移動ロボットの取り組み紹介
ROSCon JP
2023 ROS 2 を使用した汎用自律エージェントプラットフォームの開発
移動ロボットに対話機能を搭載することで、移動ロボット単体よりもより柔軟にタスク達成を行うことのできるシステムを構築しました。リアルタイムでの物体検知や人物認識や音声認識の工夫により、複雑な環境での実用性向上に成功しています。
2024 ロボットソフトウェア開発におけるMCAP活用
ロボット開発においてデータ記録はデバッグ等で非常に重要な機能です。ROS 2 Ironからrosbag2のデフォルトフォーマットがMCAPとなりました。本発表では、マルチプラットフォーム上でのベンチマーク結果を交えて、MCAPが従来のSQLite3と比べて有効に機能するケースの理解を深めます。また、既存のrosbag、rosbag2（SQLite3）資産からの移行ワークフローについても紹介します。
2024 自己位置推定の取り組み
ロボットソフトウェア開発におけるMCAPの活用方法が紹介されています。MCAPは、ROS 2 Iron Irwiniからrosbag2のデフォルトストレージとして採用されたフォーマットであり、データ記録の取りこぼしを防ぎ、高速なデータ読み込みを可能にします。
ROSJP
ROS 2 ビギナー デバッグツール
ROS 2のTOPICを非同期でデバッグできるツールを自作しました。 非同期デバッグによりリアルタイムでのデータ確認が可能になり、効率的なトラブルシューティングが行えます。
ROSJP
macOS上でROS 2 Humbleを動かす
macOS上でROS 2 Humbleを動作させる方法を紹介しました。macOSユーザーがROS 2 Humbleを利用できる環境を構築でき、開発の柔軟性が向上します。
ロボティクス勉強会
visual relocalization
安価なカメラを利用して、カメラがマップ上のどこに位置するのかを特定する技術を紹介しました。
pointcloud2gazebo
実環境のPointCloudデータをシミュレーション環境Gazeboに取り込むツールpointcloud2gazeboを紹介しました。
点群データを用いた侵入禁止領域地図作成ツール
3D点群データから生成したBEV画像を用いて、進入禁止領域を作成するツールnav2-keepout-zone-map-creatorを開発し、その内容を紹介しました。
OSS
visual relocalization
事前に構築されたCOLMAP再構成モデルを使用してモノクロカメラの位置や姿勢を推定し、既知の環境内で正確なローカリゼーションを行うツールです。データセットの準備からDockerを用いたローカリゼーションの実行、RVizによる結果の可視化までをサポートします。
Github
Hugging Face
pointcloud2gazebo
実環境のPointCloudデータをシミュレーション環境Gazeboに取り込むツールです。現実の環境データをシミュレータで再現でき、開発やテストをより正確かつ効率的に行えます。
Github
nav2-keepout-zone-map-creator
3D点群データから生成したBEV画像を用いて、進入禁止領域を作成するツールを開発し、その内容を紹介しました。2D LiDARでは検出しづらい静的障害物も含めた進入禁止領域をより正確に設定でき、安全性の高いナビゲーションが可能になります。
Github
rosbag2images
Docker環境を利用して、ホストOSでROS環境を設定せずにrosbagファイルから画像を抽出できるツールです。Dockerを使うことで、手間のかかるROS環境のセットアップなしにrosbagから画像抽出が可能になり、開発効率が向上します。
Web-Eye-Animation
ウェブ上に感情表現やまばたき、視線の方向を制御できるシンプルな「目だけのエージェント」を表示できるJavaScriptライブラリです。JavaScriptコマンドや安全なWebSocket接続を通じて柔軟にエージェントを制御でき、インタラクティブで表情豊かなユーザー体験を提供します。
プロダクト
Escort AI
Escort AIとは、顧客の多様な事情や不安に寄り添い、適切な手続きをエスコートする対話AIです。不安定な心理状況にある顧客に迅速かつ的確に対応することで、顧客満足度を高め、サービス利用を促進します。
展示・スポンサーのお知らせ
ROSCon JP 2023のゴールドスポンサー
第41回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2023）のダイヤモンドスポンサー
第42回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2024）のダイヤモンドスポンサー
ROSCon JP 2024のゴールドスポンサー
移動ロボットに対話ロボットを乗せることで、移動ロボットだけでは対処できない問題にも周囲の力を借りて自動で対処できるようにするデモストレーションです。