SEQSENSE（株）は、陽光ビルサービス（株）との契約の下、仙台空港に自律移動型警備ロボット「SQ-2（エスキューツー）」を導入した。

SEQSENSEは警備ロボットシステムとして自律移動型警備ロボット「SQ-2」と、利用者自身で遠隔でロボットを運用し、警備業務に利用できるクラウドシステムを2019年より提供している。
「SQ-2」は、独自の三次元センサ技術・自己位置推定・リアルタイム経路計画を駆使した高い自律移動性能を有す。あらかじめ指定された点検・監視ポイントまで自律的に移動し、ロボットに搭載されたカメラで現場の映像をリアルタイムに警備拠点へと配信することができる。また、ロボットから送られた情報は、クラウドシステムへと蓄積されるため、巡回結果のレポート作成や録画映像を後から確認することもできる。
このような機能を用いて、空港という広大な空間での巡回業務を一部代替することで、労力削減を実現。更に、ロボットには遠隔通話機能が搭載されており、施設利用客への呼びかけや問い合わせにも対応可能である。

同社は、今後も現場ニーズを汲み取ったロボットの開発を継続し「SQ-2」を警備業務の新たなパートナーとして必要とされるプロダクトへ進化させていくとしている。

ニュースリリースサイト：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000025363.html

ライカジオシステムズ（株）は、Windows / Android または iOS デバイスで利用できる GNSS / 地中探査用アプリ Leica Zeno Connect （以下 Zeno Connect）について、2022年3月7日に日本国内での提供を開始した。

■Zeno Connect の特徴
Zeno Connect は Windows / Android または iOS デバイスで利用できる GNSS / 地中探査用アプリである。ネットワーク型RTKの補正情報を受け取る際に必要な情報を設定する事ができ、GNSS 受信機より得た位置情報を他のフィールドアプリへ受け渡す事が可能。

■対応機器
・GNSS アンテナ：Leica FLX100、Leica GS07、Leica GS18T、Leica GS18 I
・地中探査：Leica DS2000 他

■対応OS
・Android 8-12
・iOS/iPadOS 14.3-15.2
・Windows 10

※対応 OS については 2022年3月現在の情報となる。以後新たにリリースされる OS バージョンへのサポートについては遅れる可能性あり。
※現在日本で販売している GNSS アンテナ/地中探査は iOS との接続未対応。

ニュースリリースサイト：（leica-geosystems）
https://leica-geosystems.com/ja-JP/about-us/news-room/news-overview/2022/03/jp_zenoconnect_220311

東京大学、（株）本田技術研究所、凸版印刷（株）、三洋化成工業（株）は、2022年1月1日に「装身型生化学ラボシステム 社会連携講座」を東京大学内に開設し、身体に装着し、汗などの生体試料（※1）から主にストレスや疲労などに関わる生化学情報を身体への負担が少なくかつ連続的にセンシングする「装身型生化学ラボシステム（※2）」の開発および、その実証技術の研究に着手した。

　本講座は、業種の異なる3社と東京大学のバイオエンジニアリング専攻で、ヒトとデバイス・マテリアル、さらに機械をつなぐバイオインターフェース技術、デバイスおよびシステム設計技術を構築し、さらには、開発する装身型生化学ラボシステムを用いた“先進ヘルスケアシステム”の実証技術を構築する。これによって、将来的には、自動車や建機など移動・輸送機械の運転時の安全性や快適性の向上、健康・医療、介護機器などでの活用による人々の一層の健康増進に貢献することを目指す。
　また、本講座は、装身型の生化学ラボシステムを用いた先進ヘルスケアシステムのあり方の議論を、医工学連携教育として実施することで、未来の医療を担う人材育成を行う。

＜“先進ヘルスケアシステム”とは＞
　年々盛んになりつつある、体温・脈拍・心電などのバイタル情報を用いて体調管理や健康維持に活用するヘルスケアを更に発展させ、安心・安全・快適性を向上させたウエアラブルセンシングデバイスかつ、さらにそれらの情報をIoTやAI技術と複合・高度化し、取り巻く環境や機器と連動させた次世代のヘルスケアシステムのこと。

※1 ヒトから得た汗などの材料サンプル
※2　小型の生化学分析デバイスが集積化された実験室機能を体に装着したシステム

■ 社会連携講座の概要
・講座名称:「装身型生化学ラボシステム」
・設置期間：2022年1月1日から2024年12月31
・代表教員：高井 まどか（東京大学大学院工学系研究科バイオエンジニアリング専攻教授）
・研究目的：汗など低侵襲で採取可能な分泌検体を継続的に取得・分析する装身型生化学
　　　　　　ラボシステムを搭載したヘルスケア用モニタリングデバイスの研究・開発

