配送・警備・清掃・接客ロボットの導入が進む一方で、人とロボットが同じ空間を共有する現場では「接近・干渉・通行阻害」が增えます。事故・接触リスクを導入前に評価し、運用ルールをデータで設計できる状態が必要です。
HULIXはロボットと人を同一点群空間で追跡し、接近・干渉・通行阻害を地点別・時間帯別に抽出。導入計画と運用ルール改善の判断をデータで支えます。
サービスロボットと人の軌跡・接近・干渉・通行阻害を3Dで可視化し、導入計画と運用ルールの安全評価を支援します。
同じ点群空間で人とロボットを追跡し、接近と干渉を共通データで議論。
導入前の安全リスク評価と、導入後の運用ルール改善の両方を支援。
人の顔・個人属性は取得せず、点群と動線のみで安全を評価。
動線の交錯 配送・サービスロボットと人の動線が交錯する。
安全評価不能 ロボット運用前後の安全リスクを定量化できない。
事前評価ができない 事故・接触リスクを導入前に予測できない。
人・ロボの3D観測 ロボットと人を同一点群空間でLiDAR追跡。
接近・干渉のAI診断 接近・干渉・通行阻害・動線交錯を地点・時間帯別に抽出。
運用ルール改善 ロボット導入計画・走行ルート・速度ルールの前後比較。
オフィス・商業施設の配送ロボ 人とロボの干渉評価。
ホテル・レストランの接客ロボ 接近・走行ルート検証。
大学キャンパス・公共空間 ロボット走行エリアの安全評価。
工場・物流拠点 フォーク・人・AGVの接近検証。
ロボット導入Before/After 導入前後の安全リスクマップ比較。
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