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Mobilio NavigateX – デジタルツイン＆AIナビゲーションプラットフォーム

NavigateX は、Mobilioの次世代デジタルツインナビゲーションプラットフォームであり、LiDAR、IMU、および360°カメラデータを融合し、高精度3Dマップとリアルタイム経路最適化を生成します。

  • デジタルツインマッピング: 工場、ロジスティクスハブ、造船所、空港の詳細な3Dデジタルツインを作成します。

  • AI経路計画: AIを活用したルート最適化と自律ナビゲーション

  • BIM & GIS統合: BIMモデルやGoogleまたはNaver Mapsなどのプラットフォームとシームレスに接続します。

  • クラウド＆エッジ対応: リモート管理、監視、および協調マッピングを可能にします。

応用分野 (Applications): スマートロジスティクス、造船・建設、危険区域の安全性、インフラ管理

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Mobilio 360 Twin - デジタルツイン

360 Twinは、360°カメラとセンサーデータを用いて、没入感のあるストリートビューのような実環境のデジタルツインを再現します。

  • 没入型マッピング: 現場のあらゆる角度を360°でキャプチャし、保存します。

  • BIM比較: 建設図面と現場の進捗状況を正確に比較します。

  • リモート検査: どこからでもリアルタイムの現場監視を可能にします。

  • AI認識: オブジェクト認識、資産管理、および異常検知をサポートします。

適用事例: 建設・プラント管理、安全検査、施設資産管理、リモートコラボレーション支援

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自律ロボット

  • 自律ロボットは、センサー、AI、およびナビゲーションアルゴリズムの組み合わせを使用して、独立した意思決定と移動が可能な機械です。

  • コア機能

    • 認識（Perception） – 環境を感知し、理解すること

    • 意思決定 – AI駆動型の経路計画とタスク選択

    • 制御 – モーター/アクチュエーターを介した移動と動作の実行

  • 活用分野: ロジスティクス（配送ロボット）、製造（スマートファクトリー）、建設・造船（危険区域点検）、災害対応（捜索および救助）

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SLAM & ナビゲーション

  • SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）により、ロボットは地図を作成しながら、同時に自己位置を特定できます。

  • LiDAR、カメラ、IMU、およびセンサーを活用し、ロボットがGPSの利用できない、または複雑な環境でも動作できるようにします。

  • ナビゲーションは、SLAMによって生成されたマップを使用し、最適な経路を計画し、障害物を回避して、目的地に安全に到達するプロセスです

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AI ロジス

Mobilio Logisは、物流環境における輸送、仕分け、および積載作業を自動化するインテリジェントなロボットソリューションです。

  • 自律ナビゲーション: LiDARおよびSLAMベースのナビゲーションにより、複雑な倉庫内を安全に移動

  • スマートハンドリング: ロボットアームとの統合による、自動化されたピッキング、積み重ね、および荷下ろし

  • IoT接続: センサーおよびWMS（倉庫管理システム）と連携し、リアルタイムの在庫・フロー制御を実現

  • クラウド管理: リモート監視とデータに基づいた運用最適化

  • 適用分野: スマート倉庫、工場内資材運搬、eコマースフルフィルメントセンター、大規模流通ネットワーク

ワイヤレス IIoT センサー

  • MobilioのIoTセンサーソリューションは、多様な環境でリアルタイムのデータ収集と管理を提供します。

    • 環境センサー: ガス、温度、湿度、酸素の監視

    • 360°カメラ & LiDAR: 物理空間のデジタルツイン作成

    • 振動・位置センサー: 機器の監視と予知保全

    • 適用分野: スマート工場、安全管理、リモート監視、資産管理

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AIインサイター

MobilioのAIソリューションは、ロボットとデジタルツインにインテリジェントな意思決定と自動化を可能にします。

  • AI画像認識: オブジェクト検出、障害物回避、安全監視

  • AIナビゲーション: SLAMベースの経路計画と自律走行

  • AI分析プラットフォーム: 機器の異常検知、リスク予測、生産性最適化

  • 適用分野: スマートロジスティクス、建設・造船、エネルギー関連プラント、災害対応

 

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Mobilio 強化学習

Mobilioは、強化学習（RL）を活用し、ロボットが自己学習と意思決定戦略の最適化を行えるようにします。

  • シミュレーションベースのトレーニング: デジタルツイン環境での数千回の試行による、安全かつ迅速な学習

  • 報酬ベースの最適化: 成功した行動への報酬と失敗への罰則による性能向上

  • Sim-to-Real転移: シミュレーションで訓練されたモデルを物理ロボットに直接適用し、より迅速に適応

  • 活用分野:

    • 物流ロボット向けの最適経路計画

    • 四足歩行ロボットの安定した歩行と障害物走行の支援

    • ヒューマノイドロボットによる作業実行と自動化

    • 災害対応ロボットの安全経路および危険回避機能

簡単で効率的な産業ソリューション、私たちがサポートします。

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