ニュースリリースサイト(TOPPAN)：https://www.toppan.co.jp/news/2022/03/newsrelease220309_2.html

（株）エクサウィザーズは、同社が提供するマルチモーダルなロボットAIソリューション「exaBase ロボティクス」によって、重機操業における作業状況を可視化し、熟練作業の効率的な技能伝承を実現するデータ解析基盤を構築した。
そして、本年2月より、日本製鉄（株）の東日本製鉄所君津地区において同解析基盤の検証を開始した。

□背景
少子高齢化に伴う人手不足や製造現場での技能伝承の課題を背景として、産業基盤のＤＸによる「遠隔化・自動化」の推進が喫緊の課題となっている。
製鉄現場では、溶けた鉄の成分、品位調整をする際に発生するスラグ※を分離する作業が必要になる。この作業では1,000度を超える高温溶融物を扱うため、作業員は現場に設置したカメラで確認しながら重機を用いて遠隔操作で作業を実施している。高温溶融物の状況が変化する中での作業には、作業員の知識・経験に基づく判断が重要であり、効率的に技能伝承を進める上で実作業の指標化や熟練技能者のスキル・ノウハウを形式知することが難しいといったことが課題となっていた。
※：金属を製錬した時に出る副産物。

□スラグ分離作業におけるデータの可視化を実現、AIが作業者に向けた要点を提示することで作業の効率化・均質性の向上を見込む
上記課題の解決に向け、エクサウィザーズと日本製鉄はスラグ分離作業における重機操業デジタル化プロジェクトを進めている。このたび、同取り組みの一環として「exaBase ロボティクス」を用いて重機操業における熟練作業の技能伝承を実現するデータ解析基盤を構築し、東日本製鉄所君津地区において検証を開始した。これにより、重機操業においてこれまでデジタル化できていなかった様々なデータの可視化を実現するとともに、作業における熟練要素の解析を行うことで、勤続10年以上のオペレーターに現れる操業技術を明確にすることができた。また同時に、新人オペレーターにおいても熟練オペレーターと同様の操業が行えるようにAIが作業者に向けた要点を提示することで補佐するソフトウェアを敷設したため、今後、同作業の効率化および均質性の向上が期待される。

【データ解析概要】
①センサデータ　：重機の操業位置、速度等
制御板の操作情報と重機先端のリアルタイムな位置を取得するセンサによって、オペレーターによる操作信号と重機の位置変動を取得し、作業傾向を解析

②動画データ　　：スラグ分離作業の状況、溶融物の状態等
操業エリアに取り付けられたカメラから得られた画像データにより、スラグ分離状況を解析

③操業情報　　　：処理日時、作業者情報等
各操業ごとの担当者、実施日時、対象作業難度を上記データに紐付け、統合的に解析を実施

【exaBase ロボティクス 概要】
「exaBase ロボティクス」は、AIプラットフォーム「exaBase」のロボット向けAIとして、対象物の画像データ、現場機器・ロボット制御データやシミュレータ生成データ等、様々なマルチモーダルデータを活用して工程の自動化・最適化を可能にするロボットAIソリューションである。単純作業の代替や熟練者の動作再現等、様々なシーンで活用することができる。（画像）

【活用例】
１.不定形物の把持
野菜・魚等の形に個体差があり一定ではない食品や反射・透明性のある物体の把持が可能
2.粉体秤量
多品種の粉体の高精度での測りとりを実現
3.熟練者の動作再現
研磨・研削・重機操作等、熟練の作業者の動作の見える化とロボットによる自動化を実現

※exaBaseはエクサウィザーズの登録商標

ニュースリリースサイト：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000108.000030192.html

MODEセンサークラウドは、（株）リコーが提供する「RICOH EH 環境センサーD201/D202」を、MODE標準センサとしてMODEセンサークラウドに対応した。

■ 背景
DX（デジタルトランスフォーメーション）が注目される中、遠隔地からリアルタイムで現場の状況を把握できるIoT技術が活用されている。場所と用途に応じた様々なセンサが求められる一方で、膨大なデータの扱い方と管理方法にも課題がある。
この度、リコーが提供する「RICOH EH 環境センサーD201/D202」をMODEセンサークラウドへ連携させることで、収集データをクラウドに長期間保管、IoTデータとして様々な活用が可能となるとのこと。

