株式会社ABEJAは、東日本旅客鉄道株式会社（JR東日本）と連携し、大規模開発エリア「TAKANAWA GATEWAY CITY」における館内物流の自動化を目指し、フィジカルAIを用いた実証プロジェクトを開始した。
双腕ロボットによる荷物の認識・把持・積み込みという一連のプロセスを自動で行うことに成功している。
デリバリーロボットへの荷物受け渡しを自動化
「TAKANAWA GATEWAY CITY」は、JR東日本が品川車両基地跡地で推進する大規模開発エリアで、重点テーマの一つに「モビリティ」を掲げている。館内デリバリーでは自律走行型デリバリーロボットの導入検証が進んでいるが、ロボットへの荷物の受け渡しは荷物の位置や向きが不規則になりやすく、従来の産業用ロボットで自動化するには導入・調整のコストが高いことから、これまで人手に頼る領域として残っていた。
ABEJAは今回、JR東日本と協力して現場のデータ収集を行い、AI活用を実運用として成立させることを目指す「ABEJA Platform」上のフィジカルAI関連技術を、7軸関節を持つ双腕ロボットに統合した。これにより、荷物の認識・把持・積み込みという一連のプロセスの自動化を実現している。
模倣学習で現場の不確実性に対応
あらかじめ動作を設計しておく従来の産業用ロボットは、荷物の位置や向きのズレ、対象物の個体差といった現場の不確実性に柔軟に対応しづらい。
ABEJAは、現場の不確実性を前提とした基盤モデルを用いたシステムを構築し、データや人の動きをもとに継続的な追加学習を行うことで、双腕ロボット自らが現場の状況に応じて最適な動作を判断できる制御を目指した。
具体的には、対象物となる弁当を用いて人が双腕ロボットに手本となる動作を実演し、その際のカメラ映像（視覚情報）や関節の角度、力加減などの操作データをAIに模倣学習させている。
これにより、卓上に置かれた対象物の位置や形状をロボット自身が認識して把持し、デリバリーロボットの棚の入り口に積み込んだ上で奥まで押し込むという、複雑な一連の動作の自律的な実行を実現した。
実証では、対象物を元の位置に戻した後に再度同じタスクを正確に実行できる再現性や、動作の失敗や人の介在による環境変化が生じた際にロボット自らが状況を再認識して作業を続行できることも確認した。ABEJAとJR東日本は、AIの出力結果に対して人がチェック・フィードバックを行う「Human in the Loop」の仕組みを採用し、継続的に精度を高めていく方針だ。
館内オペレーションの完全自動化を見据える
ABEJAは今後、荷役を担う双腕ロボットと搬送を担う自律走行型デリバリーロボットを連携させることで、荷物の受け渡しから移動搬送までを含む館内オペレーションの自動化を進める考えを示している。得られたノウハウやデータ基盤の情報を活用し、どのタイミングでどのルートを通り荷物を積み込むかといった意思決定から物理的なオペレーションまでの自動化も視野に入れる。
また、今回のプロジェクトで得られたノウハウをもとに、視覚・言語・動作を統合した基盤モデル技術の実装を進め、自然言語による指示からロボットのアクションにつなげる取り組みも推進していくとしている。
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ロボスタでは、AIロボット実装の鍵を握る最新技術のひとつ「触覚・力覚」をテーマに、オンラインセミナー「ロボットは「触覚」で進化する ヒューマノイド・フィジカルAI時代のハプティクス最前線」を9月17日（木）に開催します。
講演では、「人間の触覚・力覚とは何か」「ロボットに触覚はなぜ必要なのか」といった基礎から、視覚AIとの融合、遠隔操作やテレオペレーションとの関係、医療・介護・製造分野への応用、さらにはヒューマノイドやフィジカルAI時代における触覚技術の役割まで、最新の研究動向を交えながらわかりやすく解説していただきます。
後半は、柔軟ゴムセンサ「e-Rubber」の開発や実証実験、「身体性AI」やロボットへの応用事例等をご紹介。
大学等における最先端研究と、企業による社会実装の両面から、触覚技術の現在地と今後の可能性を深掘りします。ぜひ、ご参加下さい。
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