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

G1 — ACTで赤青の部品を自律仕分け

未使用配置で48/50成功・固定ベース・位置ずれ±10mm(シミュレーション・等倍速)

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。

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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。

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部品の仕分けを、画像から学ぶ。

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。

48 / 50

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。

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棚から取り出し、歩いて、置く。

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。

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周囲を見て、目的地へ向かう。

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。

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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。

JOIN OUR TEAM

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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CONTACT

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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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