フォースティードロボティクス、ロボットの経路をリアルタイム生成するAI 実環境でPoC

フォースティードロボティクスによる実験結果。画像右上のグラフは緑がGround Truth(実際にロボットが通った軌跡)。赤がPrediction(AIが予測またはプランニングした軌跡)。
フォースティードロボティクスによる実験結果。画像右上のグラフは緑がGround Truth(実際にロボットが通った軌跡)。赤がPrediction(AIが予測またはプランニングした軌跡)。

AI(人工知能)やロボティクス技術の研究開発を手掛けるフォースティードロボティクス(東京・江東区)は3月12日、ロボットの移動行動をリアルタイムに生成するモビリティAI(人工知能)コアエンジン「Forcesteed-ARIA(フォースティード・アリア)」を開発し、実環境でのPoC(概念実証)を開始したと発表した。

「Forcesteed-ARIA」は、ロボットに搭載したカメラ画像を基に、数秒先の移動経路をリアルタイムに生成するAI。ロボットのローカル計算環境で動作するため、クラウド接続に依存せず移動行動を生成できる。

具体的には、カメラ画像と指示プロンプトから数秒先の移動経路の生成が可能で、SLAM(スラム、自己位置推定と環境地図作製を同時に行う技術)や高精度地図に依存しないマップレスナビゲーション機能を備える。また、ローカル処理でリアルタイム動作できる。AIは公開データセットと独自構築データセットを活用して基盤モデルを構築した。

同社によると、人や障害物を考慮した移動行動のプランニングや、目的を示すプロンプト(指示文)に応じたパス生成、通路や空間構造に沿ったナビゲーション、地図に依存しない移動、カメラ情報のみでのリアルタイム行動生成などが可能になるとしている。

今回のPoCでは、実環境で取得したロボット走行ログを使ったデータセットを構築し、人や障害物を回避しながら通路に沿って移動する経路生成を検証する。

今後は、実証の結果を基に、開発を進めるロボットプラットホーム「Guardian(ガーディアン)」への搭載を予定する。また、他社のロボット向けモビリティAI基盤の初期モデルとして、指示付き経路生成や、シミュレーション環境による大規模事前学習、異なる環境ドメインでの行動生成、実環境データによる継続学習の研究開発も進める。