警備や点検など、非定型な環境での自律移動が求められるAIロボット「ugo」の自律走行システムを開発していただきます。
現在、内製の自律走行システムからROS 2ベースのシステムへの移行を進めており、Navigation2やSLAMといった最先端のロボティクス技術を活用して、動的な障害物回避や複雑な環境での自己位置推定を実現する、次世代の自律移動プラットフォームを構築します。
私たちと一緒に、AIロボットの開発を通じて、労働力不足の解決に挑戦しませんか？
ROS 2ベースの自律走行システムの設計・開発・最適化を担当していただきます。オフィスビルやデータセンターなど、人や障害物が動的に変化する環境での高精度な自律移動を実現します。
- ROS 2 / Navigation2を用いた自律移動システムの設計・開発
- SLAM（自己位置推定・地図生成）アルゴリズムの実装・チューニング
- LiDAR、IMU、エンコーダーなどのセンサーフュージョン
- 動的障害物回避アルゴリズムの開発・最適化
- 経路計画（Global/Local Planner）の実装
- 内製システムからROS 2への移行プロジェクト推進
- フィールドテストおよび技術検証
- 開発プロセスの最適化（Git flowの導入や開発環境整備など）
- 他部門との技術調整、要件定義のサポート
- OS：Linux (Ubuntu 22.04)
- インフラ：AWS
- その他：Docker, GitHub Actions, AWS Copilot CLI
- 言語：Python, C++
- フレームワーク：ROS 2 (Jazzy), Navigation2
- SLAM：slam-toolbox, AMCL等
- センサー：LiDAR, IMU, エンコーダー
- シミュレーター：Gazebo, RViz
- バージョン管理：Git (Git flow)
- コミュニケーション：Slack, Notion
- AI支援開発：Claude Code, Codex
非定型環境での自律移動という高難度な技術課題
- 警備・点検業務で求められる、人が行き交うオフィスやデータセンターでの自律移動
- 動的に変化する障害物（人、台車、ドア等）への実時間対応
- ROS 2への移行プロジェクトをリードし、最新のロボティクス技術スタックを導入できる
- 内製システムで培ったノウハウをROS 2エコシステムに統合する技術的チャレンジ
- LiDARやIMUなどのセンサーフュージョンによる高精度な自己位置推定
- 実機での検証機会が豊富で、シミュレーションだけでなく実環境でのチューニングが可能
- 多様なバックグラウンドを持つエンジニアが国籍問わず在籍するグローバルな環境です
- 幅広い専門性を持つエンジニアとともに、最先端のロボット開発に挑戦できる環境です
- 得意分野を活かしながら、新しい領域にも挑戦し、スキルを磨ける機会が多くあります
- 国籍も年代も異なる様々なメンバーがフラットに意見を交わし合い、切磋琢磨できるカルチャーがあります
- ROS 2エコシステムの第一線で、Navigation2やSLAMの実践的なスキルを習得
- 自律移動ロボティクスのスペシャリストとしてキャリアを構築
- 将来的には、新規ロボット機種の自律移動システムの技術リードも担える
- ゆくゆくは、新規ロボットの立ち上げにおけるソフトウェア開発にも関わるチャンスがあります
- フレックス勤務を活用し、働きやすい環境で技術革新に挑戦できます
- 配属先：ロボット開発部
- 開発組織の特徴：多様なバックグラウンドを持つエンジニアが国籍問わず在籍するグローバルな環境です
▼ コーポレートサイト
https://corp.ugo.plus/
▼ note
https://note.com/ugo_robot
▼ podcast ＜ugo Robotics Radio＞
https://open.spotify.com/show/51DueB6zSlbVzVXnGehD9y?si=86eaa8dcf06a4471
・応募時の書類（履歴書・職務経歴書）はPDF形式にてご提出いただきますようお願い申し上げます
