGRAY（シングレイ）StereoPRO』を採用いただいたことをお知らせいたします。AGV（無人搬送車）やAMR（自律移動ロボット）、ドローンなどの移動や動作に必要とされる的確な周辺環境情報取得を可能とし、各種産業における自動化や無人化、その先にはスマート社会の実現に貢献します。



“自己位置推定システム with Vision-based Navigation Software”が拓くSociety 5.0（スマート社会）


“自己位置推定システム with Vision-based Navigation Software”に「SiNGRAY StereoPro」が採用

近年のAIをはじめとしたテクノロジーの発展と労働人口減少などの外部環境から、スマート社会実現への機運が非常に高まっています。その中で自動化・省力化を可能にするロボティクスやIoTにおける取り組みのひとつとして、AGV（Automatic Guided Vehicle＝無人搬送車）やAMR（Autonomous Mobile Robot=自律移動ロボット）、ドローン、人や物体などを認識して駆動するサービスロボットを活用した工場や物流、商業施設などでの自動化や無人化が進められています。

これらの高度な自律性型ロボットには、移動や動作において的確な周辺環境情報の取得が必要で、位置姿勢計測と環境地図作成を同時に行うSLAM機能の精度の高さが重要です。“自己位置推定システム with Vision-based Navigation Software”では、この度キヤノンITS社が発売開始したVisual SLAMソフトウェア「Vision-based Navigation Software」に対応するカメラモジュール（ハードウェア）として当社AIスマートカメラ「SiNGRAY StereoPro」が採用されました。


“自己位置推定システム with Vision-based Navigation Software”の特長と「SiNGRAY StereoPro」が採用された背景と実現する未来

SLAM機能において、Visual SLAMは、自律型ロボット・移動ロボットの眼となる技術です。ステレオカメラ（２眼のカメラ）を用いることで、立体的（3次元）かつ広範囲の環境情報を把握し、カメラの位置や姿勢を同時に推定するため、レイアウト変化の多い現場にも柔軟に対応することができます。

「Vision-based Navigation Software」のVisual SLAMは、立ち上げ時の高速な位置姿勢計測が可能で、また暗所や逆光に強く照明変動や外光環境への順応性が高いため、地図作成に必要なルート走行テストの回数を少なくすることができます。加えて、検出した特徴点の分布やルート走行で作成した地図、計測信頼度のメーター表示を同一画面上で閲覧可能なため、稼働環境によって発生する課題への対応の迅速化に貢献します。

「SiNGRAY StereoPro」は、ステレオカメラに加え、リーズナブルなレーザーセンサのToF、カラーセンサー、AIプロセッサ及び、上下前後左右の動きを把握するIMUプロセッサをコンパクトに一体化しています。これらのセンサの一体化（センサフュージョン）により「Vision-based Navigation Software」に必要とされる外光環境への順応性や高速処理・同時処理が実現され、採用にいたりました。

そして、キヤノンITS社が、30年以上にわたり産業用カメラを用いた製品・サービスで培った画像処理ノウハウを活かし、物流・移動、点検、配膳・給仕などの自動化・少人化ニーズに対応すべく、当ソリューションが展開されます。


産業DXを”視覚”で強力に推進する AIスマートカメラ『SiNGRAY』シリーズ


福岡で2018年の創業後リリースした当シリーズは、StereoPROの先代機種のVSLAMモジュール『SiNGRAY Aシリーズ』 を皮切りに、ロボットピッキング用カメラ、外観検査用カメラ、ARグラスとラインナップを広げ展開しています。各種産業用及び家庭用ロボットや無人搬送車（AGV）、工場内自動検査設備に視覚センサとして使用され、累計19,000台以上の販売実績を誇ります。

