想定用途
- 製造業ロボット自動化
- PoC検証環境構築
- AIロボット研究開発
- 次世代ロボット制御検証
Sim-to-Real Robotics Platform
― ROS2 × Physical AIによるロボット制御アーキテクチャー ―
シミュレーションから実機導入までを一貫して設計する
Sim-to-Realロボット制御システムの構成設計・実装を行っています。
Sim-to-Real とは
デジタルツイン上でロボット制御を作り込み、そのまま安全に実機へ橋渡しするための開発アプローチです。 さらに、稼働後の調整や動作改善もシミュレーション環境から遠隔で検証・更新できます。
仮想から現実への架け橋
仮想空間で検証・最適化したロボット制御を、実機へ安全かつ高精度に移行する技術手法です。開発コストの削減と安全性の確保を同時に実現します。
Isaac Sim 上でのプロセス
- ロボットおよび環境のモデル検証
- AI/強化学習による動作生成
- 物理パラメータの最適化
- ROS 2 を介した実機接続検証
Sim-to-Real 導入で変わるロボット開発
想定用途開発スピードの向上
シミュレーション環境上でロボット動作の検証を行うことで、実機試験の回数を減らし、開発サイクルを高速化できます。
実機検証コストの削減
物理ロボットを用いた試験を最小限に抑えることで、設備コストや試験工数を削減できます。
安全な動作検証
シミュレーション環境では危険を伴う動作や極端な条件下でのテストも安全に実施できます。
実機導入までのリードタイム短縮
Sim-to-Real環境により、設計・検証・実装を一体化した開発プロセスを構築できます。
高度なロボットシミュレーション（Isaac Sim）
NVIDIA Isaac Simを活用することで、複数ロボットの同時挙動、フォトリアルな3D環境での動作検証、AIを活用した多様な動作パターンのシミュレーションなど、従来のロボットシミュレーションでは難しかった高度な検証を行うことが可能です。
製造現場の課題と
Sim-to-Realによる効率化
従来のロボット開発では、実機を用いた試験調整を繰り返す必要があり、開発コストや導入時間の増大、安全性の課題などが発生します。Sim-to-Realアプローチを導入することで、これらの課題を解決し、より効率的なロボット開発が可能になります。
従来の課題
01. 実機での検証試験
従来は実機を使った試験を繰り返す必要があり、開発初期段階から設備や調整の負担が大きくなります。
- 実機準備での時間消費
- 設備やロボット稼働コストが発生
Sim-to-Realによる解決
シミュレーション上で効率的な検証
仮想環境で制御ロジックの動作を検証することで、実機試験前に多くの問題を洗い出せます。
- フォトリアルな3D環境でのシミュレーション
- 実機導入前の事前検証
02. 試験の繰り返しでコスト増大
トライアンドエラーによる試験は、実機コストと工数を増大させ、開発全体を長期化させます。
- 実機での検証回数が多い
- 試験・調整の工数が肥大化
開発コスト・期間の短縮
Sim-to-Real の流れを導入することで、開発初期の段階から高速に仮説検証できます。
- シミュレーション上で設計・検証を実施
- 実装段階の負荷を軽減
03. 危険な動作試験のリスク
高速動作や衝突リスクを伴う試験は、実環境では安全確保のための制約が大きくなります。
- 危険動作の検証が難しい
- 作業者の安全管理が必要
安全な仮想環境での動作検証
危険を伴う条件や極端な状態も仮想環境上で試せるため、安全性を確保したまま精度を高められます。
- AIによる動作検証の自動化
- 導入パターンの事前評価が可能
04. 稼働後の調整は現地対応
ロボット導入後の動作調整やティーチング変更は、現地での作業が必要になることが多く、エンジニアの派遣や作業時間が発生します。
- 現地でのティーチング作業が必要
- エンジニア派遣コストが発生
- 調整作業に時間がかかる
遠隔からの動作検証・更新
Sim-to-Real環境を活用することで、シミュレーション環境上で動作を検証しながら遠隔で制御調整やプログラム更新を行うことが可能になります。
- シミュレーション上で動作検証
- 遠隔での制御調整
- 運用後の改善サイクルを高速化
技術的課題と当社の対応
現実との乖離 (Reality Gap)
モデル誤差、摩擦差分、センサ遅延など、シミュレーションと現実の差を特定します。
通信レイテンシ
制御周期の不整合や通信ラグを前提とした、ロバストな制御系設計を行います。
誤差補正設計
Domain Randomization や誤差補正アルゴリズムの実装により、高精度な移行を実現します。
FR3 実機検証環境
（Real Robot Validation Environment）
Image source: Franka Robotics
検証用の実機ロボットとして Franka Research 3 (FR3) を採用。
高度なトルク制御と Isaac Sim のリアルタイム同期による検証環境を構築しています。
