AIロボットの“思考”を可視化する「AT-SYNAPSE Web Console」を開発

株式会社アトラックラボは、AI自律制御システム「AT-SYNAPSE」向けのWebコンソールを開発しました。
「AT-SYNAPSE Web Console」は、ロボットのカメラ映像やセンサー情報に加え、LLMの認識・判断・行動選択をタイムスタンプ付きで表示します。
デスクトップPC上でLLMエージェントを動かす「Brain on Desktop」と連携し、AIロボットの開発や検証を支援します。

記事の概要

株式会社アトラックラボは、自社開発のAI自律制御システム「AT-SYNAPSE」向けに、「AT-SYNAPSE Web Console」を開発しました。
Webブラウザ上で、ロボットのカメラ映像、機体状態、LLMの思考ログをリアルタイムに確認できます。
表示項目には、バッテリー電圧、左右車輪の回転数、障害物までの距離や方向、接続状態などが含まれます。
LLMがカメラ画像をどう解釈し、周囲をどう認識し、どの行動を選択したのかを、タイムスタンプ付きで表示します。
同社は、LLMエージェントをデスクトップPC上で動かし、MCP対応アプリからロボットへ接続する「Brain on Desktop」のUIも用意しました。
Brain on Desktopでは、カメラ画像の取得、画像認識、周囲状況の判断、ROS 2ツールの呼び出し、音声応答などを確認できます。
AT-SYNAPSE Web ConsoleとBrain on Desktopは、ROS 2、MCP、rosbridge、WebSocketを連携させます。
NVIDIA Isaac Simとの連携にも対応し、実機導入前の仮想空間で自律移動、障害物回避、安全停止などを検証できます。

記事のポイント

1. 機体状態を一元表示： カメラ映像、バッテリー電圧、車輪回転数、障害物情報、接続状態、AIの思考ログを一画面で確認できます。
2. AIの判断過程を可視化： LLMが画像や周囲の状況をどう解釈し、なぜ行動を選んだのかを、時系列のログで把握できます。
3. 仮想空間にも対応： ROS 2やMCPを介してロボットと接続し、NVIDIA Isaac Simの仮想空間でも認識・判断・制御を検証できます。

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