■リコー製品概要
固体型色素増感太陽電池搭載 「RICOH EH 環境センサーD201/D202」（画像）
【対応製品】 RICOH EH 環境センサーD201/D202
【詳細URL】https://industry.ricoh.com/dye-sensitized-solar-cell/sensor
【ポイント】
RICOH EH 環境センサーD201/D202は、温度や湿度などの環境情報を検出するセンサ。室内光で高い発電性能をもち、暗くなりがちな場所でも活用できる。小型サイズで電池交換作業が不要のため、設置場所を選ばず、どこでも簡単に設置が可能。
MODEセンサークラウドに標準対応したことで、「RICOH EH 環境センサーD201/D202」から取得した各種データを、MODEが提供するユーザーインターフェース画面で可視化することが可能となりました。またクラウド上に長期にわたっての保管や、他システムとの連携も容易となるという。

■MODEセンサークラウドの概要
MODEセンサークラウドは、センサのデータに特化したデータ収集サービス。IoTの知識がない方でも簡単に導入でき、リアルタイムでのデータ活用を実現する。
独自技術を搭載し、すでに40種類以上のセンサに対応しているMODEのゲートウェイソフトウェアにより、あらゆるセンサを簡単に接続することができる。
また、直感的に利用できるWebアプリケーションや外部システムとのAPI連携などを用意し、データ活用と開発をサポートしている。
MODEセンサークラウド紹介ページ：https://www.tinkermode.jp/sensor_cloud

ニュースリリースサイト(MODE)：https://news.tinkermode.jp/news/202203-ricoh-d201d202

dSPACEは、高分解能のビジュアル表示機能を備えた自動運転機能のテストおよび妥当性確認用の新たなセンサシミュレーションソリューションであるAURELIONを発表した。
このソリューションはローカルまたはクラウド上から操作でき、カメラシミュレーション向けの本物のような画像をリアルタイムに生成したり、リアルタイムのレイトレーシング技術によってレーダーおよびLiDARシミュレーション向けの厳密な環境を構築したりすることが可能。AURELIONを使用することにより、開発者はプロトタイプ車両を実走させるはるか前から、自動運転アルゴリズムを仮想テストドライブでシミュレートし、妥当性を確認することができるという。

AURELIONはSIL（Software-in-the-Loop）テストやHIL（Hardware-in-the-Loop）テストに加え、クラウド上で検証を並列で行う場合など、開発プロセスのあらゆる段階で利用できる。さらに、ニューラルネットワークのトレーニングやテストなど、人工知能ベースの機能やトレーニングデータの開発にも活用できる。

AURELIONには強力な3Dレンダリングエンジン、高精度のdSPACEシミュレーションモデル、歩行者や車両などのリアリスティックな3Dアセットが備えられているため、センサ、周辺環境、天候条件、照明条件（日中、夜間）、マテリアルを正確にシミュレートすることが可能。そのため、開発者は幅広いシナリオをシミュレートしながら、実車によるテストドライブではほとんど発生しないようなコーナーケースをテストすることもできる。

この新たなソリューションでは、センサモデル向けの大規模ライブラリを常に最新の状態で使用しているため、まだ市販されていない新しいセンサをシミュレーションソリューションで再現することができる。これを実現するため、dSPACEでは世界の主要センサメーカーと提携しており、さまざまなカメラ、LiDAR、およびレーダーテクノロジの開発者と継続的に協働している。AURELIONには、サードパーティ製センサモデルを統合することも可能。
また、単一の製品内にdSPACE MotionDeskやSensorSimの機能をまとめて実装しているため、機能や精度がより向上したソリューションをセンサシミュレーション分野で活用できる。さらに、車両シミュレーションモデルであるASM、シミュレーションプラットフォームであるVEOS、パラメータ設定ソフトウェアであるModelDeskなどのその他のdSPACEツールを組み合わせれば、自動運転車両用ソフトウェアスタックのテストおよび妥当性確認に対応したエンドトゥエンドのソリューションを実現することができる。

このソリューションはローカルまたはクラウド上から操作でき、カメラシミュレーション向けの本物のような画像をリアルタイムに生成したり、リアルタイムのレイトレーシング技術によってレーダーおよびLiDARシミュレーション向けの厳密な環境を構築したりすることが可能。

ニュースリリースサイト：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000002.000096375.html

