新製品発表：ExoArm-7 Proが身体化AI研究に自然な両腕遠隔操作をもたらす
高性能ロボットの開発には、より強力なハードウェアや大規模なAIモデルを設計するだけでは不十分です。研究者は、人間の自然な動きをロボットシステムに移植し、模倣学習、身体化されたAI、および視覚・言語・行動モデルの開発のための高品質なデモンストレーションデータを収集する実用的な方法も必要としています。
これらのワークフローをサポートするため、Foxtech Robotics社は、ロボット工学研究、人体デモンストレーションデータの収集、VLAデータセットの作成向けに設計された軽量のデュアルアーム式モーションキャプチャおよび遠隔操作システムであるExoArm-7 Proウェアラブル外骨格を発表しました。
14自由度の腕追跡、高精度エンコーダーフィードバック、高速サンプリング、デュアルIMUセンシング、クロスプラットフォームソフトウェア、および公式SDKを組み合わせたExoArm-7 Proは、研究チームが人間の上肢の動きをより直接的に捉え、ロボットプラットフォームにマッピングすることを可能にします。
指や手の詳細なデータも必要なプロジェクトの場合、オプションのExoGlove Pro遠隔操作データグローブでシステムを拡張できます。
14自由度トラッキングで自然な両腕の動きを捉える
多くの操作作業では、単一のエンドエフェクタではなく、両腕を協調させて動かす必要があります。大きな物体を持ち上げたり、容器を開けたり、道具を整理したり、材料を折りたたんだり、物を両手で持ち替えたりする作業はすべて、同期した動きと関節位置の継続的な変化を必要とします。
ExoArm-7 Proは、人間の自然な動きを捉えるために、各腕に7つずつ、合計14個のパッシブジョイントを使用しています。オペレーターがロボットの各ジョイントを個別に制御するのではなく、装着型の構造体がオペレーター自身の腕の動きを記録し、ロボットの遠隔操作や人間のデモンストレーション収集に使用できるデータに変換します。
このアプローチにより、協調的な両手動作の軌跡をより容易に収集できると同時に、オペレーターが慣れ親しんだ直感的な方法で作業を実行できるようになります。
高精度フィードバックによる、より正確なモーションマッピング
実用的な遠隔操作は、大きな腕の動きを検出するだけでは実現できません。関節角度のわずかな変化でも、ロボットアームの位置や向きに影響を与える可能性があり、特に近距離での操作や、両腕を協調させて行う作業においてはその影響が顕著になります。
ExoArm-7 Proは、高精度な位置フィードバックを実現する14ビットの関節データを提供します。自社開発のエンコーダー関節モジュールは、わずかな角度変化を検出するように設計されており、人間とロボットの動作マッピングの精度と安定性を向上させます。
各関節モジュールは重量が70g未満で、最大10N・mの荷重トルクに対応し、調整可能な機械的リミットを備えています。このモジュール設計により、モーションキャプチャ性能と軽量なウェアラブル構造の必要性とのバランスが取れています。
最大1000Hzのサンプリングレートとミリ秒レベルの低遅延を実現
ロボットが人間の操作者に追従する場合、遅延データや低周波データがあると、動きが途切れ途切れに感じられ、収集されるデモンストレーションの品質が低下する可能性があります。
ExoArm-7 Proは、最大1000Hzの関節データサンプリングレートとミリ秒レベルの低遅延制御をサポートします。高い更新レートにより、システムは高速な動作変化を捉え、リアルタイムの遠隔操作に必要な応答性の高いデータを提供します。
模倣学習やVLAデータセットを構築する研究者にとって、これは、最初の接近から操作、完了に至るまで、タスクが時間とともにどのように発展していくかをより適切に表現できる、高密度の動作記録を提供する。
デュアルIMUセンシングによる、より包括的なモーション情報
関節角度は腕の動きに関する重要なデータを提供するが、姿勢やより広範囲な体の動きも遠隔操作に影響を与える可能性がある。そのため、ExoArm-7 Proは、動きと姿勢の追跡範囲を拡大するために、デュアルIMUセンシングを搭載している。
標準パッケージには、背面に取り付けるIMUセンサーと外部IMUセンサーが含まれています。これらのセンサーは、関節データと組み合わせることで、オペレーターの動きをより包括的に解釈し、ウェアラブルシステムをさまざまなロボットプラットフォームと統合するための基盤を提供します。
軽量設計で長時間のデータ収集セッションに対応
