環境学習は、ロボットのライフサイクルにおいて極めて重要な段階です。10年前、BALYOはSLAM（Simultaneous Localization and Mapping：同時位置推定・マッピング）に基づく、移動型ロボット分野で最先端のアルゴリズムを開発し、手動による資材運搬製品を真の自律走行車両へと進化させました。

BALYOは、最新のLIDAR（光検出・測距）技術と独自のアルゴリズムを組み合わせることで、ロボットの周囲から情報を取得し、数千もの位置情報を計算して、顧客の環境に追加のインフラ（反射板、ワイヤー、テープなど）を一切設置することなく、ロボットの「目」と「脳」だけで高精度な自己位置推定を実現します。

当社の設置ツールにより、自律型フォークリフトが参照として使用するマップを構築することで、お客様の環境レイアウトをロボットに学習させることができます。この参照マップは、壁、床のマーキング、ラック、柱、床の標示、防護柵、機械など、施設内のあらゆる構造要素を記録することで作成されます。 このプロセスが完了すると、参照マップはロボットのメモリに記録されます。ロボットは移動中に周囲を360°スキャンし、（LIDARを使用して）視認した情報を（参照マップという）既知の情報とリアルタイムで照合することで、自身の位置を正確に特定します（SLAM）。

BALYOのアルゴリズムは、高度なマルチナップLIDAR、相対的知覚インテリジェンス、視覚装置など、環境の変化に適応した一連の機能を活用することで、インフラが変化し続けるような困難な環境下でも十分に堅牢に動作します。

当社の3D LiDARを活用したこのプロセスは、販売プロセスの早い段階で実施されるため、シミュレーションの精度を高め、設置時間を最適化することが可能になります。

自動運転車と同じように、当社が「ドライバー」をご提供します。今回は、文字通り本物のドライバーです。 人間の脳と同様に、BALYOの技術はロボットに指令を送り、前進、停止、後退、旋回、フォークの昇降など、あらゆる動作を調整します。当社の技術は、特定のナビゲーションおよびミッションコーディングツールボックスを提供し、実際のドライバーの行動を模倣した一連の動作を生成することを可能にします。

当社の自律型ロボットは、お客様の環境や運用ニーズに合わせて構築された、あらかじめ設定されたナビゲーションゾーン内に限定して動作します。これにより生成される経路により、任意の地点から任意の目的地へ移動することが可能となり、ロボットの制御インテリジェンスと相まって、特定のタスクを実行する能力を提供します。

• 人、生産、機械、および製品
• 事故の減少
• 品質の向上
• 故障の低減