NVIDIA Isaac Manipulatorを搭載したVentionのMachineMotion AIは、AI駆動型ロボットのスケーラブルな導入を簡素化します。

テクノロジー会社 NVIDIA NVIDIA は、AI 搭載ロボット アームの運用効率を高めるために設計された NVIDIA Isaac Manipulator プラットフォームに含まれる cuMotion、nvblox、FoundationPose、FoundationStereo ソフトウェア ライブラリと AI モデルの詳細な概要を公開しました。

これらのGPUアクセラレーションコンポーネントは、リアルタイムのモーションプランニング、詳細な空間マッピング、そして正確な奥行き知覚を実現し、統合の複雑さを軽減しながら高度な自動化ソリューションの導入を支援することを目的としています。NVIDIA Isaac Manipulatorは、高性能GPUテクノロジーを活用することで、産業分野における高度なロボットマニピュレーター機能の実装を容易にする統合ソフトウェアスイートとして構成されています。

cuMotionライブラリは、GPUアクセラレーションを用いた動作計画、軌道生成、逆運動学機能を提供し、空間制約の厳しい環境においても、より高速で衝突のない動作実行を実現します。これは、特に厳しい性能基準が求められる環境において、信頼性と動作精度の向上を目的としています。nvbloxツールはリアルタイム3Dマッピングをサポートし、ロボットシステムが変化する空間環境を解釈し、適応することを可能にします。この機能は、障害物回避能力を強化し、安全な動作環境を維持するように設計されています。

FoundationPoseは、RGB-D入力を用いた100自由度の姿勢推定を提供し、変化する照明、反射面、そして多様な物体形状においても精度を維持するように構築されています。ロボットAIモデル向けの実世界のトレーニングデータが限られているという課題に対処するため、NVIDIAはIsaac Simによる合成データ生成を用いてXNUMX万枚以上の画像を生成し、VXNUMX GPUシステムでトレーニングを行いました。その結果、追加のトレーニングや微調整なしに即座に展開でき、新しい物体への一般化も可能なゼロショットモデルが実現しました。

FoundationStereoは、正確なステレオ深度推定をサポートし、周囲環境との信頼性の高いインタラクションを実現します。その機能は、複雑、雑然とした、あるいは動的な産業環境下でも効果的に機能するように設計されています。このモデルは大規模な合成データセットで学習されており、Intel RealSenseセンサーなどの費用対効果の高いハードウェアを使用して高品質な結果を生成することができます。FoundationStereoの技術的貢献は、CVPR 2025において最優秀論文賞にノミネートされ、数千件の応募の中から選ばれた論文の一つに選ばれました。

Vention MachineMotion AIの主な用途

Vention社のMachineMotion AIは、AI対応ロボットを製造環境に統合するために開発された産業オートメーションコントローラーです。NVIDIA Jetson Orinをベースにセルラー接続機能を備えたこのコントローラーは、迅速な導入、現場でのエッジコンピューティング、そしてロボットシステムのリモート管理を容易にし、インフラの複雑さを軽減します。

このシステムの主な用途の一つは、エッジで直接実行されるロボットによるピックアンドプレース操作です。NVIDIA Jetson Orinハードウェアが組み込まれているため、ロボットユニット自体でリアルタイムの物体検出と位置決めが可能になり、処理遅延を最小限に抑え、外部コンピューティングインフラへの依存を回避できます。

もう 1 つのアプリケーション領域はリモート監視です。コントローラに統合されたセルラー接続により、オフサイト診断、システム監視、ソフトウェア コンポーネントの更新が可能になり、物理的なサービス コールの必要性が軽減されます。

MachineMotion AIは、ロボットの構成を頻繁に調整する必要がある動的な生産現場にも活用されています。NVIDIA Isaac Manipulatorとの互換性とローコードソフトウェア環境の活用により、メーカーはロボットセルをさまざまなタスクやワークフローに適応させることができます。この適応性は、製品設計の変更や生産要件の変更に対応する際に特に役立ちます。

エッジAI処理と簡素化された統合を組み合わせることで、MachineMotion AIは産業分野におけるスケーラブルで応答性の高いロボット自動化戦略をサポートし、 NVIDIA アイザック ソフトウェアツール。

代表事例：ランダムビンピッキングシステム 

NVIDIA Isaac ManipulatorとVention MachineMotion AIシステムを組み合わせた実用例は、産業用ランダムビンピッキングのシナリオで確認できます。このシステムでは、視覚認識と動作計画を統合し、非構造化環境における自動オブジェクトハンドリングをサポートします。

このプロセスはFoundationPoseから始まります。FoundationPoseはRGB-D入力を解釈し、ビン内の物体の位置と向きを推定します。このデータはcuMotionによって活用され、ロボットアームの動作に最適な衝突のない軌道を計算します。これらの動作計画は、VentionのMachineMotion AIコントローラーを介してロボットハードウェアに送信され、実行されます。その結果、物体の正確な把持と再配置を可能にする調整されたワークフローが実現し、リアルタイムの産業オートメーションの要求を満たします。

このシステム構成は、高度な可変性と適応性を必要とするタスクに対応する堅牢なソリューションを提供します。GPUアクセラレーションによる認識とデバイス上の動作計画を統合することで、クラウドインフラストラクチャに依存することなく、高性能な自動化を実現します。

NVIDIA Isaac ManipulatorとMachineMotion AIを併用することで、運用上のメリットが数多く得られます。NVIDIA JetsonモジュールのGPUアクセラレーションによりリアルタイム応答性が実現され、動的な状況下でも正確な認識と操作が可能になります。また、このシステムは導入の容易さも考慮されており、MachineMotion AIは統合の障壁を低減し、実装を簡素化します。 高度なロボット機能 さらに、内蔵のセルラー接続により、リモート システムの監視、診断、更新がサポートされ、継続的な最適化が可能になり、ダウンタイムの可能性が低減されます。