Robotiq Grippers Physical AI

Robotiqが実現するフィジカルAI

Robotiqは、ロボットに触覚と制御能力を与えることで、現実世界で学習し行動できるフィジカルAIを実現します。

Physical AI Foundation Model training

AIのためのフィジカル・ファウンデーション

Robotiqは、適応型グリッパーおよびアクセサリー分野のリーディングカンパニーとして、世界中で23,000台以上の導入実績を誇ります。

 

当社の製品は連携して動作し、マルチモーダル学習、ロボットマニピュレーション、フィジカルAIの基盤モデル訓練に必要な中核的な物理的インタラクションとセンシング能力を提供します。

 

実績ある堅牢なハードウェアと複数のセンシングモダリティを組み合わせることで、Robotiqは現在のフィジカルAIにおける2つの主要課題——現実世界での高い器用さ持続可能なコストでのスケーラビリティ——を解決します。

 

フィジカルAIのイノベーションを加速させていますか?

 

知覚からアクションへ

Robotiqの製品は、AIシステムが現実世界で行動するための物理的インタラクションとフィードバックのレイヤーを提供します。

 

適応型グリッパーは、物体のばらつきに機械的に追従することで、精密な把持計画の必要性を低減します。さらに、力・トルク・触覚センシングにより、クローズドループ制御と学習に必要なリアルタイムの物理信号を提供します。

 

最新のロボティクスおよびAIモデルと統合することで、Robotiqのハードウェアは、AIの意思決定を堅牢でデータリッチな物理アクションへと変換します。

Robotiqで構築・シミュレーション

ROSパッケージ

ロボットアプリケーションを構築

Robotiqは、グリッパー制御、力・トルクデータ、触覚センシングを、ロボティクススタック内の主要な信号として扱えるROSパッケージを提供します。

ROSパッケージにアクセス

NVIDIA Isaac Sim

フィジカルAIのためのシミュレーションと現実の橋渡し

RobotiqのハードウェアモデルはNVIDIA Isaac Simに対応しており、導入前にシミュレーションベースでの学習と検証が可能です。

Adaptive_Grippers_sidetoside

適応型グリッパー

適応型グリッパーは、フィジカルAIによるマニピュレーションの基盤です。
Robotiqの2F-85、2F-140、Hand-Eグリッパーは、幅広い現実世界の物体とシンプルかつ堅牢にインタラクションする手段を提供します。

 

  • 高稼働率:特許取得済みの包み込み把持により、予測困難な環境でも信頼性の高いマニピュレーションを実現

  • スケールでの一貫性:23,000台以上の導入実績に裏打ちされた、再現性と堅牢性

  • 柔軟な統合:標準通信プロトコルにより、最新のAIパイプラインに対応

  • 高い費用対効果:コストの10%でタスクの90%をカバー

 

触覚センサーフィンガーチップ

TSF-85は、基盤モデルの学習に適したリッチなマルチモーダルデータを提供し、より良い把持判断と安定性を実現します。
物体や接触形状が異なっても高い汎化性能を発揮し、一貫したグリップを可能にします。

 

  • 圧力:28個のタクセルによる接触認識

  • 振動:1000Hzでの滑り検知

  • 自己受容感覚:IMUによる正確な指の姿勢検出

Force Torque Sensor - Physical AI

力・トルクセンサ

FT-300-Sは、6自由度(6-DOF)の力・トルクセンサで、フィジカルAIシステムに高精度・高解像度の接触認識を提供します。

 

相互作用力を正確に検出・測定することで、ロボットは接触を制御し、ばらつきに適応し、不確実性のある現実世界のタスクから回復できます。これにより、チューニング工数の削減、プログラミングの簡素化、シミュレーションから信頼性の高い実運用への移行を加速します。

 

真に機能するフィジカルAIを構築するには、あらゆるインタラクションを感知し、応答し、そこから学習できるハードウェアが必要です。だからこそ、私たちはRobotiqを選びました。Robotiqの高精度な力制御と信頼性の高いフィードバックにより、すべての把持からリッチな感覚データを取得できます。
Alexei Filippov_YangoTechRobotics
Alexei Filippov
事業開発責任者 Yango Tech Robotics

リソース