2025年学術成果レビュー：トップ大学がエレファントロボティクスの協働ロボット、AGV、ヒューマノイドロボットでロボット研究を推進

 

「ロボットの世界を楽しむ」というミッションを掲げ、エレファント・ロボティクスは、信頼性の高い性能、オープンソース・エコシステム、スケーラブルな生産、そしてコスト効率を兼ね備えたロボットを提供することで、世界のイノベーションを支援することに尽力しています。科学研究​​そのものを行うのではなく、研究者のアイデア実現を支援する実用的で利用しやすいロボットツールの提供に注力しています。これにより、研究者は画期的な成果をより効率的に構築、テスト、共有し、世界のロボット工学およびAI研究コミュニティ全体の進歩を加速させることができます。本日、エレファント・ロボティクスのロボットによって実現された2025年の学術的成果を振り返り、協働ロボット（コボット）、無人搬送車（AGV）、そしてヒューマノイドロボットを駆使した先駆的な研究成果を誇りを持って発表できることを嬉しく思います。コーネル大学、東京大学、ソウル国立大学、ミシガン大学、ニューヨーク大学、ウォータールー大学、早稲田大学といった一流機関とのパートナーシップにより開発された本コレクションは、6自由度ロボットアーム「myCobot」および「myPalletizer」シリーズに加え、移動ロボット「myAGV」 、セミヒューマノイドロボット「myBuddy 280」の革新的な応用例を紹介しています。これらの作品を通して、エレファント・ロボティクスのロボット製品が2025年に多様な分野でどのように現実世界のイノベーションを推進していくのかを示唆しています。

2025年には、約100件の学術論文でエレファント・ロボティクスのロボットが中核的な研究ツールとして採用されました。これらの研究は、ロボティクスが産業、農業、物流、教育、医療、商業、スマートホームサービスなど、あらゆる分野で進歩を加速させていることを示しています。本書は包括的な知識リソースとして、影響力のある理論的洞察と実践的な応用を網羅し、人間とロボットの協働の進化の様相を明確に示しています。ロボティクス愛好家、教育者、専門家、研究者を対象に、厳選された12件の傑出した研究を収録した本書は、ロボティクスとその幅広い産業応用を形作る最新のイノベーションを追跡するための、アクセスしやすく信頼性の高いリソースを提供します。

1. テーマ: ソフトロボティクスを用いた光学的表現型解析とバイオエンジニアリングのための複数種の葉面におけるin situ増殖

著者: メフメット・メルト・イルマン、アニカ・フーバー、アナンド・K・ミシュラ、サブヤサチ・セン、フーミン・ワン、ティファニー・リン、ゲオルグ・ジャンダー、エイブラハム・D・ストロック、ロバート・F・シェパード
大学：コーネル大学、マニサ・ジェラル・バヤル大学

要約: この研究は、精密農業における主要な課題に取り組んでいます。既存の葉面散布方法は、葉を傷つけたり、異なる植物種ではうまく機能しなかったり、一貫性が欠けたりすることがよくあります。これを解決するために、研究者らは、ナノ粒子と遺伝物質を植物の葉に優しく効果的に直接注入できるソフトロボット葉グリッパーを作成しました。グリッパーは、自動位置決めを提供し、スタンプベースの繰り返し注入を可能にする6自由度ロボットアームmyCobot 280 M5に取り付けられました。アームの重力補正ティーチングモードを使用して、チームは簡単に動作を実証し、プロセス全体を自動化しました。このシステムにより、葉面散布は最小限の葉の損傷で91%を超える成功率を達成し、信頼性の高いin vivo表現型解析と遺伝子発現研究が可能になりました。この研究は、コンパクトで手頃な価格のロボットアームが、植物バイオエンジニアリングを改善し、ハイスループット表現型解析をサポートし、農業ロボットをより正確で自動化されたソリューションへと推進する方法を示しています。

