今週のロボット工学界は驚異的な進展を見せた。韓国は走行、跳躍、サッカー、ムーンウォークまでこなすヒューマノイドを披露し、中国ではテニスをプレイし、短距離走の記録を追いかけるヒューマノイドの開発が進む。Unitreeはシーメンスと提携し1万台のヒューマノイドを量産しようとしている。一方でレストランのロボットが暴走して混乱を引き起こし、脳信号を読み取ってミスを未然に防ぐロボット、風力で動作するバッテリー不要の探査ロボット、自己訓練する生体筋肉で泳ぐロボット、100万回以上の使用後に土壌分解可能なロボット、そして人間の器用さに近づくロボットハンドなど、ロボット工学の多様な革新が同時に進行している週となった。
韓国が披露した驚異的な運動能力を持つヒューマノイド
今週のロボット工学界はかなり異常な展開を見せました。韓国のKAISTが開発したヒューマノイドV0.7を公開したのですが、このロボットは人々が見慣れたほとんどのヒューマノイドよりもはるかに運動能力が高いものでした。
フィールドテストでは、ロボットはサッカーピッチを駆け抜け、ジャンプし、ゴールにシュートを放ち、そして何気なくムーンウォークのようなダンスムーブまで披露していました。それだけでこのデモは際立っています。なぜなら、ほとんどのヒューマノイドの動画はまだ慎重で、遅く、少し硬い印象を与えるからです。このロボットは速く、バランスが取れていて、実際に自信に満ちた動きを見せていました。
ロボットの重量は約75kg（165ポンド）で、身長は約165cm、KAISTのファン・パーク率いる動的ロボット制御設計研究室によって開発されました。ここで最も重要なのは、チームがモーター、モータードライバー、ギアボックスを含むすべてのコア部品を自社で開発したと述べている点です。つまり、これは既製の部品を組み合わせた派手な外殻ではないということです。
彼らはシステム全体を自社で所有しようとしています。このロボットは高トルクモーターと低ギア比を持つ準ダイレクトドライブセットアップを使用しており、これにより反応が速く、よりスムーズな動きが可能になります。また、多くの減速比をコンパクトな単段設計に詰め込むように設計されたカスタム3K複合遊星ギアボックスも搭載しています。このセットアップにより、深刻なパフォーマンスを発揮します。
ロボットはすでに平地で時速約12kmで走行でき、30cm以上の高さの階段を登ることができます。パークは次の目標は時速約14km、さらにはしご登りと40cm超えの階段を克服することだと述べています。膝アクチュエーターは320ニュートンメートルのピークトルクを発揮でき、足首アクチュエーターは高速応答と安定性のために調整されています。ソフトウェア面では、KAISTは人間のモーションデータと組み合わせた深層強化学習でロボットを訓練しており、これが多くのAI駆動ヒューマノイドよりもはるかにスムーズで自然な動きをする理由です。
システムはモーター動作領域モデリングも使用しているため、シミュレーションが実際のハードウェアと一致し、ロボットはカメラに依存せず固有受容感覚だけで不整地にも対応できます。KAISTは長期的な目標として、産業環境で人々と協働できる上半身を備えた完全なヒューマノイドを開発することを掲げています。
そして研究室は、人間のデモンストレーションから直接実用的なタスクを学習できるDofloと呼ばれるフレームワークも構築しています。
風力で動く革新的な探査ロボット
次に、まったく異なるアイデアに移ります。クランフィールド大学はWanderbotと呼ばれるロボットを開発しました。これはバッテリーを消耗させる代わりに風を使って移動します。シンプルに聞こえますが、実際にはかなり賢い解決策です。
多くのロボットシステムでは、移動だけでバッテリーの約20%を消費します。これは砂漠、極地、あるいは他の惑星での長期ミッションにとって大きな制約となります。Wanderbotは低コストでモジュール式、完全に3Dプリントされたロボットで、まさにそのような場所のために設計されています。サボニウス風力タービンとヤンセンリンケージを使用しています。これはテオ・ヤンセンのStrandbeestsで知られる多脚機構と同じものです。
全体のポイントはシンプルさと修理可能性です。サラブ・ウパディ博士はこれを「人間が長期間滞在したり機器を維持したりすることが容易でない場所に行ける自給自足ロボットへの第一歩」と説明しています。完全に3Dプリントされているため、壊れた部品は理論的には高価な補給ミッションを待つ代わりに現場で交換できます。
これは遠隔地や地球外環境では非常に重要です。現在はまだTRLの低いプロトタイプですが、すでにヨーロッパ宇宙機関のAstra Conference 2025で注目を集めました。次の大きなステップは操縦性です。なぜなら、チームはまだ適切に方向転換する方法を教える必要があるからです。
