VLAモデルを用いた双腕ロボットによる「部品の持ち替え」などの連携動作に検証環境下で成功
AIを活用したソリューション開発を手掛けるABEJA（アベジャ）は8月31日、村田製作所と共同で、将来のな研究・実験業務の自動化を見据え、AIがロボットなどを自律的に制御する技術「フィジカルAI」を用いた技術検証を実施したと発表した。
村田製作所はこの技術検証の成果を、同社内開発業務へ展開することを目指している。
検証では、視覚情報（Vision）、自然言語（Language）、具体的な行動（Action）を統合的に処理するVLAモデルを用いて、これまで難易度が高いとされていた双腕ロボットによる「部品の持ち替え」を含む一連の連携動作を検証環境下で、実機で成功させたという。
両社は将来の研究・実験業務へのフィジカルAI適用に向け、技術的な可能性を探索する。
検証でABEJAは、シリンダーなどの実験器具の取り扱いを想定し、まずは1本のアーム（片腕）による対象物の把持および、ラックへの定位配置の検証から開始した。データ収集、学習、推論サイクルの反復検証を経て、より複雑な動作が可能な、2本のアームを持つ双腕ロボットへの応用の可能性も確認した。
2本のアームで対象物を持ち替える動作は、片腕ごとの微小な誤差が両腕の連携時に大きく影響するため、受け渡す瞬間の対象物の位置や向き、タイミングを極めて正確に合わせる必要がある。高度な制御技術が不可欠で、難易度の高い動作となっている。
検証では、双腕ロボットに搭載されたカメラの画像情報を基にAIが自律的に動作を推論し、「左のアームで対象物を掴む」「右のアームに持ち替える」「対象物の向きを変えて、所定のラックに挿入する」といった一連の動作が検証環境下において成立することを確認した。
従来の産業用ロボットでは、特定の条件下に合わせてあらかじめ設定された条件から対象物の位置や向き・タイミングが変化した場合、柔軟に動作することができないのがネックだった。
ABEJAは、複数のセンサーを搭載した双腕ロボットを人が遠隔操作して手本となる動作を実演し、収集した数百回に及ぶ操作データをAIに模倣学習させるシステムを構築した。
ロボットがカメラ画像などから対象物の状態を捉え、学習した一連の動作を実行できることを確認した。
また、検証で使用した基盤モデルには、NVIDIAの「GR00T N1.7」を採用。同モデルは商用利用が可能であることに加え、小さな部品の組み立てなど指レベルの制御が可能であることや、多段階推論能力に優れ複雑な作業が可能であるといった特徴を備えている。
そのため、単なる検証にとどまらず、より人間に近い動作が可能になるとみている。
双腕ロボットが左のアームで対象物をつかみ（写真左）、右のアームに持ち替える（写真右）様子
対象物の向きを変えて、ラックに挿入する様子
（藤原秀行）※いずれもABEJA提供
