自律走行搬送ロボット
AMRとは、工場や倉庫内をセンサーとAIで自律的に経路を計算して移動する搬送ロボットです。従来のAGVとは異なり、磁気テープやガイド線なしで障害物を自動回避できるため、物流現場の効率化に広く活用されています。
ロボティクスのAI用語一覧（2ページ目）
71件ロボティクスに関するAI用語を71件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は2ページ目です。
アクチュエーター
アクチュエーターとは、電気信号や流体エネルギーを機械的な運動へと変換する駆動装置のことです。AIやセンサーが認識・判断した結果を受け取り、ロボットのアームやモーターを実際に動かす役割を担うため、知能システムと物理世界の架け橋として不可欠な存在です。
Visual SLAM
Visual SLAM（ビジュアルスラム）とは、カメラで撮影した映像（画像情報）を基に、自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術です。GPSが届かない屋内や地下空間でも機能し、自動運転車、ドローン、ロボット掃除機、AR・VRデバイスなどの移動体や空間認識において不可欠な役割を果たしています。
3Dマップ
3Dマップとは、現実世界の物理空間や物体を三次元の空間データとして表現した地図のことです。AIやセンサー技術の発展により自動運転車やロボットの自己位置推定と環境地図作成に不可欠な基盤技術として広く活用されています。
位置推定
位置推定とは、センサーやカメラのデータを用いて、マップ上における移動体やロボットの現在位置を正確に割り出す技術です。AIを活用した認識技術の向上により、自動運転車やドローン、自律移動ロボットなどの高精度な自己位置推定において不可欠な要素となっています。
ステレオカメラ
ステレオカメラは、2つのレンズで撮影した画像の視差を利用し、人間が両眼で立体を見るのと同じ原理で物体の距離や3次元形状を測定する光学センサです。コンピュータビジョンや自動運転、ロボティクスなどの分野において、リアルタイムで周囲の空間認識や障害物検知を行うために不可欠なキーデバイスとして広く活用されています。
遠隔操作ロボット
人間が離れた場所から通信回線を介して遠隔操作するロボット。AIの支援や自律制御技術を組み合わせることで、危険な環境での作業や精密な遠隔医療、災害救助など、人間の立ち入れない場所での活動を安全かつ効率的に実現するシステムとして注目されています。
シミュレータ
シミュレータとは、現実世界の物理現象やシステムを計算機上で模倣・予測するソフトウェアや装置のことです。AI分野、特に強化学習やロボティクスの開発において、安全かつ高速に大量の試行錯誤データを収集するための環境として不可欠です。実機を破壊するリスクなく、現実では困難な極端な環境変化も再現してAIモデルを学習させることができます。
協働ロボット
協働ロボットとは、人間と同じ作業空間で安全に並行して作業を行うために設計されたロボットです。従来の産業用ロボットと異なり、安全センサや出力制限を備えることで物理的な安全柵を不要にし、柔軟な作業支援を実現します。人手不足の解消や生産性の向上を目指し、コンピュータビジョンなどのAI技術と組み合わせて多様な現場で導入が進んでいます。
障害物回避
障害物回避とは、移動ロボットや自動運転システムがセンサーで周囲の環境を認識し、進路上の物体を検知して衝突を避けるための技術です。AIやセンサーフュージョンを活用することで、動的な障害物に対してもリアルタイムで安全なルートを再計画することが可能です。
拡張カルマンフィルタ
拡張カルマンフィルタ（EKF）は、非線形なシステムにおける状態推定を行うためのアルゴリズムです。通常のカルマンフィルタを非線形関数へ適用できるように拡張したもので、ロボットの自己位置推定やセンサーフュージョンなどの分野で広く利用されています。
シム・トゥ・リアル
Sim-to-Realとは、コンピュータ内の仮想環境で学習させたAIモデルや制御ポリシーを、現実世界の物理環境へそのまま適用する技術およびそのアプローチのことです。ロボット工学や自動運転の開発において、現実での試行錯誤コストや危険性を大幅に削減できる手法として注目されています。
