建築現場は、工事の進捗に応じて作業場所や周辺状況が刻々と変化する。また、屋内での作業が多く、GNSS（全球測位衛星システム）による位置計測ができないため、建築現場内におけるロボットの自律移動の実現には、開口部、資機材、高所作業車などの移動物や障害物、立入禁止エリア、さらには作業員を安全かつ確実に回避できるようにしなければならず、実用化には多くの技術的課題があった。鹿島建設株式会社（以下、鹿島）と株式会社Preferred Networks（以下、PFN）では、これらの課題解決に取り組む共同研究を2018年に開始し、現場の画像、3Dデータ、図面情報の収集および深層学習、コストを含めた実用的なセンサ構成の検討、現場での試行実験を重ねてきた。このほど両社は、建築現場で使用するロボットが現場内を自律移動するためのシステム「iNoh」を共同開発した。併せて、iNohを初搭載したAI清掃ロボット「raccoon」を開発、首都圏の現場に導入を開始した。iNohの詳しい機能は以下のとおり。
- マルチセンサによる自己位置推定および3次元空間マッピング（SLAM技術）
- 深層学習による周辺環境認識
- リアルタイムナビゲーション
また、raccoonには以下の2つの清掃モードを搭載しており、本体の操作画面から最短3タッチの指示でコンクリート床面にあるゴミや粉塵を自律移動しながら清掃する。今回、raccoonを首都圏の複数現場に試験導入した結果、100分の連続稼働で約500㎡のエリアを清掃できるなど、iNohの実用性を確認することができた。
- おまかせ清掃モード
- 領域清掃モード
raccoonに搭載された各種センサ
raccoonの操作画面 （左：おまかせ清掃モード、右：領域清掃モード）同システムを搭載することで、GNSSや人による事前設定がなくても、各種ロボットがリアルタイムに自己位置や周辺環境を認識し、日々刻々と状況が変化する現場内を安全かつ確実に移動できるようになる。今後、raccoonを鹿島の建築現場に順次展開していくとのことだ。https://www.youtube.com/watch?v=ElicLJft748
