新製品発表：Agility A2 Flexは、モバイル操作と身体化AI研究を融合させた製品です。

ロボット工学が固定されたワークステーションの枠を超えて発展するにつれ、開発者はさまざまな環境をナビゲートし、物体と相互作用し、協調的な操作タスクを実行できるシステムをますます求めるようになっている。しかし、これらの機能を実用的なロボットソリューションに落とし込むことは、特に移動性、知覚、アーム制御が連携して動作する必要がある場合、依然として大きな課題となっている。

Foxtechは、モバイル操作、全身VR遠隔操作、および身体化されたAI研究向けに設計された、27自由度オープンソースの車輪型双腕ロボット「Agility A2 Flex」を発表しました。

多方向移動ベース、調整可能な昇降機構、2本のロボットアーム、そして統合された制御アーキテクチャを組み合わせたAgility A2 Flexは、研究者や開発者に、より高度なロボット動作を探求するための統一されたプラットフォームを提供します。

Agility A2 FlexとAgility A2 Flex Ultraの構成で利用可能なこのプラットフォームは、人間による遠隔操作やモーションコントロールから、VLAモデルのトレーニングや検証まで、さまざまな開発ニーズに対応します。

ロボット開発者はなぜ固定式のロボットアーム以上のものを必要とするのか？

従来のロボットアームは、定められた作業空間内での作業には効果的である。しかし、現実世界の環境は、固定された一つの位置に限定されることはほとんどない。

研究室、倉庫、または実験操作環境で作業するロボットは、さまざまな方向から物体に接近したり、作業高さを調整したり、両腕の動きを協調させたりする必要がある場合がある。これらの要件は、ロボットアーム制御だけでは解決できない課題をもたらす。

Agility A2 Flexは、単一のロボットシステム内に移動機能と操作機能を組み合わせることで、これらの制約を克服します。

27自由度アーキテクチャを採用したこのロボットは、デュアルアーム、グリッパー、可動ヘッド、垂直昇降機構、および移動式ベースを統合しています。これにより、開発者はさまざまなロボットコンポーネントがどのように連携してより複雑な作業を完了できるかを研究することができます。

研究者は、個々の関節の動きだけに焦点を当てるのではなく、全身を使ったロボットの動作を開発し、評価することができる。

Agility A2 Flexは、さまざまな作業環境にどのように適応できるのでしょうか？

モバイルマニピュレーションにおける重要な課題の一つは、異なる位置や高さにある物体に到達することである。

Agility A2 Flexは、4輪駆動・4輪操舵の4W4S移動ベースを備えており、多方向への移動を可能にします。これにより、ロボットは従来の前後方向の走行パターンに縛られることなく、自由に位置を変えることができます。

一体型の700mm垂直昇降機構により、ロボットアームを様々な高さで操作できるため、作業の柔軟性がさらに向上します。

それぞれ約714mmの動作範囲を持つ2つの7関節ロボットアームと組み合わせることで、このプラットフォームは協調的な把持、取り扱い、および物体の移送を可能にします。

これらの機能は、作業スペース全体に配置されたテーブル、棚、コンテナ、その他のオブジェクトを含むモバイル操作ワークフローを開発する際に特に役立ちます。

ロボットチームにとって、これは静止した状態でのデモンストレーションだけに頼るのではなく、変化する環境条件下で操作戦略をテストする機会が増えることを意味する。

開発者は、自律アルゴリズムを事前に構築することなく、ロボットのタスクをどのようにテストできるのでしょうか？

自律的なロボット動作を開発するには、広範な実験が必要となる。AIモデルを訓練する前に、研究者は多くの場合、タスクが物理的に実行可能かどうか、そしてロボットのさまざまな構成要素がどのように連携すべきかを理解する必要がある。

Agility A2 Flexは、統合された全身VR遠隔操作システムにより、誰もが利用しやすい出発点を提供します。

付属のMeta Quest 3S VRヘッドセットを使用することで、オペレーターはロボットのアーム、グリッパー、ヘッド、昇降機構、および移動ベースを制御できます。

これにより、研究者は完全な自律制御ポリシーを事前に開発することなく、操作タスクを直接実証および評価することが可能になります。

例えば、オペレーターはロボットを一連の協調的な物体処理シーケンスに沿って誘導し、ロボットの反応を観察し、動作計画や制御戦略の改善が必要な箇所を特定することができる。

同様の遠隔操作機能は、人間によるデモンストレーションデータの収集もサポートし、その後のロボット学習研究の機会を生み出す。

初期タスクの検証と自律的なポリシー開発を分離することで、研究チームはより高度なAI実験に進む前に、実用的なワークフローを確立することができる。

オープンな開発プラットフォームは、統合における課題をどのように軽減するのか？

大学、研究機関、ロボット関連スタートアップ企業にとって、ソフトウェアの互換性はハードウェアの性能と同じくらい重要な場合が多い。

個別のコンポーネントから移動ロボットシステムを開発するには、コントローラー、センサー、動作計画フレームワーク、通信インターフェースを接続するために相当な労力が必要となる場合がある。

Agility A2 FlexはUbuntu 22.04とROS 2 Humbleをベースに構築されており、多くのロボットチームにとって馴染みのあるオープンな開発環境を提供します。

Agility A2 FlexとFlex Ultraはどちらも、ROS 2によるリアルタイム関節制御とMoveIt 2による腕の動作計画をサポートしています。

これらの機能により、開発者は確立されたロボットソフトウェアエコシステム内で、ロボットの動作、操作計画、およびカスタマイズされた制御アプリケーションに取り組むことができます。