- 7自由度高精度ロボットアーム
- ROS2_control によるリアルタイム制御
- シミュレーションとの双方向同期
制御アーキテクチャ設計
― ROS2基盤・Jetson連携・オフライン対応 ―
Jetson連携・計算基盤の多様化
エッジ側には NVIDIA Jetsonシリーズを採用。用途に応じて以下を組み合わせ、制御要求・推論負荷・リアルタイム性に応じた最適構成を設計します。
- Jetson Orin
- 産業用PC
- GPU搭載ワークステーション
- GPUサーバー
ROS2構成アーキテクチャ
制御基盤は ROS2 を中心に構成。
主な構成要素
- ros2_control
- Controller Manager
- Joint State Bridge
- Isaac Sim ROS2 Bridge
- MoveIt連携
- カスタム制御ノード
特定メーカーに依存しない構成を採用し、拡張可能な分散アーキテクチャを構築します。
オフライン前提の制御設計
製造業・閉域ネットワーク環境向けに、以下を前提とした設計を行います。
- ネットワーク非依存制御
- ローカルAI推論
- データローカル保存
- セキュア構成
エッジAIとリアルタイム制御を統合し、外部接続不要な制御構成にも対応可能です。
Core Technologies
本プラットフォームは、ロボット制御・AI・シミュレーション技術を統合する以下の技術要素によって構成されています。
- NVIDIA Isaac Sim
- Sim-to-Real Integration
- ROS2 (Robot Operating System 2)
- ros2_control
- MoveIt
- Motion Planning
- NVIDIA Jetson Platform
- Edge AI Robotics
- Physical AI
- Robot Control Architecture
- Multi-Robot Coordination
- Distributed Robotics Systems
- Autonomous Robotics
- Industrial Robot Integration
- Robot Simulation
- Digital Twin
- Robot Perception
- Sensor Fusion
- AI-based Motion Generation
- Reinforcement Learning for Robotics
- GPU Accelerated Robotics
- Offline Robot Control Systems
- Humanoid Robotics
- Quadruped Robotics
- Manipulation Planning
- Grasp Planning
- SLAM
- Visual Localization
- Robotics Middleware Design
拡張可能なロボット統合アーキテクチャ
本構成は、単一メーカー・単一機種に依存しない設計思想を採用しています。ROS2を基盤とした分散制御アーキテクチャにより、異種ロボット・複数台構成・将来的な新形態ロボットへの拡張を前提としています。
1. 他メーカーのロボットアームへの対応
- ROS2ベースの制御抽象化
- URDF/XACROによる機構定義
- ros2_controlによるハードウェア抽象化
- 標準トピック設計（/joint_states 等）
- Universal Robots / FANUC / YASKAWA / その他ROS2対応機種
2. 複数台ロボット制御（Multi-Robot Coordination）
- DDS通信によるリアルタイム分散制御
- Namespace分離設計
- Multi-node構成
- 時刻同期（NTP/PTP）
- Centralized / Decentralized制御モデル
協調搬送・双腕協調作業・工程分業型ロボットラインへの展開が可能です。
3. 将来的なヒューマノイドロボットへの展開
- モジュール化された制御ノード設計
- 多関節対応URDF設計
- 高頻度制御ループ（高Hz帯域）対応
- Isaac Sim上での全身動作検証
- センサ統合前提のアーキテクチャ
- 二足歩行 / 上半身＋移動体 / 全身マニピュレーション / 四足歩行ロボットへの適応
今後の技術ロードマップ
当社では、ロボット導入を単発のシステム構築ではなく、継続的な拡張と運用を前提としたロボットシステム基盤として捉えています。Sim-to-Realを中心に、シミュレーション・AI・実機制御を統合し、環境変化や用途拡張に対応可能なロボットソリューションの実装を目指しています。
Phase 1
ロボットアーム単体制御の高度化と誤差補正
Phase 2
複数台ロボットの協調制御検証
Phase 3
異機種ロボットの統合・分散制御
Phase 4
人型ロボットへのフィジカルAI適応