Preferrde Roboticsとは

Preferred Roboticsは、Preferred Networksからスピンオフしたロボット開発ベンチャーです。

私たちは、深層学習やSLAMといった先端技術を組み合わせ、産業用から家庭用まで暮らしを豊かにするロボット開発に取り組んでいます。

そして「ロボットの探究」と同様に大切にしているのが「人間の理解」。
テクノロジーを追い求めるだけでなく、使う人間のことも深く理解し、開発・実装を進める。それが私たちの信念です。

ロボットが真に人の役に立つには？
人間が本当にしたいことは？
社会を前に進めるロボットとは？

人間がロボットと幸せに共存する社会を目指し、私たちは挑戦しつづけます。

技術

ナビゲーション

自律移動ロボットの経路計画と経路追従の技術開発を行っています。iDARやToFカメラを使った障害物検出だけではなく、RGBカメラから移動可能な床領域を自動検出するFree Space Segmentationも統合して扱っています。これにより、ポイントクラウドでは捉えられない障害物も回避しながらの移動が可能です。

SLAM

独自のグラフベースSLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 技術を開発しています。LiDARだけでなくカラー画像列も用いることで、ロボットの持ち上げに伴う自己位置の大きな変化（キッドナップ問題）への対応や、環境の動的な変化に対しても頑健に自己位置を推定することができます。カラー画像から深度画像を生成する深層学習技術にも取り組んでいます。

深層学習

物体認識、Semantic Segmentation、音声認識などの深層学習技術を自律移動ロボットに導入しています。特にロボットの計算能力、消費電力に制約がある中で、最大限に推論性能を引き出す必要があります。Preferred Networksが持つスーパーコンピュータと学習モデル自体の最適化 (Neural Archtecture Search) を応用することで実現しています。

組込技術

ロボットに組み込むコンピュータの計算能力とロボットの価格や消費電力にはトレードオフが存在します。そのため、価格を抑えた自律移動ロボットを実現するには、計算能力を犠牲にしなくてはなりません。しかし、この制約下でも上記ソフトウェア群を長期間、安定的に、セキュリティも考慮して運用する必要があります。開発効率を維持しながらも様々な組込技術を駆使することで解決に導いています。