2. トピック: ルートセントリックストランド調整のためのパスプランニングを用いた前髪スタイリングロボットシステム

著者：キム・スンヒョ、金沢直明、長谷川俊、川原塚健人、岡田圭
大学：東京大学

概要: この記事では、画像ベースの目標設定と根元を中心とした毛束調整を使用して、目標のヘアスタイルを高精度に再現するロボットヘアスタイリングシステムを紹介します。このシステムは、安定した3D軌道実行と毛束の繰り返し可能な微細操作を可能にするソフトコームを備えた当社の6軸協働ロボットアームmyCobot 280 M5を使用して構築されています。myCobotのコンパクトなフォームファクタと信頼性の高い動作制御を新しいパスプランニング戦略と統合することにより、システムは毛束を所望の方向に正確に整列させ、ランダムに毛束を選択するベースラインと比較して、優れたスタイリング精度と一貫性を実現します。この研究は、小型協働ロボットが自動グルーミングプロセスを改善し、サービスロボットおよび美容技術分野における新しいアプリケーションを促進する能力を実証しています。

3.トピック: 製造業におけるマルチロボット協働のための動的非可聴周波数シフト通信

著者: Semin Ahn、Dohyeon Kim、Sung-Hoon Ahn
大学：ソウル国立大学

概要：本稿では、18～22 kHzの音響信号を用いた分散型ロボット間インタラクションを可能にする、動的な非可聴周波数シフト通信方式を紹介する。このシステムは、自律移動ロボットmyAGVと6自由度協働ロボットアームmyCobot 280 Piを含む複数の異種ロボットを用いて検証された。これらのロボットは、音響チャネルを介してコマンドを受信して​​実行するリスナーロボットとして機能する。このアプローチは、WiFiやBluetoothネットワークへの依存を排除​​し、ノイズや環境干渉に対して堅牢性を維持する。異種ロボットを用いた1対1、1対2、1対複数の構成での実験では、最大4メートルの距離で97.5%を超える通信精度が実証され、ノイズの多い状況でもパフォーマンスの低下は最小限に抑えられた。この結果は、この方式がリアルタイムの複数ロボット協働のためのスケーラブルで干渉に強いソリューションであり、柔軟な製造、自律型工場、およびネットワークが制限されているその他の環境に非常に適していることを示している。

4. トピック:透明性を通じた信頼: 視覚言語モデルによる自律移動ロボットのための説明可能な社会的ナビゲーション

著者: オルワダミロラ・ソトミ、デヴィカ・コディ、エイリアスガー・アラブ
大学：ミシガン大学、ニューヨーク大学

5. テーマ：多層ベロー型ソフト空気圧アクチュエータを用いたソフトリジッドハイブリッド回転・直動ジョイント：設計、特性評価、およびソフトリジッドハイブリッドグリッパーとしての応用

著者: Peter Seungjune Lee、Cameron Sjaarda、Run Ze Gao、Jacob Dupuis、Maya Rukavina-Nolsoe、Carolyn L. Ren
大学: ウォータールー大学

概要：本研究では、ロボットシステムの性能向上を目的とした、多層ベローズ型ソフト空気圧アクチュエータ（MBSPA）を用いたソフトリジッドハイブリッド（SRH）ジョイントの開発について述べる。研究者らは、回転型および直動型のSRHジョイントを開発し、4軸ロボットアームmyPalletizer 260に搭載された3点式ソフトリジッドハイブリッドグリッパーに統合した。この設計では、従来のソフト空気圧アクチュエータに共通する制限（積載量の低さや環境による損傷の受けやすさなど）を、アクチュエータを剛性保護構造内に収めることで解決している。実験結果では、力の出力と耐久性が大幅に向上し、特に繊細な果物の収穫における農業自動化の可能性が浮き彫りになった。本研究は、ソフトロボティクスの能力を向上させるだけでなく、さまざまな産業用途において効率性と信頼性を向上させる道を開くものである。

6. トピック: 複数のインクと曲面堆積面を備えた複雑な食品構造を製造するための協調型異種ミニロボット3Dプリンター

著者: カレン・ジャズミン・メンドーサ・バウティスタ、マリアナ・S・フローレス・ヒメネス、ライシャ・ダニエラ・バスケス・テヘダ・セラーノ、グリッセル・トルヒーリョ・デ・サンティアゴ、マリオ・モイセス・アルバレス、アルトゥーロ・モリーナ、マリエル・アルファロ・ポンセ、アイザック・チェアレス
大学: モンテレイ工科大学、メキシコ国立大学、CDMX

