commissure、触覚統合基盤の開発でNEDO事業に採択

commissureは、NEDOの2026年度「NEP躍進コース3000」に採択されました。
人の作業を記録するUMIデバイスとロボットに取り付ける触覚モジュールを開発します。
触覚データを映像や動作データと統合し、ロボットの模倣学習や現場検証につなげます。

記事の概要

採択対象の事業では、UMIデバイスとロボットの双方に取り付けられる触覚モジュールを開発します。
人が物を扱う際の圧力や接触状態を記録し、ロボットの作業学習に利用できるようにします。
小型の触覚モジュールとソフトウェアを既存機器へ後付けし、収集側と実行側を共通のデータ形式でつなぐ構成を目指します。
触覚モジュール「HaptoAtom」は、指先に取り付けて接触面の圧力分布を捉える計画です。
統合ソフトウェア「HaptoConnect」は、触覚データを映像や動作データと時刻同期し、LeRobotやIsaac Simへの接続を整えます。
検証対象には、部品の差し込みやコネクター接続など、ワイヤーハーネスに関わる作業を想定しています。
「NEP躍進コース3000」は、2026年度の制度概要で補助対象費用3,000万円以内、補助率1／1、事業期間12カ月以内です。

記事のポイント

1. 触覚データを共通化： 人の実演とロボットの実行で共通の触覚データを使い、学習への接続に必要な作業を減らします。
2. 後付け型モジュール： HaptoAtomは既存のロボットやUMIデバイスの指先に取り付け、構成変更を抑える計画です。
3. 製造作業で検証： 差し込みやコネクター接続を対象に、触覚情報の有無による学習結果を比較します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 製造企業は、既存機器を大きく बदलえずに触覚を加え、差し込みや接続作業で効果を比較できる可能性があります。導入時は、データ収集から実機検証までの運用設計も検討が必要です。
• ロボット研究者： 人の実演とロボット実行で共通の触覚データを扱える構成により、映像・動作・触覚を組み合わせた学習実験を始める際の準備負担が下がる可能性があります。
• 同業サービス提供者： 触覚の取得機器だけでなく、時刻同期や学習環境との接続、実機検証までを含む支援が重視される可能性があります。既存のデータ取得サービスも対応範囲の見直しを迫られそうです。

このニュースの背景

人が部品の差し込みやコネクター接続を行う際は、映像や手の動きだけでなく、抵抗や接触の変化も力加減の調整に使っています。
ロボットの学習に触覚を取り入れるには、センサーの装着に加えて、映像・動作との時刻同期やデータ形式の整理、学習ソフトウェアへの接続が必要です。
今回の開発は、人の実演から集めるデータとロボット側で取得するデータを共通化し、収集から学習・評価までをつなぐ構成を目指すものです。
人手不足や技能継承が課題となる製造現場を想定し、補助率1／1で12カ月以内の研究開発・実証を支援するNEDO事業の枠組みが活用されます。

関連するニュース

• commissureが携帯型UMIデバイスで人の作業を計測し、ロボット学習用データへ加工するサービスを開始しました。
• 株式会社commissureが、フィジカルAIの模倣学習用データ収集デバイスを9項目で比較できるサイトを公開しました。
• GramEyeはNEDOに継続採択され、米国向け次世代機と微生物同定AI基盤を開発します。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES

commissure、『Physical AIの模倣学習を加速するアドオン型触覚統合プラットフォーム』がNEDO「NEP躍進コース3000」に採択

株式会社commissureのプレスリリース（2026年9月1日 10時10分）commissure、『Physical…