ugo Novaの手首・安全性・動作設計
こんにちは、ugo Robotics Radioです。 9月16日に都内で開かれたフィジカルAIサミットにて、ugoは新機種である国産セミヒューマノイドugo Novaと、
データ収集からロボット基盤モデル開発までを一括提供する フィジカルAIプロダクトサービス群ugoPhysical AI Fabricを発表しました。
本日は前回に続いてugo Nova発表記念トークとして代表松井と CSOの羽田とCTOの山田3名でお届けします。
では早速いきたいとおもいますが、山田さん、ugo Novaについてですね、
どのあたりが特徴だとか、今回最も伝えたいところとか、 紹介していただけますか?
いやちょっともうたくさんありすぎて何を言っていいか、ちょっとどうしましょうかね。
まあでもやっぱりああいうヒューマノイドって、 米中合わせて似たようなのはいくらでもあるじゃないですか。
っていう意味だと、やっぱあの融合らしいデザインですよね。 もうやっぱそれに尽きるかなと思います。
で、それ前回GK教授さんの話でお話ししましたんで、 その辺はまあそれそれで特徴の一つとしてあるとして、
あのこだわったのは手首のところですかね。 手首のところでジンバル構成になっているところですかね。
三軸直行の。それで手首が人と同じように動かせると。
まあ別にこういうロボットはないわけでもないんですけど、 そんなみんながみんなそうでもないので、
そこは一つもうそれでやろうと。 これはねなんでそうしようと思ったかっていうと、
AGIボットが手で筆持って人間と同じようにこう 数字で漢字書いてたんですよね。
っていうのを実物見て、手首がジンバルになっているから これができるんだって。
器用な作業ができるんだっていうので、 もう絶対ジンバル構成にしようっていうのはもう決めてやってましたね。
あとは何でしょうね。 あとはあれじゃないですか安全性安定性。やっぱり僕らは融合って社会実装ファーストで考えているので、
単にAIモデルの研究開発用データ収集用のロボットじゃなくて、 まあこのまま現場に実装するってことを考えるとやっぱり安全性安定性って一番大事じゃないですか。
そのあたりはどうですか。
そのあたりはですね、トルクが必要な各種モーターに関しては、ブレーキ付きのハーモニクドライブのモーター使ってて、
何かあったら危ないってなった時に非常停止ボタン押しますとなった時に、その場の姿勢でカッと止まる。
そう、ヒューマノイドはね、QDDっていうモーター使っていると電力がなくなって止まっちゃうとこうガタッて。
ガタッて落ちちゃいますから、下に何かあったら壊すかもしれないし、人がいたら怪我させちゃうかもしれないし、
まあブレーキ付きハーモニクドライブを使うことでブレーキが効くと、その場で止まれるというふうなのが一つは安全性のところではこだわったところですね。
ただまあこれもいろいろ考え方はあると思ってて、QDD使ってもハーモニク使ってもどちらでもですけど、
その場に止まる以外にも、一旦その場で止まるんだけどもゆっくり落ちていくとかもありますし、
安全性についてはこれから本当にいろいろ検討、いろんなケースを含めて考えて検討する必要があるとは思ってますけどね。
あとは片腕4キロで両腕でも10キロまで持てるっていうものもちゃんとそのアームの機構の設計検討してやったんですね。
そうですね。前回も使用をはじめに決めたっていう話しましたけど、何から決めるかっていうとまずリーチから決めますと、どれぐらいの長さのリーチにするかと。
これユースケースをある程度想定しているユースケースがあったので、そこからこれぐらいのリーチが必要ですと。
ってなるとあとはおのずと関節間の長さが決まってきますと。そうするとどこにモーターを置きますかっていうのが決まると。
その後、それぞれの軸に最大どれぐらいの力がかかるか、トルクが必要かっていうのを計算式に当てはめていくんですよね。
そうすると各軸、これ軸使用設計って言うんですけど、各軸に定常どのどれぐらいのトルクが必要かっていうのと最大どれぐらいかかるかみたいですね。
定常っていうのは一番トルクがかかる状態。例えば前に並んでずっとこうまっすぐ腕を突き出している姿勢ですね。
っていうのが定常で必要なトルクと。あとは最大っていうのはその状態から動かすときですね。動かすときにトルクさらにかかったりするので、それがどれぐらい必要かっていう計算をすると。
というので各モーターの仕様が決まって、じゃあモーター何にしようかっていうので一軸モーターを選んでいくというのも比較的初期段階で決めて、
モーター決めちゃうともう3Dモデルあるので、もう発注と同時に設計を始めるわけですね。
っていうので設計期間縮めたっていうのはありますね。
一応仕様決めのとこですね。何話しましたっけ?
