UX052

物流配送向け自律搬送AMRプラットフォーム

自然言語から行動へ
認識・判断・操作を一体化した具身知能を、ひとつに

UX052は、2D LiDAR、深度カメラ、超音波センサー、IMUなどのマルチセンサー融合技術を搭載した、自律走行ロボットベース（AMR）。物流搬送・構内搬送・施設内運用など、多様なシーンに対応。

周囲環境を高精度に認識し、最適経路を自律的に計画。複雑な環境下でも、安全かつスムーズな自律走行を実現。

板金カバーと高剛性フレーム構造により、高い積載性能と耐久性を確保。モジュール設計を採用し、保守・拡張・二次開発にも柔軟に対応。

■ 対象分野・活用シーン

移動ロボット運動制御

AIモデル応用

ロボット工学

マシンビジョン

ROS

ナビゲーション制御

自己位置推定

hxbotics-ux052-amr-platform

製品特長

AIによる高度な知能化

自然言語理解とマルチモーダル認識に対応し、

タスク計画から実行までを一体化。

移動・操作一体型プラットフォーム

全方向移動とロボットアームを統合し、
狭小空間でも柔軟な作業を実現。

体系化された実習設計

段階的に学べるモジュール構成で、

幅広い教育シーンに対応。

仕様・スペック

■ 本体仕様

  外形寸法

  W555 x D480 x H348 mm

  本体重量

  60 kg

  定格積載

  90 kg

  走行構成

  6.5インチ駆動輪 x2、 3インチキャスター x4

  走行速度

  0 ~ 1.2 m/s

  走行モード

  双方向走行

  登坂能力

  10° 以下

  旋回性能

  360° 旋回対応

  最大旋回速度

  60 °/s

  最大段差乗越

  20 mm

  最小通過幅

  65 cm

  ナビゲーション方式

 

  レーザーSLAM、 ビジョン補助ナビゲーション、慣性ナビゲーション、

  超音波ナビゲーション

  センサー構成

   超音波センサー x3、 LiDAR x2、ビジョンカメラ x1、 オドメータ x1

  位置決め精度

  ±5 cm

  通信方式

  4G / Wi-Fi、 5Gアップグレード対応、Ethernetポート x1

  バッテリー

  リン酸鉄リチウム 24V 30Ah

  充電方式

  自動充電 / 手動充電

  充電時間

  4時間以下

  連続稼働時間

  7時間以下 (定格負荷)

■ 充電ステーション仕様

  外形寸法

  W290 x D155 x H275 mm

  入力電源

  AC 100 ~ 250V、 50/60 Hz

  充電電圧

  28.8V ± 0.2V

  充電電流

  10A以下

  ステーション出力

  300W、 最大充電電流 10A

  1日あたり消費電力量

  2 KWh 未満

実験項目

ロボットビジョン

基礎的な画像処理から深層学習、マルチモーダル認識まで、一貫した実践学習の流れを構築。

■ OpenCVビジョン

    ・色認識、形状認識、QRコード認識、バーコード認識

    ・カラーマーカー検出（総合処理＋フィルタリング）

■ AIビジョン – YOLO

    ・YOLOモデルの導入・デプロイ

    ・データセットのアノテーション、学習、デプロイ

    ・ワーク検出

    ・顔検出

■ AIビジョン – 通義千問マルチモーダル大規模モデル

    ・通義千問マルチモーダルAPIの導入・デプロイ

    ・物体検出およびラベリング




大規模モデルの導入と応用

音声インタラクション、マルチモーダル認識、ロボット実行を統合した、エンドツーエンドのAIモデル実践にフォーカス。

 ■ 音声対話インタラクション

　・音声認識（ASR）の導入・実装 – 通義千問

　・意味理解（LLM）の導入・実装 – DeepSeek

　・音声合成（TTS）の導入・実装 – 火山引擎

　・大規模モデルを活用した音声対話機能の実装

　・音声対話による電卓機能の実装

　・音声対話による音楽再生機能の実装

■ マルチモーダル視覚認識

　・通義千問マルチモーダルAPIの導入・デプロイ

　・物体検出およびラベリング

■ ロボット応用との連携

　・MCPに基づく認識・把持タスクプランニング

　・MCPに基づくナビゲーションタスクプランニング

 

ロボット本体

 シャーシおよびロボットアームの運動学と制御戦略に関する実践。

 

■ モバイルベース制御

　・エンコーダ付きモータのPID制御

　・全方向移動ベースの運動学制御

　・全方向移動ベースのオドメトリ制御（ジャイロセンサ含む）

■ ロボットアーム本体制御

　・サーボモータの位置制御

　・ロボットアームの運動学制御

　・ロボットアームの補間軌道制御

 

ロボットオペレーティング システム(ROS)

ROSのトピック、サービス、パラメータ管理およびMoveItによるモーションプランニングなどの中核スキルを習得。

■ ROSの基礎操作

　・Topic、Service、Parameter による turtlesim の移動制御

　・パッケージ移植と実行 – キーボードによる turtlesim 制御

■ Moveit! によるロボットアーム動作計画

　・ロボットアームのURDFファイル設定

　・Moveit! によるロボットアーム運動学モデルの設定

　・RViz によるロボットアーム動作計画の実現

 

 

移動ロボットのナビゲーション と自己位置推定

システムインターフェース、マッピングおよびナビゲーションの一連のプロセスを網羅し、マルチポイントナビゲーションの実践に対応。

■ 地図構築 　

    ・マッピング用プロジェクトファイルの設定 　

    ・新規地図の構築 

■ 地図ナビゲーション 　

   ・指定点ナビゲーションの実装 　

   ・自律回避ナビゲーションの実装 　

   ・複数座標ナビゲーションの実装

 

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