STマイクロエレクトロニクスは、高精度・超低消費電力を実現する第3世代MEMS技術を採用したMEMSセンサ4製品を発表した。これらの製品は、コンスーマ向けモバイル機器や、ファクトリ･オートメーション、ヘルスケア機器、および小売物流システムの性能および機能を大幅に向上させるという。

MEMSは、スマートフォンやウェアラブル機器において、直感的なコンテキスト認識機能を実現する堅牢かつ小型のモーション･センサや環境センサの基盤となる技術。STの第3世代MEMSセンサは、センサ性能の向上に加え、従来技術と比べて大幅な出力精度の向上や低消費電力化を実現している。アクティビティ検知や屋内ナビゲーション、産業用センシングなどに最適で、きわめて高い精度を提供する。また、低消費電力のため、バッテリ寿命の延長に貢献する。

STの第3世代MEMSセンサには、STの機械学習コア（MLC）を内蔵した製品や、電荷変動（QVAR）検出チャネルを搭載した製品が含まれている。MLCは、超低消費電力で動作するエッジ･アプリケーションへ機械学習機能の導入を実現する。電荷変動（QVAR）検出チャネルは、スマート･ウォッチやフィットネス･バンドによる接触センシング、または非接触センシング（レーダー）を介して、静電気の電荷変化をモニタリングする。これにより、ユーザ･インタフェース制御を強化して、シームレスな操作を実現することができる。また、湿度 / 結露検出の簡略化も可能。非接触センシング機能は、人体検出やアクティビティ･モニタリング、人数カウントといったアプリケーションに最適とのこと。

STの第3世代MEMSセンサ初の製品である大気圧センサ「LPS22DF」および「LPS28DFW」（防水タイプ）は、1.7µAの最小消費電流と0.5hPaの絶対圧精度を備えている。LPS28DFWは、最大測定範囲を1260hPaまたは4060hPa（水深約30メートルの水圧に相当）から選択できるため、水中でも正確な垂直位置を測定可能。「LPS22DF」および「LPS28DFW」は、モバイル機器やスマート・ウォッチを含むウェアラブル機器の高度計および気圧計の性能向上に貢献する。また、気象観測機器や高精度水深センサといった産業機器にも最適という。

3軸加速度センサ「LIS2DU12」は、アンチエイリアス処理を備えた超低消費電力アーキテクチャとして設計された製品。LIS2DU12に搭載されたアンチエイリアス･フィルタは、きわめて低い消費電流で動作する。
LIS2DU12は、I3Cインタフェースを搭載した初の加速度センサである。100Hzの出力データ･レート（ODR）における消費電力がわずか3.5µAで、きわめて小型のパッケージ（2.0 x 2.0 x 0.74mm）で提供される。ウェアラブル機器や補聴器、完全ワイヤレス･イヤホン（TWS）、ワイヤレス･センサ･ノード、およびシステムの最適化が不可欠なあらゆるアプリケーションに最適とのこと。

6軸モーション･センサ「LSM6DSV16X」は、QVAR静電容量式センシング、MLC、ステート･マシン（FSM）を備え、高速応答と低消費電力を実現する。最小動作電流は12µA。また、LSM6DSV16Xに搭載された新しいステート･マシンには、自己構成機能（ASC）が搭載されている。ASCでは、デバイスがコンテキストを認識し、システムのウェイクアップなしで自動的に再構成を行うため、消費電力の大幅な削減が可能。LSM6DSV16Xは、2022年内に量産が開始される予定だが、非接触センシングを活用したユーザ検知によるノートPCの自動ウェイクアップ･アプリケーションにおいて、すでに評価が進められているという。

大気圧センサ「LPS22DF」は、10ピンのLGAパッケージ（2.0mm x 2.0mm x 0.73mm）で提供され、販売代理店およびSTのeStoreから入手可能。LPS28DFWは、7ピンのLGAパッケージ（2.8mm x 2.8mm x 1.95mm）で提供される。販売代理店から入手可能で、STのeStoreでは無償サンプルも提供されている。両製品ともに現在量産中で、単価は約1.90ドル。3軸加速度センサ「LIS2DU12」および6軸モーション･センサ「LSM6DSV16X」は、2022年内に量産が開始される予定としている。

詳細については、ウェブサイトを参照。
( https://www.st.com/ja/mems-and-sensors.html?icmp=tt25323_gl_pron_feb2022 )

ニュースリリースサイト：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000001218.000001337.html