安全性安全性の話。他には何かありますか?融合ノバの特徴として。
そうですね。あとはやっぱり滑らかに腕を動かすとか、滑らかに腰を動かす、首を動かすみたいなところをしっかりやりたかったので、
滑らかに動かすイコールAIの学習のためのデータが細かく取れるっていうことなんですよね。
なので、いかに周期が早い周期でモーターとの通信ができるか、ここにしっかりこだわりましたというのが一つあります。
ここは四国役員の出口通信に計算したんですけど、基本的には我々昔はUSB通信とかって使ってたんですけど、
そういうUSB通信は使わず、基本的にはイーサネットの通信で全部つないで、カメラはイーサネットでモーターキャン通信、
ちゃんと時刻同期できるように通信の設計をしたっていうところがこだわったところですね。
めちゃくちゃ滑らかになりましたよね。
いや、すごい滑らかですね。ちょっとヌルヌルっていうか、すごいヌルヌルしますねっていろんな方に言ってました。
操縦される方みんなびっくりしますよね。
ですです。でもこれはもっとよくしていく予定ですよ。
今は一旦イーサネットでつないでますけど、もっともっと通信方式があるので、キャンFDとかイーサキャットとかいろいろありますんで、
その辺の検討これからしっかりやっていきたいですね。
そうですね。ありがとうございます。
Physical AI Fabricの一括支援構想
融合NOVAだけではなく、今回融合としてはデータ収集からロボット基盤モデル開発までを一括提供する
Physical AIプロダクトサービス群として、融合Physical AIファブリックっていうのを発表しました。
私はもうこの融合プロR&Dモデルの方角集キットを昨年発売してから、
ずっと感じていたのが、この融合Physical AIファブリックに反映されている内容で、
やっぱりロボットだけあってもダメだし、そのロボットでデータ収集をするバイラティラルコントローラーだけあっても、
やっぱりそのPhysical AIをやってみたい、試してみたいっていう方々にはですね、全然まだまだ距離があるなって思ってました。
で、そのPhysical AIをやっぱり現場に実装していくところまで見据えていくと、
データを収集する手法もたくさん今出てきているし、あとはそれを活用してどうやってデータを溜めていったらいいのかっていうノウハウも必要で、
そういったところをもう一括でサポートしてあげる、そういうデータファクトリーを提供したいなという思いで、
今回このPhysical AI Fabricの中にサービスとして入れています。
加えてそのデータを収集したものを活用して、どうやってモデルを作っていったらいいかっていうものも、
実はここにも非常にいろんな知見やノウハウが必要になっているので、
この辺りも融合のロボットと、あとはデータ収集したものと、そしてモデルを全部統合して提供していくってことをやっていきたいと思いで、
Physical AI Fabricっていうのを出したものになります。
僕らこれ、一社ではやっぱりやりきれないので、今回いろいろなAIの企業さんにパートナーになっていただいて、
サービスをこれから展開していこうと思っています。
ここもやっぱり融合イズムというか、融合の考え方が入っていて、
やっぱりこのロボットの社会実装では、一社ではやりきれないエコシステムになっていくので、
こういったいろんな企業との連携をしていくっていうことを前提にした概念というか、
一つのデータサイクルを作っていくっていうことをやっていきたいなと思っています。
このあたりは、羽田さんは補足ありますか?
会社の構えが、プロダクトの構えが本当に大きく変わったと思っていてですね、
やっぱり今まで、融合プロ、融合ミニだとのロボットハードウェアを中心としたマーケティングセールっていうのが会社の大きな活動だったと思うんですけど、
それがやっぱりハードウェアに依存しないビジネスも増えてきたので、
本当にやること、考え方、全部変わってくるなというふうには思っていますね。
そうですね。
ちなみにこれ、やっぱワンストップで、融合を中心にいろんなAIの会社様にご協力いただきながら、
一緒に価値を提供していくということなんですけど、お客様としてはどういう体験になるんですかね?