逆運動学
逆運動学とは、ロボットアームなどの先端を目標の位置や姿勢に到達させるため、各関節の角度を逆算して求める計算手法です。AI分野では、キャラクターアニメーションの生成やロボット制御の学習に広く活用されています。
自動運転技術
自動運転技術とは、AI、センサー、GPSなどを駆使して、人間が運転操作を行わなくても車両が自律的に走行する技術のことです。交通事故の削減や移動効率の向上、物流の人手不足解消などが期待されています。自動運転の自動化度合いは、運転支援から完全自動運転まで、レベル0からレベル5の6段階に定義されています。
自律飛行
自律飛行とは、無人航空機が人間の遠隔操作を介さずに、AIやセンサーを用いて自ら周囲の状況を判断し、目的地まで飛行する技術です。ドローンなどのモビリティに搭載され、物流やインフラ点検、災害調査などの分野で実用化が進んでいます。
ロボットアーム
ロボットアームは、人間の腕に似た構造と機能を持つ機械装置です。関節部をモーター等で駆動させ、先端のアタッチメントを動かすことで、溶接や組み立て、ピッキングなどの多様なタスクを実行します。近年は、コンピュータビジョンや強化学習などのAI技術と融合することで、事前のプログラミングなしに自律的に動作する高度な制御が可能になっています。
3D空間マッピング
3D空間マッピングとは、現実世界の立体的な形状や構造をセンサーやカメラで計測し、デジタルな3Dデータとして再構築する技術です。AIによる画像認識やセンサーデータの解析を組み合わせることで、高精度な空間認識を実現します。AR/VRデバイスの環境認識や、自動運転車の自己位置推定、ロボットの自律移動など、幅広い分野で中核技術として活用されています。
サービスロボット
サービスロボットとは、製造工程以外の多様な領域で人間の生活や業務を支援するロボットの総称です。医療、清掃、配膳、物流などで導入が進んでおり、コンピュータビジョンや自律移動ロボットの技術、生成AIなどを活用して不確定要素の多い環境で柔軟に動作します。人手不足解消や業務効率化に貢献する重要技術です。
デッドレコニング
デッドレコニング（推測航法）とは、過去の既知の位置から移動速度や方向の変化を計算し、現在の位置を推測する技術です。外部信号に依存しないため、屋根のある場所や地下でも位置推定が可能です。自動運転車やロボットの移動で広く利用されますが、時間が経つほど累積誤差が大きくなる特性を持っています。
パーティクルフィルタ
パーティクルフィルタは、不規則に変動する非線形・非ガウスの動的システムにおいて、物体の位置や状態を推測するための状態推定アルゴリズムです。多数の仮説（粒子）を用いて確率分布を近似的に表現し、観測データに基づいて尤度の高い粒子を残すことで、不確実性の高い環境でも精度よく状態を追跡できます。
自律型ロボット
自律型ロボットとは、人間の直接的な操作や命令を常時受けることなく、周囲の環境をセンサーで認識し、状況を判断して自発的に行動を決定・実行するシステムです。人工知能や機械学習、コンピュータビジョンの技術を活用し、複雑で変化する環境下でも自律的にタスクを遂行することが可能です。
ティーチペンダント
ティーチペンダントとは、産業用ロボットに動作や位置情報、作業プログラムを教示（ティーチング）するための携帯型操作端末です。作業者が手元でロボットを遠隔操作しながら目標地点を記憶させ、動作速度や制御パラメータの設定、エラー確認などを行うことができます。
AMR
AMR（自律走行搬送ロボット）は、内蔵されたセンサーやAIを用いて自身の位置を推定し、目的地まで自律的に走行する搬送ロボットです。従来のAGV（無人搬送車）とは異なり、床面の磁気テープなどのガイドラインを必要とせず、障害物を検知して自動で回避ルートを選択できる柔軟性が特徴であり、倉庫や工場などで導入が進んでいます。
視覚的SLAM
視覚的SLAM（vSLAM）は、カメラの映像情報をもとに、移動ロボットやデバイスが自己位置を推定しながら、同時に周囲の3次元環境地図を構築する技術です。GPSが届かない屋内や地下などの環境でも高精度な位置測定とマッピングが可能であり、自動運転、自律移動ロボット、AR・VRなどの分野において極めて重要な役割を果たしています。