実世界データ収集ツール
ロボット・AIが世界を認識するための センシング基盤を構築する
ロボ ット・フィジカルAI
人間は感覚と経験から学習します。
フィジカルAIもまた、実世界との接触や動作から学習します。
ロボットは現実世界を十分に理解できていません。
スギノエイチは、人やロボットが接触した時に生まれる力や反力を取得し、AIやロボット開発に活用できる実世界データを取得するツールを提供します。
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ロボットハンドの接触情報取得
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フィールド環境でのセンシング
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AI学習向けデータ収集
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センサ実装・PoC開発
接触・力・動作を測る
実世界データとして蓄積する
デジタル通信
通信仕様書、ROS2対応
同じ手順でつなぐ
活かす・フィードバックで動かす
すぐにプログラムへ
PC, ロボット, AI学習, フィジカルAIに活用する
人のバランス制御データの収集とフィードバック制御への応用
立位時や着座時の重心移動や荷重変化を計測し、人のバランス制御を可視化します。
取得したデータは、歩行支援機器やフィードバック装置、ロボット制御の研究開発に活用できます。人と機器の相互作用を記録し、実世界データとして収集することが可能です。
＜バイオフィードバック制御＞
①QB-01でCOP移動や荷重変化を計測
②制御コンピュータへリアルタイム送信
③モータやアクチュエータを制御し、人の動作に応じたフィードバックを実現
活用製品：重心バランスセンサQB-01
接触・力覚データの遠隔伝達、VR空間上での再現
人やロボットが対象物へ加える力や接触状態を計測し、遠隔地への伝送やVR空間上での再現に活用できます。
接触圧、把持力、反力などを実世界データとして取得し、触覚提示装置や遠隔操作システム、フィジカルAIの学習・評価に利用できます。
＜接触・力覚データの伝送＞
① FSHubやLCHubで接触圧・把持力・反力データを取得する
② デジタル通信を介して制御コンピュータへリアルタイム送信する
③ VRシステムや触覚提示装置へ伝達し、接触状態や力感覚を再現する
活用例
・遠隔ロボット操作
・VR空間での触覚再現
・ロボットハンドの動作学習
・フィジカルAI向け実世界データ収集
活用製品：FSHub、LCHub
ロボット・フィジカルAI向け実世界データの収集
複数のセンサやカメラから取得したデータを統合し、ロボット学習やフィジカルAIの学習・評価用データセットとして活用できます。
人間やロボットが環境と相互作用する際の動作・荷重・接触データを同期して収録します。
＜実世界データ収集の流れ＞
① 人の動作・接触・荷重データを各種センサで収録する
② カメラ映像や制御信号と同期して記録する
③ AI学習やロボット制御アルゴリズムの開発・評価へ活用する
活用例
・ロボットハンド学習
・人間模倣学習
・フィジカルAI評価
・デジタルツイン構築
活用製品：FSHub、LCHub、QB-01、SMT-01