概要：本研究では、複数のインクと曲面堆積面を用いて複雑な食品構造を作製するために開発された、協働型異種ミニロボット3Dプリンターを紹介します。協働ロボットmyCobot 280 M5をロボットマニピュレーターの一部として組み込んだこのプリンターは、押出の一貫性や複雑な形状の作成能力など、マルチマテリアル食品印刷における課題に効果的に対処します。この技術の組み込みにより、食品インクのレオロジー制御が向上し、合成肉や添加物を含む様々な材料をシームレスに統合し、最適な食感と風味を実現します。本研究で紹介された進歩は、自動化の促進、食品廃棄物の削減、多様な食生活ニーズに合わせたソリューションの提供を通じて食品業界に大きな影響を与え、より持続可能な食品生産の実践に貢献します。

7. テーマ：ロボットアームを備えた四足ロボットの遠隔操作のための動的ハンドジェスチャを用いたヒューマンロボットインタラクション

著者: Jianan Xie、Zhen Xu、Jiayu Zeng、Yuyang Gao、橋本健二
大学：早稲田大学

概要：本稿では、ロボットアームを備えた四足歩行ロボットを、ダイナミックなハンドジェスチャーを用いて遠隔操作する革新的なヒューマン・ロボット・インタラクション（HRI）システムを紹介します。このシステムは、myCobot 280 Piを活用しています。 ロボット制御の精度と直感性を向上させるために、Depth-MediaPipeフレームワークとSemantic-Pose-to-Motionモデルを統合することで、ジェスチャーを正確に解釈し、複雑なロボット動作を実行します。Unitree Go1とmyCobotを用いた実験では、スムーズで安定した高精度な制御性能が実証されています。この技術は、物流から遠隔医療まで、幅広い用途に大きな可能性を秘めており、より自然で効率的な遠隔ロボット操作を可能にします。これらの研究結果は、ジェスチャーベースの制御がユーザーインタラクションの向上と、実社会での使用に向けた遠隔操作ロボットシステムの進化にどれほど貢献するかを浮き彫りにしています。

8. トピック: ソフトグリッパーと視覚制御ロボットアームによるブラックベリーの自動収穫に向けて

著者: ファビオ・タッデイ・ダラ・トーレ、オマール・ファリス、フィリップ・H・ジョンソン、マルチェロ・カリスティ
トレント大学、リンカーン大学、スクオーラ・スペリオーレ・サンタンナ校

概要：本研究では、低価格の6自由度コボット、具体的にはmyCobot 320 Piとカスタム設計のソフトインフレータブルグリッパーを組み合わせることで、ブラックベリーの自律収穫を実現する新しいフレームワークを提示する。YOLOv8を統合したビジョンベース制御により、熟したブラックベリーの正確な検出が可能になり、システムの把持効率が向上する。結果は、果実の向きによって多少のばらつきはあるものの、視覚精度はピーク時で98.4%、把持成功率は注目すべき76.6%を示した。本研究は、ロボット収穫システムがベリー栽培の作業効率を向上させる可能性を示し、高付加価値作物産業におけるロボットのより広範な導入への道を開く。本研究は、従来の果物収穫方法に伴う課題に対処することで、自動化農業の進歩に大きく貢献する。

9. トピック:異機種3ロボット協調ハンドリングの高柔軟性

著者: ZHANG Shuzhong、QI Chunyu、ZHANG Gong、SU Jiahong、QIU Weiqian、RUAN Yuzhen
大学：福建理工大学、華南理工大学、広東理工教育大学

