SmartROBOX Agri UMI「農業ロボットは、プログラムする時代から教える時代へ」
SmartROBOX UMI 農業ロボットにて展示会出展計画中です。
展示名称
SmartROBOX Agri UMI
サブタイトル
FAIRINO × UMI 農業Physical AI・模倣学習データ収集プラットフォーム
キャッチコピー
「農業ロボットは、プログラムする時代から、教える時代へ。」
1. 展示コンセプト
農業分野では、収穫対象となる作物の位置・形状・成熟度・葉や枝による遮蔽など、作業環境が常に変化します。
そのため、従来の座標ティーチングや固定シーケンスを中心とした産業用ロボット技術だけでは、多様な農作業への対応に多くの開発工数を必要とします。
本展示では、FAIRINO協働ロボットとUMIを組み合わせ、人間が行う農作業を模倣学習用データとして収集するPhysical AI開発プラットフォームを提案します。
熟練者が実際に行う「見る・近づく・つかむ・収穫する・運ぶ・置く」という一連の行動をデータ化し、そのデータをAI学習に活用することで、農作業ロボット開発の効率化を目指します。
2. 展示テーマ
Human Skill → Data → Physical AI → Robot
人間の作業技能をUMIによって収集し、模倣学習用データセットとして蓄積。
収集したデータからAI Policyを構築し、FAIRINOロボットによる農作業の自律実行につなげます。
本展示では、農作物の収穫を題材として、
人が教える → データを集める → AIが学ぶ → ロボットが実行する
というPhysical AI開発の一連のプロセスを可視化します。
3. デモシステム構成
Robot
FAIRINO 協働ロボット
Data Collection
UMIによる人間作業データ収集環境
Vision
RGB-Dカメラ／手先カメラ
End Effector
農作物把持用グリッパ
AI
GPU搭載AI PC
Software
・UMI Data Collection
・Dataset Management
・Imitation Learning Environment
・Robot Control Interface
・Visualization Dashboard
Demo Field
トマト等を想定した模擬栽培環境
4. デモンストレーション内容
STEP 1：Human Demonstration
人間がUMIを使用して模擬農作物の収穫作業を行います。
「対象を探す」
「接近する」
「把持する」
「収穫する」
「収穫BOXへ移動する」
「リリースする」
という一連の動作を収集します。
STEP 2：Data Collection
人間の作業から取得した、
・Camera Image
・Pose / Trajectory
・Action
・Gripper State
・Timestamp
・Episode
などを模倣学習用データとして保存します。
大型モニター上にデータ収集状況をリアルタイム表示し、来場者が「人間の作業がAI学習データへ変換されている」ことを視覚的に理解できる展示とします。
STEP 3：Imitation Learning
蓄積した複数のHuman Demonstrationデータを利用し、人間の作業行動を再現するAI Policyの構築を行います。
展示会場では事前学習済みモデルを使用しながら、UMIによる追加データ収集の様子も実演します。
STEP 4：Robot Execution
学習済みPolicyを利用し、FAIRINOロボットが模擬農作物に対して収穫動作を実行します。
大型モニターでは、
Human Demonstration / AI Recognition / Robot Execution
を同時に表示し、人間の技能がデータを介してロボットへ移っていくプロセスを可視化します。
5. 展示の技術的なポイント
本展示の中心は、単体の「自動収穫ロボット」ではありません。
農業Physical AIを開発するためのデータ収集・学習・ロボット実行環境をパッケージ化することを目的としています。
従来型のロボットシステムでは、作物や作業条件ごとに認識・座標・動作・例外処理等を個別設計する必要があります。
本システムでは、人間による実作業をデータとして取得することで、複雑な農作業を学習ベースでロボットへ展開する研究開発環境の構築を目指します。
6. 展示で見せる環境変化
収穫対象を固定位置だけに設置せず、
・高さを変更
・左右位置を変更
・奥行きを変更
・角度を変更
・葉などによる部分的な遮蔽
といった環境変化を用意します。
これにより、固定された位置を再生するだけのロボットデモではなく、変化する農業環境を対象としたPhysical AI研究であることを表現します。
7. 想定する展開作業
最初の展示では「収穫」をテーマとしますが、同一のデータ収集・学習基盤を利用して、
収穫 → 選果 → 搬送 → 箱詰め → パレタイジング
などへの展開を想定します。
さらに対象作物についても、
トマト、イチゴ、ピーマン、キュウリなど、異なる作物・作業への応用を研究します。
8. 想定ユーザー
本パッケージは農業従事者への完成品販売だけを目的とするものではなく、
農機メーカー
ロボットメーカー
大学・研究機関
農業試験場
スマート農業事業者
ロボットSIer
AI開発企業
などが、農業Physical AIの研究開発を開始するための共通プラットフォームとして提供することを想定しています。
9. 将来構想
将来的には複数の農場・作物・熟練者から作業データを収集し、農作業データセットを継続的に蓄積することで、農業ロボット向けPhysical AI基盤への発展を目指します。
Phase 1
UMIによる農作業データ収集
Phase 2
模倣学習による単一作業のロボット化
Phase 3
複数作物・複数作業への展開
Phase 4
Sim2Real・Vision・Force/Tactile情報との統合
Phase 5
農業Physical AIプラットフォーム化
展示メッセージ
農業ロボットは、
プログラムする時代から、教える時代へ。
Human Skill → UMI → Data → Physical AI → FAIRINO → Harvest
人間が持つ農作業の技能をデータ化し、次世代の農業ロボットへ。
SmartROBOX Agri UMI