研究チームにとって、オープンな開発アーキテクチャは、さまざまなアルゴリズムを試したり、制御戦略を変更したり、プロジェクトの要件の変化に応じてプラットフォームを拡張したりするための、より大きな柔軟性を提供する。

Agility A2 Flexは、遠隔操作からAI駆動型ロボットへの移行をサポートできるか？

人間による遠隔操作はロボット開発において重要な要素であるが、多くの研究プロジェクトは遠隔制御を超え、学習に基づくロボットの行動へと移行することを目指している。

この移行には、実証データ、環境認識、コンピューティングリソース、およびAIモデル開発ツールの組み合わせが必要となる。

Agility A2 Flexは、遠隔操作、モーションコントロール、およびデモンストレーション用データ取得の基盤を提供します。より高度な身体化AIアプリケーションに取り組むチーム向けには、 Agility A2 Flex Ultraが追加機能を提供します。

Ultra構成には、Intel RealSense D405リストカメラ2台、Livox MID-360S LiDAR、ベースマウント型RealSense D435iカメラ1台、およびNVIDIA RTX 3090 GPUが含まれています。

また、Nav2航法にも対応しており、デフォルトモデルとしてπ0.5を使用したVLA構成も含まれています。

これらの追加コンポーネントを用いることで、研究者は、操作タスク中に視覚認識、ロボットの動作、学習モデルがどのように相互作用するかを探求することができる。

Ultra構成は、VLAモデルのトレーニング、推論、ワークフロー検証をサポートしており、人間によるデモンストレーションからAI駆動型ロボット制御への移行を研究するチームに適しています。

あなたの研究プロジェクトに最適な構成はどれですか？

ロボットプラットフォームの選択は、単に最高性能のハードウェア構成を選ぶのではなく、プロジェクトの開発目標に基づいて行うべきである。

VR遠隔操作、ロボット動作計画、モバイル操作実験、および人間によるデモンストレーション収集を主な目的とするチームにとって、標準のAgility A2 Flexは必要不可欠なハードウェアおよびソフトウェア環境を提供します。

これには、X86コントローラ、ヘッドマウント型Intel RealSense D435iカメラ、ROS 2関節制御、およびMoveIt 2モーションプランニングが含まれています。

より豊富な知覚データ、モバイルナビゲーション、ローカルGPUコンピューティング、および統合されたVLA開発機能を必要とする研究者向けに、Agility A2 Flex Ultraはより包括的な構成を提供します。

この違いは、長期的な組み込み型AIプロジェクトを計画している顧客にとって特に重要です。標準のFlex構成にはVLA構成は含まれていませんが、Flex UltraはVLAのトレーニング、推論、検証に特化して設計されています。

このプラットフォームは2つの構成を提供することで、顧客が現在の研究目標により適した開発環境を選択できるようにしています。

Agility A2 Flexは、将来のロボット開発にどのような機会を提供するのか？

ロボット工学の研究は、当初の要求事項に限定されることは稀である。遠隔操作から始まったプロジェクトは、後に学習ベースの制御、より複雑な物体操作、あるいは追加のセンシング機能へと発展していく可能性がある。

Agility A2 Flexは、拡張可能なハードウェアアーキテクチャを通じて、この進化をサポートします。

開発者は、ExoArm-7 Proウェアラブル外骨格とのオプションの統合を検討することで、代替の遠隔操作方法を実現できます。オプションの器用な手は、より複雑な把持や操作を伴う研究をサポートします。

このプラットフォームは、カスタムエンドエフェクタ、ビジョンデバイス、およびOEM/ODMカスタマイズにも対応しており、特殊な開発ニーズに対してさらなる柔軟性を提供します。

これらの選択肢は、研究機関やエンジニアリングチームにとって特に価値が高く、プロジェクトに合わせて進化できるロボットプラットフォームを求める場合に特に有効です。

オプションのExoArm-7 Proウェアラブル外骨格と器用な手は別売りです。

Agility A2 Flexはどのような人にメリットをもたらすのか？

Agility A2 Flexは、ロボットインテリジェンスの開発および評価を行う組織向けに設計されています。

大学や教育機関は、このプラットフォームを利用して、実践的な実験を通して、移動ロボット工学、操作制御、人間とロボットの相互作用などを教えることができる。

身体化されたAI研究所では、協調的な両腕動作、人間のデモンストレーション収集、学習に基づく操作などを研究することができる。

ロボット関連のスタートアップ企業や産業界の研究開発チームは、このシステムを概念実証に利用することで、より専門的な開発に着手する前にロボットのワークフローを検証することができる。

高度な知覚機能とVLA（超大型レーザーアレイ）機能を必要とするチームにとって、Agility A2 Flex UltraはAI駆動型ロボットアプリケーションの評価に役立つ追加リソースを提供します。

結論：ロボットデモンストレーションからインテリジェントな移動操作へ

高性能な移動ロボットの開発には、強力なハードウェアだけでは不十分だ。研究者がロボットの挙動を制御、観察、評価し、継続的に改善できるような、連携のとれたシステムが必要となる。

新たに発売されたAgility A2 Flexは、 27自由度全身協調動作、多方向移動、両腕操作、VR遠隔操作、およびオープンソース開発機能を統合しています。

遠隔操作やロボット制御を始めたばかりの開発者にとって、Agility A2 Flexは柔軟な研究基盤を提供します。高度な知覚やVLAベースのロボット学習を探求するチームには、Flex Ultraがより高度な開発ワークフローをサポートする追加ツールを提供します。

Agility A2 Flexは、実践的な操作実験とオープンなロボット開発を結びつけることで、研究チームが初期コンセプトからより高性能な具現化されたAIシステムへと移行するのを支援します。