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公開：2025-02-07

KCCSと北大が雪上走行可能な自動配送ロボットを共同開発、国内初の準公道走行試験に成功

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• KCCSと北大が雪上走行可能な自動配送ロボットを共同開発
• 国内初となる準公道での走行試験に成功
• 降雪環境下での安定走行と自己位置推定を実現

KCCSと北大が共同開発した雪上走行ロボットの走行試験成功

京セラコミュニケーションシステム（KCCS）と北海道大学（北大）は2025年2月5日、雪上を走行する中速・中型自動配送ロボットの共同開発および準公道での走行試験の成功を発表した。NEDOの革新的ロボット研究開発基盤構築事業の一環として実施された本試験は、国内初の取り組みとなる画期的な成果である。^[1]

開発された自動配送ロボットは、北大大学院工学研究院の江丸准教授が研究する積雪・降雪環境でのAIによるノイズ除去技術とKCCSの自律走行技術を組み合わせることで、降雪量約3cm/hの環境下でも10km～15km/hでの安定走行を実現した。LiDARとGPSを組み合わせた自己位置推定システムにより、積雪環境下でも正確な走行が可能になっている。

走行試験は北大構内の準公道で実施され、工学部棟西側エリア（総距離1.1km）と北大メイン道路および北部エリア（総距離4.0km）を走行ルートとして設定した。車体はミニカー規格（長さ2.5m以下×幅1.3m以下×高さ2.0m以下）に準じており、遠隔監視システムによる安全な運用体制も確立している。

自動配送ロボットの技術仕様まとめ

LiDARについて

LiDARとは「Light Detection and Ranging」の略称で、レーザー光を対象物に照射し反射光を観測することで、対象物までの距離や形状を計測するセンサー技術のことを指す。以下のような特徴を持っている。

• 高精度な3次元計測が可能
• 天候や照明条件の影響を受けにくい
• リアルタイムでの環境認識が可能

自動配送ロボットの開発においては、LiDARがGPSと連携することで積雪環境下での自己位置推定精度を向上させている。特に側面の積雪による環境変化が大きい状況下でも、LiDARとGPSの組み合わせにより正確な自己位置推定を実現し、安定した自律走行を可能にしている。

雪上走行自動配送ロボットに関する考察

KCCSと北大による雪上走行自動配送ロボットの開発成功は、積雪地域における物流課題の解決に向けた重要な一歩となる可能性を秘めている。特に日本の国土の約1/2が豪雪地帯として指定されており、降雪期の配送員不足という深刻な社会問題に対する具体的な解決策として期待が高まるだろう。

今後の課題として、より厳しい気象条件下での走行性能の向上や、積雪量の変化に対する適応能力の強化が挙げられる。また、遠隔監視システムの信頼性向上や、緊急時の対応プロトコルの確立など、実用化に向けた安全面での取り組みも重要になってくるだろう。

将来的には、AIによるノイズ除去技術やLiDARシステムのさらなる進化により、より過酷な環境下での安定走行が実現する可能性がある。積雪地域における物流革新の先駆けとして、この技術の発展と実用化に期待が集まる。

参考サイト

1. ^ 京セラコミュニケーションシステム. 「国内初、雪上を走行する中速・中型自動配送ロボットを共同開発準公道で走行試験成功｜KCCS」. https://www.kccs.co.jp/news/release/2025/0205-2/, (参照 25-02-07).

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