テクノロジー | Kachaka(カチャカ)

パワフルに静かに家具を運ぶ、
カチャカの先端テクノロジー。

Preferred Robotics/ Preferred Networksの知見を結集し、
これまで難しいとされていた家庭での自律移動を実現したのがカチャカです。

カチャカを自由にプログラミングして動かしたり、外部サービスと連携させたりできるカチャカAPI (Application Programming Interface)を公開しています。

カチャカの外部開発者向けAPIが公開【第1弾】

スマートファニチャープラットフォーム「カチャカ」のAPI (Application Programming Interface) 公開が始まりました。

Noteで読む

社員が更新中！APIのチュートリアル

事前準備からサンプル紹介まで、PFRoboticsの社員が解説しています。

Qiitaで読む

カチャカの構成

無駄を削ぎ落とした滑らかなコンパクトボディに、複数のセンサーやカメラ、LED、ドッキング機構を格納。

1
家具認識センサー
家具のドッキング位置を検出
2
ドッキングユニット
家具と連結してパワフルに運ぶ(20kgまで)
3
LEDリング
光でカチャカの状態を知らせる
4
フロントカメラ
画像認識のための情報を取得
5
レーザーセンサー
周囲の障害物との距離をセンシング
6
3Dセンサー
家具や人、物との距離をセンシング

床の落とし物も避ける
スムーズな走行

目的地までの最適なルートを導き出すため、
3種類のセンサー情報を統合したナビゲーション技術を実装。深層学習を活用し、
ピクセル単位で障害物を特定することで、
床面の障害物にぶつからずスムーズに移動します。

FSS（Free Space Segmentation）での床面認識

床に落ちているモノやカーペット、ケーブルなどを認識します。

LiDARでの障害物認識・自己位置推定

遠くのものを精度よく認識できるLiDARは、マップ作成にも活用されています。

ToFセンサーでのオーバーハング認識

LiDARでは検知できない机の天板などを避けたり、カチャカと家具がドッキングしたりする際に使われます。

環境が変わる家庭内でも
自己位置を見失わない

独自のグラフベースSLAM技術をPreferred Networksと共同で開発しました。
※SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）は、
ロボット自身の位置の特定とマップ作成を同時に実現する技術

自己位置推定

LiDARによる点群情報とカメラによるRGB情報を組み合わせたSLAM技術が使われています。カチャカはマップ作成の際に要所要所で画像の特徴も保存していて、もしマップ上の自己位置を見失っても、今いる場所から見える画像を照合することで位置を推定し直すことができます。

計算負荷への工夫

タスク処理をフロントエンドとバックエンドに分け、一度に過度な計算負荷がかからないようにしています。継続的に行っている自己位置の推定はフロントエンド（高頻度、およそ9Hz）で、比較的負荷がかかる自己位置を見失ったときの推定のやり直しやマップの修正は、バックエンド（低頻度、およそ0.3Hz）で行っています。

生活音に負けず指示を聞き分ける

家庭で発生する様々なノイズの中でも音声コマンドを聞き分けられるようさまざまな工夫を施しています。

ノイズ対策

距離が離れるとマイクに入る人の声は小さくなり、周囲の雑音の影響を受けやすくなります。カチャカの場合はこれに加えて、カチャカ自身がモーターやLiDARなどから大きな雑音を出しながら動いています。音声認識の精度を上げるには、この雑音を極力取り除いて、認識エンジンに入力する必要があります。そこでカチャカが出す雑音をあらかじめ収録し、その雑音とシミュレーションで作った遠くの音声を重ね合わせた音を使いニューラルネットワークによる学習を行うことで、雑音を低減して人の声を認識できるようにしました。

限られた計算量を有効活用

カチャカはPFNのハイパーパラメーター自動最適化フレームワーク「Optuna™」で最適化することで、限られた計算量で最大の性能を引き出しています。なお、ニューラルネットワークの計算資源の節約、GPU・DSPの活用には、PFNのニューラルネットワークモデル推論ライブラリ「PFVM」が使用されています。

技術仕様

カチャカ本体の仕様

外形寸法

幅240 mm x 奥行387 mm x 高さ124 mm

質量

10.0 kg

使用電池

充電式リチウムイオン電池

定格電圧

DC25.2 V

移動速度

最速800 mm/秒（カチャカシェルフ搭載時：500 mm/秒）

通信

Wi-Fi

カメラ

RGBカメラ× 2

センサー

レーザーセンサー（LiDAR）× 1、
3Dセンサー（ToF）× 1、
段差センサー× 2、家具認識センサー× 1

サウンド

マイク× 4 個、スピーカー× 1 個

※カチャカに搭載の音声認識ソフトウェアの開発にあたっては、国立国語研究所が構築した「日本語話し言葉コーパス」（CSJ）を許可を得て使用しています。

充電ドックの仕様

外形寸法

幅215mmx奥行105mmx高さ96mm

質量

350 g

入力

AC100 V、50/60 Hz

出力

DC32 V、2.8 A

カチャカシェルフの仕様

仕様

カチャカシェルフはモジュール式になっており、パーツの付け外しが可能です
カチャカシェルフ3段は2段・1段に、カチャカシェルフ2段は1段にして使用することができます
カバーパネル（アクセサリー）をお好みで付けることができます

素材

木材（ボード部）、スチール（フレーム部）、ウレタン樹脂（キャスター車輪）

外寸

カチャカシェルフ2段：幅488mm×奥行328mm×高さ435mm
（カバーパネル装着時）：幅497mm×奥行328mm×高さ435mm

カチャカシェルフ3段：幅488mm×奥行328mm×高さ717mm
（カバーパネル装着時）：幅497mm×奥行328mm×高さ717mm

重量

カチャカシェルフ2段：6.3kg
（カバーパネル装着時）：7.3kg

カチャカシェルフ3段：8.8kg
（カバーパネル装着時）：10.7kg

カバーパネルの仕様

素材

樹脂（芯材）
68% Post-Consumer Recycled Polyester, 32% Polyester（布地）

自律移動ロボットの研究、開発、製造、販売を行うPreferred Robotics（PFRobotics）は、深層学習などのAI開発スタートアップである株式会社Preferred Networks（PFN）の子会社として2021年11月に設立されました。PFNと共に目指す『すべての人にロボットを』を実現すべく、PFNが強みを持つ深層学習（ディープラーニング）技術とスーパーコンピュータを最大限に活用し、人の役に立つロボットの提供を目指しています。

「ねえカチャカ」を体験

ご予約のうえ来店いただいた方には、嬉しい特典も。