3D都市モデルとBIMを活用したモビリティ自律運航システム（車両）v2.0

3D都市モデルをマップとして利用した無人搬送車両(AGV)の自律走行システムを構築。自律走行型AGVの社会実装を目指す。

実証実験の概要

都市部における大規模な再開発が活性化する一方、建築資材の運搬を担う物流業界では慢性的な人手不足が課題となっており、自律走行が可能な無人搬送車両(AGV)活用への期待が高まっている。
無人搬送車両における自律走行システムは、LiDARSLAMを用いる方法が近年主流になりつつあるが、この手法は点群マップの事前取得が必要となるため、煩雑かつ高コストなプロセスや、走行ルート設定の柔軟性が低いといった課題がある。このため、2022年度に「3D都市モデルとBIMを活用したモビリティ自律運行システム」では、事前の点群マップ取得を不要とする無人搬送車両の自律走行システムを開発し、有用性と課題を明らかにした。

今回の実証実験では、昨年度のシステムをさらに発展させ、点群生成プロセスの精緻化や、3D都市モデルを配置した仮想空間内での点群マップ取得プロセスの汎用化等の改修を行う。これにより、無人搬送車両の自律走行システムの汎用性と可用性を高めることを目指す。

実現したい価値・目指す世界

資材運搬や物流等を担う搬送車両の自律走行システムとしては、GPS測位による自己位置測位技術を用いることが一般的だが、ビルの間など受信環境が悪い場所での精度担保が難しく、公道での安全な自律走行の確立には至っていない。他方、LiDAR SLAMを用いた自己位置測位は高い精度を担保することが可能だが、点線マップの事前取得のコストやルート選定の硬直性が課題となっている。
そのため、2022年度に「3D都市モデルとBIMを活用したモビリティ自律運行システム」では、3D都市モデルを配置した仮想空間の中で仮想車両及び仮想LiDARを稼働させることで想定ルート上の点群データを取得し、これを用いて現実空間の自己位置測位を行うシステムを開発した。このシステムを用いた実証では、建物の壁面や特徴点が多い場所では自己位置測位が成功することがわかったが、駐車場の植え込みやフェンスなど3D都市モデルで再現されていない都市設備の影響によって現実世界と3D都市モデルを配置した仮想空間が乖離する場合は自律走行が難しいという課題が残った。

今回の実証実験では、これらの課題を克服するため、自己位置測位の精度向上や仮想点群生成プロセスの汎用化に向けた改修を行う。精度向上については、3D都市モデルから仮想LiDARを用いて点群マップを生成するアルゴリズムの改良を行い、異なる都市特性や3D都市モデルの各LODに対応した点群マップ生成アルゴリズムの実現を目指す。また、仮想点群生成プロセスの汎用化については、3D都市モデルを配置した仮想空間内で想定ルートの生成や仮想LiDARの稼働にゲームエンジンを用いて簡易的な実行が可能なシステムを構築する。

これにより、従来手法による自律走行システムの課題を克服しつつ、3D都市モデルのみから生成した点群マップによる汎用的かつ高精度の自己位置測位手法を確立し、無人搬送車両の自律走行システムの社会実装を目指す。