概要
株式会社スペースデータは2026年10月9日、360度カメラの映像から倉庫の仮想空間を構築し、ロボットの導入前検証に使う手法を国内倉庫で実証したと発表した。図面やBIMのない施設でも、走行経路や障害物との干渉、複数台稼働時の挙動などを確認できる。
详细事实
実写映像をロボット検証用の3D空間に変換
同社は国内の倉庫を360度カメラで撮影し、映像から実写に近い3D空間を生成した。床、柱、荷物、壁などロボットが接触する物体を3Dモデル化し、物体同士の接触を計算する衝突判定を設定した。会社発表による実証値では、撮影から空間完成まで最短即日で、モデル化した物体は119、衝突判定は239個だった。
查看出处 ↗寸法確認と導入前に検証できる内容
縮尺は倉庫内の規格パレットの実測値と照合し、会社発表値で誤差は約±1%だった。撮影時に見えず推定で補った箇所は、実測に基づく形状と区別して記録した。構築した空間ではAMRやフォークリフトの走行、LiDARによる計測を行い、通路での経路、荷物や柱との干渉、搬送・ピッキング、複数台稼働時のすれ違いや待ちを確認した。
查看出处 ↗RobotBrainでの利用と対象拡大方針
この手法は、ロボットの導入・運用・学習を支える基盤「RobotBrain」で、現場を仮想空間に取り込むReal to Simの入口として位置づけられている。同社は、仮想空間で検証した機種や台数、配置、制御、安全条件を実機へ渡し、現場の実測データを仮想空間へ戻して更新する構成を説明した。今後は工場やヒューマノイドロボットのシミュレーションにも対象を広げる方針を示した。
查看出处 ↗独自観点のコメント
### 現場ごとの検証を始めるための環境整備 この手法の実務上の特徴は、既存施設に図面やBIMがなくても、実際の倉庫を基にロボットの走行・接触を検証する環境を用意できる点にある。サンプル施設ではなく導入先の現場を対象にできるため、通路幅や荷物配置など、施設固有の条件を導入判断に反映しやすくなる。
一方、見た目の再現だけでなく衝突判定用の形状を個別に整備する必要があり、短時間で構築できるという発表値だけでは、異なる施設での再現性や運用コストまでは判断できない。RobotBrainにとっては現場データを取り込む入口となるが、今後の評価では、仮想環境での検証結果が実機の走行・作業にどの程度対応するかが重要になる。
出处
- 媒体报道 ロボスタ — 阅读原文 ↗