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第25回FA設備技術勉強会_自宅で勉強するROS・フィジカルAIアイテム.pdf
第25回FA設備技術勉強会で紹介した、自宅で勉強するROS・フィジカルAIアイテムです
第25回FA設備技術勉強会_自宅で勉強するROS・フィジカルAIアイテム.pdf
- 1. 2025.12.05 第25回FA設備技術勉強会 LT 14:25～14:3514:35～14:45 自宅で勉強するROS・ フィジカルAIアイテム aka(@akaMk_2)
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- 4. 4 従来のルールベースのロボット（産業ロボットや協働ロボット）と大きく違うのは、 ロボットそのものに知能を持たせたこと（AIがボディを獲得=フィジカルAI） 従来であれば二足の足でバランスをとって立つ・歩く制御は ルールベースで行っていたが、最近ではコンピュータ上で シミュレータによる強化学習で運動機能（小脳）を学習させる 手法がある。 シミュレータ上で多数のロボットを同時に生成し、最適な 体の動かし方を学習させる。（要するに、Na○toの影分身の術） 有名どころは NVIDIA IssacSim や Genesis など もう一つの手法として、「服を畳む」「飲み物を注ぐ」などの 視覚を必要としたり思考を伴う作業（大脳の機能）では、 テレオペレーション（人間がロボットを操作）して得られた データから学習させる模倣学習の手法を用いるのが主流。 この分野では視覚と言語から行動に移せるAIモデルを Vision-Language-Action(VLA) Modelという。 有名どころは π0 や Gemini Robotics 、 Gen-0 など 人 , 屋 内 , 男 , テ ー ブ ル が 含 ま れ て い る 画 像 AI 生 成 コ ン テ ン ツ は 誤 り を 含 む 可 能 性 が あ り ま す 。
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- 6. 6 フィジカルAI搭載ロボットの導入には、導入者が（ある程度） 自前でロボットの制御やAIを弄れることが必要 ただし（ロボット以外にも限らずですが） ① 2025年時点では超汎用的なハードやAIが無い （人間のライン作業ができる人型ロボットは当分先の未来になりそう） →利用環境に合わせた学習やカスタマイズ・チューニング（個別調整）が必要になる （特に製造業ではまるっと横展開できる画一化された作業や環境は少ない） ② 製品や製造工程の変化・変動に合わせた調整が発生する →工程変更の度にSIerに丸投げするのは避けたい ③競争力の源泉は社内に留めておきたい →もし将来、自社にしかない「匠の技」を再現できるロボットやAIが出現したときに、 その技術がSIerやロボットメーカーを通じて一般化するのは避けたい になるのでは？
- 7. 7 どうやってロボットやAIに関する技術を学ぶか • 手っ取り早いのは「実際に手を動かしてみる」 • 特にAPI・SDKが公開されている・ROS(RobotOperation System)で制御できる機種がおすすめ • （産業用ロボット以外の分野ではROSで制御する方法が一般的になりつつあり、産業用でもROS対応の 機種が増えてきた） Unitree Go2 Dobot X-Trainer ただし、いずれも二次開発仕様は数百万円するので個人で購入するのは難しい… （Amazonで買えるGo2の100万円以下の仕様はラジコンなので買う意味ないのでは？ & 注目させるための戦略な希ガス） Booster Robotics K1 Booster Robotics K1
- 8. 8 個人で勉強する・社内教育で数をそろえるには？ 個人で勉強したり、社内教育で数をそろえるため、安価な製品を教材とする D-Robotics OriginBot ROS2が標準でセットアップされたSBC （RDK X5RaspberryPiと同じサイズ） 付きで約8万円 Lerobot SO-ARM101 テレオペレーション（遠隔操作）可能なキットが約4万円 （フレームは別売 or 3Dプリンタで出力） と書いてますが、趣味で買ったりしてるガジェットを無理やり今回のテーマに結び付けてるだけです
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- 10. 10 D-Robotics RDK X5はROS2に標準対応 •OriginBotに搭載されているD-Robotics RDK X5は1.8万円で単体購入できるので、勉強用に買った。 • ROS2・画像処理による人間追尾のサンプルコードが公開されてるので、簡単に使える。 • 公式から公開されているOSイメージが標準でROS2対応してるので、本業でも電源ブチ切り対策して使ってます (さっきiREXの西3,4ホールの会場でD-Roboticsのエンジニアに訊いたら、RDKそのものは電源ブチ切りしても壊れない作りになってるとのことでした）
- 11. 11 もしLiDARの扱い方をより深く勉強するなら… LiDARをLIVOX Mid-360（約10万円） やUnitree L2（約5万円） などの安価な3D LiDARに替えてSLAM(自己位置推定+地図作成)や 点群のクラスタリング（物体の識別や移動速度・方向の推定）にチャレンジ 自身も2025年の夏休みに Unitree L2を購入してGLIMで SLAMを実施 Qiita Unitree L2 LiDARを 使用し、GLIMで点群MAPを 作成する LIVOX Mid-360 Unitree L2
- 12. 12 Lerobot SO-101で何が学べる？ テレオペレーション（遠隔操作）による模倣学習や、Issac Sim/ Genesis などのシミュレータを使った強化学習（VLAのファインチューニング）、 ROSによるロボットの制御など、フィジカルAIでメジャーな手法を試す ハードとして使える。 日本だと秋葉原のロボスタディオンさんでハンズオンが開催されている。 屋 内 , 人 , 小 さ い , 座 る が 含 ま れ て い る 画 像 AI 生 成 コ ン テ ン ツ は 誤 り を 含 む 可 能 性 が あ り ま す 。 Lerobot SO-ARM101
- 13. 13 AIの学習にはお高いGPUが必要では？ ローカル環境で学習させるなら、NVIDIAのGPUを積んだ（cudaが使える）GPU搭載ゲーミングPCがあると便利。 （ロボットシミュレータのIssac Simでは最低スペックがRAM 32GB/ VRAM 16GB） ↓は2025年6月に買った NVIDIA GeForce RTX 5060Ti(上記最低スペック)搭載マシン。約18万円 ただし、フィジカルAIでは膨大な計算リソースを 必要とするので、Google Colab や AWS EC2 などのクラウド環境で学習させた方がいい 半導体メモリの価格高騰で、こんな値段では買えなくなりましたね…
- 14. 14 まとめ • フィジカルAI搭載ロボットの分野ではハードウェアだけでなくソフトウェアや AIの開発も重要 • フィジカルAI搭載ロボットは導入者自身で制御やAIを弄れた方がいい •大学の研究室や企業レベルの本格的な開発には厳しいが、個人で入手可能な機材・ 100万円以下の低コストでもROSやフィジカルAIの基礎的な学習環境は整備できる