フォーススティード・ロボティクス、ヒューマノイドロボ向け汎用コントローラー開発

AI（人工知能）やロボティクス技術の研究開発を手掛けるForcesteed Robotics（フォーススティード・ロボティクス、東京・江東区）は4月3日、ヒューマノイド（人型）ロボット用の汎用（はんよう）コントローラー「Forcesteed-LEIVOR（フォーススティード・レイバー）」を開発したと発表した。産業用ロボットで広く利用されるティーチングによる動作設計に加え、模倣学習や推論処理などのAIロボティクス技術を統合しており、ロボットSIerのヒューマノイドロボ導入・運用を支援する。

「Forcesteed-LEIVOR」は、ロボットの学習、動作生成、知的行動、実行制御を一体的に扱えるフレームワーク。従来のティーチング型ロボット開発とAIロボティクスを同一の実装フローで扱えるようにした。

特定機種専用ではなく、複数のヒューマノイドやセミヒューマノイドに適用展開できる汎用コントローラー、産業用ロボットや協働ロボットの現場で培われたティーチングやプログラム設計の考え方を生かしながら、ヒューマノイドロボット向けの動作設計や業務実装を進められる設計、人の作業データを利用した模倣学習や、状況に応じた推論処理の組み込みに対応し、VLAモデルを活用した制御と従来のルールベース制御を組み合わせた柔軟な運用が、主な特長。現在は、ユーゴー、中国ロボットメーカーのリアルマン、ユニツリーのロボットに対応する。

フォーススティードによると、ヒューマノイドロボットは成長が期待される一方、実際の業務現場への導入はまだ限定的という。背景には、産業用ロボットで一般的なティーチング中心の開発手法と、近年のAIロボティクスで主流の模倣学習や推論ベースの開発手法の間にギャップがあり、既存のロボットSIerの技術や運用ノウハウをそのまま活用しにくい事情があると指摘する。同社は、新型コントローラーで、このギャップを埋め、現場でのPoC（概念実証）推進を狙う。

今後は、VLAモデル対応の拡充に加え、画像認識技術や既存のロボットピッキングパッケージとの統合も進める。