ｕｇｏ、双腕ロボット向けVTLAモデル開発でGENIAC採択

ｕｇｏは、経済産業省とNEDOが推進するGENIACに採択されました。
双腕セミヒューマノイドによる製造組立作業の自律化に向け、VTLAモデルを開発します。
自社製造ラインで約30万エピソードのデータを収集し、モデル開発から実機実証まで国内・自社で一貫して進めます。

記事の概要

採択された事業は、「双腕セミヒューマノイドによるコンタクトリッチな製造組立作業の自律化に向けたVTLAモデルの開発」です。
VTLAは、視覚（Vision）、触覚（Tactile）、言語（Language）、動作（Action）を統合して扱うモデルです。
ｕｇｏは、自社ロボット製造ラインを中心に、約30万エピソードの製造組立データを収集します。
データには、姿勢、RGB-D映像、タスク情報に加えて触覚情報も含める予定です。
同社は、触覚データを含む収集キットの開発、大規模データ収集、VTLAモデル構築、ロボットへの実装・実証を進めます。
データ収集からモデル開発、双腕セミヒューマノイドの実機実証までを、国内・自社で完結する開発体制を構築します。
背景には、製造業における熟練作業者の減少や、多品種少量生産への対応があります。
ｕｇｏは自社工場での実証を起点に、少人数・省エネルギーで稼働する「ダークファクトリー」の実現を目指します。

記事のポイント

1. 約30万エピソードを収集： 自社製造ラインを中心に、姿勢や映像、タスク情報、触覚情報を含むデータを約30万エピソード収集します。
2. 視覚と触覚を統合： 力加減など接触を伴う組立作業を対象に、視覚・触覚・言語・動作を統合するVTLAモデルを開発します。
3. 実機実証まで一貫対応： データ収集キットの開発からモデル構築、双腕セミヒューマノイドへの実装・実証までを国内・自社で進めます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 接触を伴う組立作業では、モデル性能だけでなく、自社工程に合わせた触覚データの収集方法と実機での検証体制まで含めて導入効果を見極める必要が生じそうです。
• ロボット開発企業： データ収集からモデル開発、実機実証までを一貫して進める体制が、双腕ロボットの競争軸になる可能性があります。同業各社には、自社で蓄積できる現場データの領域を見直す動きが求められそうです。
• 製造業の経営層： 自社工場での実証が進めば、多品種少量生産の自動化を検討する際に、視覚情報だけでは扱いにくい作業も候補に含めやすくなる可能性があります。まずは接触作業の適用範囲を整理することが重要です。

このニュースの背景

製造業では熟練作業者の減少と多品種少量生産への対応が課題となっており、従来のルールベース制御では自動化しにくい工程が残っています。
特に力加減を伴う組立作業では、視覚に加えて触覚を扱うフィジカルAIへの期待が高まっています。
一方、双腕ロボットと製造組立に特化したデータ基盤やVTLAモデルは類例が少なく、実用化に向けたデータ収集と実機検証が必要です。
今回の事業では、GENIACの支援を受けながら、データ収集からモデル開発、ロボット実証までを国内・自社で進める計画です。

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