そうですね、まずそもそもこの融合っていうロボットをどういった業務に適用したらいいのかとか、
あとフィジカルAIっていう技術をどこに活用したらいいかとかも、まだまだ見えていないお客様たくさんいると思うんですね。
そういったところの要件定義というか、どういうことをやったらいいんだろうっていうところから、
伴奏していくとか、一緒にディスカッションしながらやっていけるっていうのは、我々の強みだろうなと思っていますし、
そのために必要なデータ収集とかモデルを作るところも含めてパートナーと一緒に提供していけるっていうのは、
本当に最初の構想段階からサポートできる点では強いんじゃないかなと思っていますね。
やっぱりロボットの売りだけじゃなくて、最後にちゃんと伴奏するっていうのは大事ですよね。
そうですね。
やっぱり中華製のロボットなんかやっぱり売り切りの思想が強くて、
その後のそういったサポートもメーカーからのサポートはほとんどなくて、中間のSIRのみのサポートっていうふうに聞くとは非常に多いので、
そういうサービスをしっかりしていくことが日本が負けないためのやり方なのかなという気がしますよね。
そうですね。
やっぱり優吾も現場のお客様からの声っていうのは非常に重視している、大事にしているので、
そういった接点がなくなるのはやばいなと思いますね。
そうですね。
やっぱり現場からのフィードバックをちゃんと設計に反映する、ロボットの設計だけじゃなくて、
オペレーターの設計もそうめてそうだと思うんですけど、そういうのはやっぱり大事ですよね。
そうですね。
世界市場を見据えた事業の焦点
こういう形でNOVAとPhysical AI Fabricっていうのをリリースして、
じゃあ今後優吾はどうしていくのか、どうなっていくのか、皆さんどう思ってますか?
フィジカルAI、本当に産業として本当に大きくなりそうなので、
まだ、なんていうんですかね、
トヨタと鈴木と小松を同時に立ち上げているぐらい広いことをやっている可能性があると思っていて、
どんどん絞り込んでいかないと、戦線が広げ過ぎちゃうだろうなと思ってますね。
大きいこと言いますね。
でも、トヨタも小松も最初は小さい会社から始まったわけなんで、
最初の立ち上げはこういう形でしょうけど、
徐々に優吾がどこにフォーカスしていくのかっていうのを見定めていく必要があるってことですよね。
そうですね。リソースが限られてますからね。
あと、やっぱり世界市場なので、
特にロボットハードはやっぱりドメスティックの要素が強いですけど、
もう少し上のレイヤー、プラットフォームとかモデルとかデータの世界はもう国境ないので、
やっぱり我々も世界のフィジカルAI企業の中でも立ち位置っていうのをちょっと考えなきゃいけないというふうには思いますよね。
それなしにしてやっぱりフィジカルAI企業を作るのは本当に難しいと思うので。
やっぱり優吾は海外にもやっぱり展開していきたいと思っているので、
そこは何を強みにしていくかっていうのはこれから大事ですね。
そうですね。何を強みにしていくべきかと。
世界市場の中で。
やっぱり私みたいなハードウェアからすると、どこで作ろうかとか、何台作ろうか。
これはやっぱり今後の議論のポイントですよね。
輸出するにしても、日本で作って輸出するにしても、いろんな認証を取らなきゃいけないし、
じゃあアメリカで作るかとかね。いろんなことを考えなきゃいけないですよね。
まずはどこで作りましょうかね。
当面は日本なんでしょうけど、そうだけじゃなくなる可能性は大きいですよね。
当面はやっぱり神田で作るんですかね。
神田なんですか。すぐにキャッパーオーバーになりそうな気がする。
そろそろ郊外に工場スペース作りますか。
そうですね。融合工場をちょっと他の場所にも増やしていきますか。
融合テラファクトリー構想ですね。
でも融合の場で融合の場を作るっていうのをダークファクトリー構想を掲げてから、
正直どこでも、
のばさえ置いとけば作れるっていう風になっていくんじゃないかと。