要約：本論文は、異機種3ロボットシステムによる協調ハンドリングタスクにおけるコンプライアンスの課題について論じる。 myCobot 280 において、著者らは近似ポリシー最適化（PPO）に基づく強化学習制御戦略を提案しました。CoppeliaSimロボットシミュレーターにおいて高忠実度シミュレーション環境を開発し、従来の力制御と提案された強化学習アプローチの性能を比較しました。結果は、強化学習法が軌道追跡精度と動作の滑らかさを大幅に向上させることを示しました。myCobot 280の成功は、協調作業におけるロボット間の相乗効果の向上を実証するだけでなく、ロボットソリューションに高度なAI技術を活用することの実現可能性を裏付けています。この進歩は、複雑な環境下におけるより柔軟で効率的な運用を可能にし、産業オートメーションに変革をもたらす可能性を秘めています。

10. トピック: 果実を見つける: 遮蔽を考慮した植物操作のためのゼロショット Sim2Real Deep RL プランナーの設計

著者: Nitesh Subedi、Hsin-Jung Yang、Devesh K. Jha、Soumik Sarkar
大学：アイオワ州立大学

要約：本研究は、複雑で雑然とした農業環境におけるロボット操作の課題に焦点を当て、特に果実の位置特定と閉塞の解消という課題に焦点を当てています。双腕セミヒューマノイドロボットmyBuddy 280を用いて、著者らは、変形可能な植物と巧みに相互作用できるエンドツーエンドの深層強化学習（RL）フレームワークを開発しました。このアプローチにより、ロボットは正確な幾何学的モデリングを必要とせずに、葉の操作を学習することで、隠れた果実を発見できるようになります。本研究は、農業ロボットの自動化における大きな進歩を示しており、動的かつ予測不可能な環境でも効果的に機能する、スケーラブルで知覚主導型のソリューションへの道を開き、農業分野の生産性と効率性を向上させます。

11. トピック:自己学習型ロボットシステムによる医療支援の強化: 深層模倣学習ベースのソリューション

著者: ヤグナ・ジャデジャ、マフムード・シャフィク、ポール・ウッド、アイシャ・マッカール
大学：ダービー大学

概要：本稿では、ディープイミテーションラーニング（DIL）を用いた医療支援のための自己学習型ロボットシステム（SLRS）について紹介します。SLRSソリューションは、人間の動作を観察・再現することで、タスク固有のプログラミングを明示的に必要とせずに複雑なスキルを習得できます。myCobot 280 Jetson Nanoを実験プラットフォームとして用いることで、このシステムは人間の動作を自律的に観察・模倣し、医療従事者を効果的に支援します。高度な知覚機能とジェスチャー認識を組み合わせることで、投薬や患者サポートといった複雑なタスクを実行でき、業務における主要な非効率性の解消に貢献します。この技術の実装は、患者ケアの質を向上させるだけでなく、ロボティクスが医療業界を変革し、サービス提供の効率性と適応性を高める可能性を示唆しています。

12. トピック: AIRSPEED: 具現化人工知能のためのオープンソースユニバーサルデータ生成プラットフォーム

著者: Xuan Xia、Bo Yu、Jialin Jiao、Xinmin Ding、Xing He、Haoran Tong、Yufei Lin、Tongyi Shen、Ning Ding、Shaoshan Liu
大学：深圳市社会人工知能ロボット研究所

要約：具体化AIのための標準化された学習データの不足と高コストに対処するため、著者らはAIRSPEEDを導入する。これは、実世界データの収集、シミュレーションに基づく生成、そしてデータセットの自動構築を統合した、ハードウェアに依存しないオープンソースプラットフォームである。6軸コボットmyCobot Pro 630を用いて AIRSPEEDはデータ収集ツールとして、関節、グリッパー、RGB-Dストリームを62MB/秒で2%のキーフレームに圧縮し、学習可能なピラミッドデータセットを1サイクルあたり30ミリ秒未満で構築します。ベンチマークテストでは、データセット作成速度が23.5倍、合成データ生成速度が7.7倍であることが示されています。 従来の手作業によるワークフローよりも高速で、システム全体のコストは5,000ドル未満です。本研究は、手頃な価格の商用ロボットが大規模なデータパイプラインをサポートできるようになり、教育機関、中小企業、サービスロボット業界にとって、高品質なエンボディドAI開発がより身近なものになったことを示しています。