なお、ブランドネームの『SiNGRAY』は、シンギュラリティ（Singularity：技術的特異点）に由来しています。
科学技術の急速な発達により、将来人工知能やロボットなどが人間の知性や能力を超え、社会のあり方や人類の存在意義に大きな変化が生じる転換期であるシンギュラリティ（Singularity）。このシンギュラリティ（Singularity）に光（Ray）をさすような特異性・独自性のある製品にするという想いからブランドネーム『SiNGRAY』を名付けました。


”AIをもっと簡単に、誰もが、使える世の中をつくる”という想い



当社は『無限の想像力をテクノロジーで解き放つ』をビジョンに掲げ、AIスマートカメラ『SiNGRAYシリーズ』を提供しています。

産業DX化及びFA（ファクトリーオートメーション）で培ってきたAI画像解析のノウハウを、クラウド協働型のサービス『SiNGRAY NET』として開発し、エッジ（端末側/使用現場側）でのAI使用と共にクラウドでのAI使用を支援しています。また、既存の防犯カメラ等のインターネットカメラ（IPカメラ）をAIセンサー化する『SiNGRAY NET』は、導入・設定に係る費用及び時間をフルカスタマイズ開発のAIサービスに比べ大幅に縮小します。これにより、費用・時間のコスト面でAI導入に二の足を踏んでいた業種・業態でのAI使用によるDX及び付加価値向上を実現します。

AIによるトータルソリューションを提供するとともに、多くの事業で簡単にリーズナブルにAIの活用を可能とすることで、「人がヒトにしかできないクリエイティブなことをできる」社会の実現にチャレンジします。



補足）SLAMについて


SLAMはSimultaneous Localization and Mappingの略で、移動体そのものが移動しながら、周囲の三次元情報から障害物を含んだ地図を作成し、同時にその地図上で自分自身がどこにいるかを計測技術です。

SLAM技術は、周囲の情報（3次元情報）を取得するセンシングの違いで、大きく２つに分かれます。1つは、LiDAR (Light Detection and Ranging) というレーザーセンサー (距離センサー)を用いた「LiDAR SLAM」で、もう1つは、カメラ・イメージセンサーから取得した画像データを用いた「Visual SLAM」です。

障害物への対応や周囲環境の識別などに課題があるLiDAR SLAM技術と違い、Visual SLAM技術は、映像情報をもとに自己位置推定を行うため、周囲の障害物や人の識別、コンセントや充電箇所などランドマーク（特徴物）の認識など、自己位置推定はもとより、それ以外の様々な制御に活用できる利点を有しています。




●会社概要
社名：HMS株式会社（HMS Co., Ltd）
代表取締役社長：胡 振程（HU ZHENCHENG）
事業内容：スマートAIカメラ『SiNGRAY』シリーズの開発・提供
　　　　　AI画像処理プラットフォーム『SiNGRAY NET』の開発・運営
　　　　　エッジおよびクラウドAIソリューションサービスの提供
設立：2018年9月13日
本社：〒812-0011 福岡県福岡市博多区博多駅前2丁目12−12 第5グリーンビル4F
企業URL：https://www.hms-global.com
お問い合わせ：[e-mail]

●代表プロフィール
胡 振程（HMS株式会社 創業者 兼 代表取締役社長）
2001年に、熊本大学大学院にて自然科学研究科博士号取得後、カナダの画像処理ソフトウェアおよびハードウェアメーカーMatrox社に勤務。
2003年から2015年まで熊本大学大学院自然科学研究科で准教授、2014年にはアメリカのカーネギーメロンCMU大学で客員教授。2015年から2018年は、中国同濟大学客員教授。
また、車載カメラベンチャーを立ち上げ、年間量産130万台まで成長させた後に業界最大手に売却。2018年に福岡にて当社を創立。
20年以上に渡って、画像処理技術、車載センシング技術の研究開発及び、カメラモジュールの設計生産技術開発、海外での大規模製品開発と量産・販売を通じ、先端技術の事業化を行ってきた。

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情報提供元：PRTIMES
本リリースの掲載元：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000110128.html