場所さえあればいいんだってことですね。
電気とGPUと場所があれば。
ロボットでロボットを作る生産の未来
あとはロボットの生産をどう自分たちは変わっていくかっていうのは考えはありますか。
私たちが今神田で作っている生産ラインっていうのは、
自分たちでいろいろ工夫して生産性を上げてますけど、
スペースの制約があって、
本当はもっとこうすれば生産性が上がるのにみたいなのもいっぱいあって、
それ僕にもあるし、メンバーはもっとあると思うんですけど、
スペース広げてもっと生産性を上げたい。
それは人が組む手組みでも。
さらにその先にというか、同時にやらなきゃいけないと思うんですけど、
のばでちょっとずつ工程を代替していく。
これもやりたいですよね。
でもできることから。
まずは組み立てというよりも部品の配膳ですかね。
この部品がここにあるべきと認識して部品庫から並べる。
これはできると思うんですよ。結構すぐ。
まずここからやりたいですね。
やっぱりどこの会社もそこに人で使ってるんですよね。
手組みやってる会社は。
自動化のところでもそうだと思いますよ。
初めに入荷された部品、大量にある部品を自動機にセットすると、
やっぱり人がやらなきゃいけないので、
やっぱりそういうところだと思いますよ、初めは。
組み立てはやっぱりそれなりのスキルがいるので、
我々これからジニア区でやろうとしているVTAを使ったモデル作成とか、
その辺をもうちょっと研究開発しないと、
実際の組み立てっていうのはまだまだ難しいかなという気がしますね。
あとは組み立てやすく設計を変えるとか、
生産工程を変えるとか、
そういうのもうちはできるのは強いですよね。
これはなかなかメカ設計なかせなんですけど、
できますよ。
いろんな会社やってて、
自動機で3軸のロボットで組めるようにしなきゃいけないとか、
6軸で組めるようにしなきゃいけないとか、
6軸でも結構制約があるんですよね。
3軸もものすごい制約。
3軸って本当に煽り組みみたいなのができないし、
もうまっすぐ入れないとできないんですよ。
UFOキャッチャー方式であるところから部品を取って、
別の部品に上に置く、ネジ閉めるしかできないんで、
ちょっとどこかにボスを刺してそれでパッチで止めるみたいなのは、
やっぱり6軸じゃないとできない。
でもやっぱり部品のばらつきもあるし、初期位置のばらつきもあるんで、
6軸でもなかなか難しい。
そこを私も昔いた会社でいろいろやりましたけど、
なかなか大変ですね。
でもやりましょうですね。
そうですね。
ただやっぱりフィジカルAI使ってっていう風になると、
昔の単純なルールベースでティーチングだけの6軸よりは、
設計自由度はあると思っているので、
もうちょっと設計的にも歩み寄りがしやすい仕組みにできるかなと思ってますね。
そうでしょうね。
自動化できる範囲ややり方もフィジカルAIで変わるかもしれないですね。
ティーチングで煽り組みとかやるのめちゃくちゃ大変ですからね。
部品を束ねながら組むとか、これも難しいんですよ。
でもこれってVTLAでしっかり学習すればできそうな気がしてて、
そこの未来にも期待しかないですね。
そうですね。
私、ロボットでロボットを作るようになると、
会社のカルチャーも変わる気がしてて、
生産様式が会社のカルチャーを規定してると思ってるんですよね。
やっぱり工場があるから出社があるし、定時があるし、
在庫管理とかもあるんで、これによって経理の仕組みとかも全部そこに引っ張られてくるんで。
これでロボットでロボットを作るようになると、会社のカルチャーも変わるし、
その変わった時の融合のカルチャーって、
新しい時代の製造業のカルチャーになるんじゃないかなと思うんですよね。
そういう世界になったら、製造部の生産技術のメンバーは全員フィジカルAコンサルタントですよ。
そうでしょうね。
もう外行ってガンガンコンサルできるみたいな風になってくるんですよね。
日本のフィジカルAIが進む道
最後ですね、日本のフィジカルAIシーンが皆さん今後どう変わっていくと予想しますか?
