Humanoid Simulation

Unitreeなどの対象機体の形状や関節構成、作業空間を、NVIDIA Isaac Simなどの仮想環境で再現します。
床面や接触、センサーなどの条件を整え、姿勢の維持や移動、物体を扱う動作を繰り返し検証できる環境を構築します。

姿勢の維持、歩行、腕や手を使う作業など、目的に応じた動作・機能を開発します。
機体とタスクに合わせて制御やAIモデルを調整し、バランスや接触、タスクの成否を確認しながら改善します。

仮想環境で検証した動作やAIモデルを、機体の仕様と利用できる開発環境に合わせて実機へ反映します。
センサーや関節の応答など、シミュレーションとの違いを確認し、段階的に動作範囲を広げながら調整します。

自社開発のRobot Decision System（RDS）では、ヒューマノイドの動作ログや操作履歴、シミュレーション結果から、行動の判断に必要なデータを作成します。
状況、行動の候補、選択した行動とその結果を整理し、企業や用途に応じた判断データセットの構築を進めています。

作成した判断データをもとに、次の行動を評価・選択する軽量なAIモデルの研究開発を進めています。
企業ごとの作業手順や目的に合わせて学習・チューニングし、ヒューマノイドのタスク判断に活用することを目指します。

タスクの難しさやリスク、現在の状態に応じて、判断方法や計算量を切り替える仕組みを研究開発しています。
モデルと判断方法の組み合わせをシミュレーションで比較し、成功率や判断速度、失敗する条件を検証します。

機体・用途に合わせた仮想環境

機体モデル、作業空間、タスクの設定を含むシミュレーション環境を、合意した形式で提供します。
継続して検証できるよう、実行条件や操作・設定方法も合わせて引き継ぎます。

開発した動作・AIモデルと関連ソフトウェア

開発・調整した動作や制御ソフトウェア、AIモデルを、検証条件と結果とともに提供します。
対象となる機能や動作ログ、学習・評価データの範囲は、プロジェクトに合わせて定めます。

実機への反映と継続開発への引き継ぎ

実機での実行設定や接続方法、確認した動作と今後の検証項目を整理します。
御社でテストと改善を継続できるよう、開発環境と運用方法を引き継ぎ、必要に応じて実装後の調整も支援します。