ウェアラブルシステムは、繰り返し行われるデモンストレーションにおいても実用性を維持する必要があります。過度の重量は、オペレーターの疲労を増大させ、自然な動作を制限し、長時間のデータ収集セッションにおける一貫性を低下させる可能性があります。
ExoArm-7 Proは、デュアルアーム構造を2.6kgの人間工学に基づいたウェアラブルデザインに統合しています。軽量設計により、ロボット開発に必要な精度を維持しながら、より快適な操作性を実現することを目的としています。
このシステムは、カスタマイズ可能な操作ハンドルとオプションのグローブアダプターも提供しており、チームはさまざまなロボットや操作タスクに応じてオペレーターインターフェースを構成できる。
ExoGlove Proで腕のトラッキングを拡張し、詳細な手のキャプチャを実現
腕の動きだけで遠隔操作に必要な作業もありますが、器用な操作には手や指に関する追加情報が必要です。小さな物体をつかむ、工具を操作する、部品を回転させる、あるいは柔軟な素材を操作するといった作業は、指の姿勢や指先の動きといった詳細な情報に依存する場合があります。
オプションのExoGlove Proは、ExoArm-7 Proのデュアルアームトラッキング機能を拡張し、手と指の動きをキャプチャします。独自のVetraSenseセンサー5個を使用することで、このグローブシステムは25自由度（DOF）の手の姿勢を完全に再現できます。各指先は6自由度（DOF）のトラッキングに対応し、調整可能な振動フィードバックにより、遠隔操作のための追加のインタラクションチャネルを提供できます。
ExoGlove Proは、最大180Hzのデータ出力と10ms未満の有線接続遅延をサポートします。マルチプラットフォームSDKのサポートとモーションリターゲティングアルゴリズムにより、開発者はキャプチャした手の動きをさまざまな器用な手やロボットプラットフォームにマッピングできます。
ExoGlove Proは別売りのオプションアクセサリーであり、標準のExoArm-7 Proパッケージには含まれていません。
ロボットプラットフォーム間の統合を前提に設計されています。
研究チームは、さまざまなロボットアーム、器用なハンド、オペレーティングシステム、制御アーキテクチャを扱うことが多い。データ収集装置は、開発環境の他の部分に接続できる場合にのみ有用となる。
ExoArm-7 Proは、ロボットプラットフォーム開発を支援するための公式SDKと無料の統合サポートを提供します。そのビジュアルソフトウェアインターフェースはWindows、macOS、Linuxに対応しており、研究室、大学、ロボット企業は、遠隔操作およびデータパイプラインを構築する際に、より高い柔軟性を得ることができます。
設定可能なハンドル、オプションのグローブ統合機能、高周波関節データ、およびクロスプラットフォームソフトウェアの組み合わせにより、このシステムは初期段階の研究プロトタイプと、より体系的なデータ収集プロジェクトの両方に適しています。
身体化されたAIとロボット学習の応用
ExoArm-7 Proは、以下のような幅広い研究開発ワークフロー向けに設計されています。
- 双腕ロボットの遠隔操作
- 身体化されたAIデータ収集
- 人間のデモンストレーション録画
- 模倣学習データセットの作成
- VLAデータ収集
- 器用な操作に関する研究
- ロボット工学教育および実験室開発
研究者はこのシステムを利用して、操作作業を直接実演したり、同期した動作軌跡を収集したり、実際の作業中に人間が両腕をどのように協調させるかを反映したデータセットを構築したりすることができる。
含まれるものは何ですか？
標準のExoArm-7 Proパッケージには以下が含まれます。
- 1 × ExoArm-7 Pro ウェアラブル外骨格
- 背面取り付け型IMUセンサー×1
- 外部IMUセンサー×1
オプションのExoGlove Proパッケージには以下が含まれます。
- モーションキャプチャーグローブ 2個
- ワイヤレス受信機とバッテリーモジュール×1
- USB-Cデータケーブル×2
人間の動作とロボットの学習とのより直接的なつながり
ロボットの動作の質は、トレーニングと制御に使用されるデータの質に大きく左右されます。ExoArm-7 Proは、自然な両腕の動きを高速で捉え、必要に応じてワークフローを詳細な手の動きに拡張することで、人間のデモンストレーションとロボットによる実行の間のギャップを埋めるのに役立ちます。
身体化されたAI、VLAモデル、双腕操作、または器用な遠隔操作を開発するチームにとって、このシステムは、人間の動作を構造化されたロボット学習データに変換するための、装着可能で統合準備が整った基盤を提供する。