やっぱり中国すごい米中先行してるっていう報道が多かった中、
ここ数ヶ月で日本の新しいロボットの発表増えてるんですよね。
ハイランダーさん出てきた、アトムさん出てきた、ムーさん出てきた。
いろんな会社がいろんなロボットを発表してきた。
我々も言う言葉を発表させてもらったので、
少しだけ時間軸が後ろなだけで、全然負けてないなと思うんですよね。
しかも、ハーデを大量に作って世界中にばらまくって、ものすごい時間がかかることなんで、
1年半年程度の中国との差っていうのは大して意味がないんじゃないかなと思っててですね。
なので、勝敗の根本ではないなという気がしてますね。
なので、全然日本はこの日本ならではのスペースで、
日本ならではのやり方をやっていけば、きっと勝ち筋があるなというふうに思ってますね。
こっから巻き返しですね。
そうですね。私は、今中国米中がすごい進んでる、確かにものすごく進んでるんですけど、
1回、このフィジカルAI、VLAで何でもできますみたいなのは、
1回、失望期が来るような気がしてますと。
意外とこれできないじゃんとか。
フィジカルAIバブル。
そう、フィジカルAIバブルが1回弾けるような気はしてます。
ただ、そんな中でも、できることをやる。ルールベースと組み合わせる。
それでしっかり導入して、ROAを出していく。
やりながら、またGPUリソースがもっと安価になったりとか、
何かゲームチェンジがあって、またフィジカルAI、やっぱり色々できるじゃんっていう世界が来る。
そのためにちゃんと我々生き残れるように、
ROA出していくっていうのをやらなきゃなっていうふうに思ってますって感じですかね。
私、この融合という9年間、VLAがないルールベースの時代でも社会実装できてきたじゃないですか。
そこの経験、この先すごい強みになると思ってますね。
いや、すごい強みですよ。
一緒だもんね。
一緒です。やることはそんなに変わらないと思ってます。
なので、基本的にルールベースの中にフィジカルAIの要素を組み入れていくっていうのは変わらないと思いますし、
僕らそういうのって遠隔でロボットを支援する仕組みとかもあるじゃないですか。
ロボットを監視する仕組みもやってるし、クロールドで管理する仕組みも持ってるし、
そこが僕らの強みですよね。
その延長線上にフィジカルAIを使ったソリューションの提供ってあると思ってて、
まあ、負けないんじゃないですか。
しかも、我々ルールベースだけじゃなくても、ルールベースでもダメなところは遠隔で人がサポートするという
Human in the Loopも使ってるので、
このさらにその先にVRが来るという、3つのループで戦っていくっていうようなやり方になるんじゃないかなと思いますね。
そうだ、やっぱフィジカルAIの技術もまだまだトレンドがどんどん変わっていくので、
そのトレンドをずっと追っていくのも大事なんだけども、
今のトレンドをオーバーテイクするようなまた違うトレンドがすぐ来る。
で、また状況が変わってしまうっていうのが何度も何度も繰り返されると思いますね。
その時にも、いずれもやっぱ共通するところって、
データをどう取るかだったり、何のデータを取るかだったり、
あとはその現場への導入の時の擦り合わせ、
こういったところは普遍的なところであると思っているので、
なんか優吾はそこをちゃんと抑えておくっていうのが今後重要だろうなと思っているし、
という考えですね。
で、やっぱり日本のフィジカルAIシーンもこれからもっともっと盛り上がっていくっていうのは、
なんかこの前の9月16日の発表会のイベントでも感じたので、
今年はもちろんですけど来年はもっとより大きな発表だったり、
我々優吾NOVAを来年量産するっていうことは言ってますけど、
もっといろんなプロダクトサービスを出していきたいですね。
NOVAだけじゃないですからね。
そうそう、NOVAだけじゃないですね。
まだいろいろ考えてますよね。
やることが多すぎて、どうしようって感じですね。
どうしよう。頑張んないと。
そうですね、やりがいがありますね。
はい、ということで、優吾ロボティクスラジオ、本日は優吾NOVA発表記念トークとして、
松井とCSOの秦、CTOの山田の3人でお送りしました。
本日はありがとうございました。
ありがとうございました。