自社研究 / シミュレーション・実機未検証
部品の仕分けを、画像から学ぶ。
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未使用の配置で成功
G1のACTによる自律仕分けを評価。固定ベース・停止部品・位置ずれ±10mmの条件で検証しました。
次の課題：対象物や配置条件への対応範囲を広げ、実機での差を確かめる。
検証条件と結果を見る →PHYSICAL AI / ROBOTICS
ロボットが現場で働く未来を、シミュレーションからつくる。
チームゼットは、フィジカルAIの学習・検証に取り組む開発会社です。自社のシミュレーション研究と企業との共同開発を通じて、現場で使えるロボットの実現を目指します。
ROS2 / Isaac Sim / LeRobot
自社研究の検証映像SIMULATION
現場での開発実績
ロボット開発企業で、立ち上げ検証・シミュレーション・SLAM開発を担当。
OUR MISSION
現場で働くロボットを目指して。
会社についてチームゼットは、製造・物流などの現場課題に取り組む、フィジカルAIの開発会社です。シミュレーション環境の構築、ロボットの学習・制御、動作評価を通じて、作業の実現性と技術課題を検証します。
現在はシミュレーションでの開発を中心に、実機検証を見据えた共同開発に取り組んでいます。
RESEARCH & VALIDATION
動かして、測って、次へ。
すべての検証成果を見る →
自社研究 / シミュレーション・実機未検証
棚から取り出し、歩いて、置く。
3 / 3 → 1 / 10
固定配置 → 位置を変えた配置
歩行方策と両手の支持制御を統合。固定配置では成功し、位置を変えると配置・静止の達成率が下がりました。
次の課題：位置ずれに対応する保持・配置の再現性を高める。
検証条件と結果を見る →
自社研究 / シミュレーション・実機未検証
周囲を見て、目的地へ向かう。
Visual SLAM × Nav2
認識と移動制御を接続
仮想倉庫で自己位置推定と経路計画を接続。棚を回り込み、目標へ到達・停止する構成を実装しました。
次の課題：環境を変えた評価と、実機センサ・制御との接続。
検証条件と結果を見る →結果は記載した試験条件でのものです。失敗や未達の課題も含めて公開しています。
研究開発の過程を技術記事で読む →JOINT DEVELOPMENT
現場の課題を、一緒に試せるテーマへ。
対象の作業、ロボット、現場の条件を伺い、何を確かめるかを一緒に決めます。シミュレーションの環境構築から学習・評価、実機での検証計画まで進めます。
01
現場を再現する
作業空間・対象物・ロボットの条件を整理し、検証に必要な環境をつくります。
02
動作を学ばせ、評価する
学習と制御を接続し、条件を変えて評価。成功と失敗の原因を調べ、改善します。
03
実機検証につなぐ
結果と限界を整理し、パートナーの実機で確かめる項目と役割分担を設計します。
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ロボットが現場で働く未来を、一緒につくる。
シミュレーション、学習・制御、ROS2による接続と評価。試行錯誤を、チームの技術にしていく仲間を求めています。
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ロボットで試したいことを、検証テーマに。
対象の作業や設備、現在の課題をお聞かせください。
シミュレーションや実機での検証を通じて、実現の可能性と技術課題を一緒に確かめます。
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