レストランでのロボット暴走事故が示す現実の課題
さて、スペクトルの反対側では、ロボット工学は公共展開がまだ混乱していることを完璧に思い出させてくれました。
中国のセルチノにあるHaidilaoの火鍋レストランでサービスロボットが、ダンスパフォーマンス中に客に近づきすぎて皿を散乱させる混沌とした場面を引き起こしました。動画では、ロボットが腕を無秩序に振り回し、皿を叩き割り、箸や食器を飛ばし、スタッフメンバーが駆けつけて物理的にそれを止めざるを得なくなっています。
ある従業員は事件中に携帯電話を見ているように見えました。おそらくロボットをリモートで制御または停止しようとしていたのでしょう。このマシンはCES 2026で今年初めに展示されたAgibotX2と同じタイプと考えられています。人々がこれほど強く反応した理由は明白です。これは火鍋レストランだったので、テーブルにはちょうど沸騰したスープの容器が置かれていました。
もしロボットがそれらを倒していたら、これは数枚の壊れた皿どころではない事態になっていた可能性があります。Haidilaoは後にNBCニュースに対し、ロボットは誤動作しておらず、客のリクエストによりテーブルに近づけすぎたため動きが制限されたと述べました。それが本当かもしれませんが、それでも同じ問題を指摘しています。
管理されたデモでは素晴らしく見えるロボットが、混雑した予測不可能な現実世界の空間では急速に問題になる可能性があるのです。
不完全な人間のデータからテニスを学ぶロボット
次はスポーツです。中国のチームがGalbotと協力して、不完全な人間のモーションデータを使用してヒューマノイドロボットにテニスをプレイさせる訓練システムであるLeightonを構築しました。これは大きな進歩です。なぜなら、ロボットシステムは通常、完璧なデータを好みますが、現実はめったにそれを提供しないからです。
すべてを完璧な詳細でキャプチャしようとする代わりに、Leightonはテニスをフォアハンド、バックハンド、シャッフル、クロスオーバーステップのような小さなピースに分解します。チームはコンパクトなモーションキャプチャセットアップを使用してアマチュアプレイヤーから約5時間のモーションデータを収集し、それを使ってロボットがモーションをより効果的に解釈して組み合わせるのに役立つ潜在的なアクション空間を構築しました。
その後、強化学習と大規模シミュレーションがシステムを訓練し、自然な動きを保ちながら飛んでくるボールに反応できるようにしました。最終モデルはUnitree G1ヒューマノイドロボットに展開され、実世界のテストでは、フォアコートとバックコートの両方のポジションから人間との複数ショットのラリーに成功しました。1万回の試行にわたり、96.5%のピーク成功率に達し、ターゲット位置の近くにボールを一貫して返しました。
まだ完全な競技プレイの準備はできていませんし、現在は現実世界でモーションキャプチャに依存しています。しかし研究者は、将来のバージョンではアクティブビジョンとマルチエージェント訓練を使用できると述べています。より大きなポイントは、ロボットが今、混乱した人間のデータから速く動的なスポーツを学習しているということです。そしてこれはテニスを超えてサッカーやさらにはパルクールのようなものにもうまくスケールできる可能性があります。
人間の短距離走記録に迫るヒューマノイドロボット
同時に、中国のヒューマノイドシーンは純粋な速度も追求しています。Unitreeの創設者であるワン・シンは、ヒューマノイドロボットがまもなく史上最速の人間に匹敵するか、さらには短距離走で打ち負かす可能性があると述べました。それは数字を見るまでは狂気に聞こえます。2月、張大学とJingshi Technologyは、秒速10メートルに到達できるBoltと呼ばれるフルサイズヒューマノイドを公開しました。
参考までに、ウサイン・ボルトの100メートル世界記録は平均約10.44m/sでした。つまり、ギャップはもはや巨大ではありません。ワンは年の半ばまでに、特に中国のヒューマノイドロボットが100メートルを10秒未満で走る可能性があるとさえ述べました。それはまだ大きな主張であり、証明すべきことはたくさんあります。高速二足歩行は非常に困難です。なぜなら、すべてが完璧に同期している必要があるからです。
バランス、力、タイミング、センシング、制御のすべてが、ほとんどエラーの余地なく連携して機能しなければなりません。ワンはまた、この分野全体の最大の弱点は依然として汎化であることを認めました。ロボットは制御された環境では美しくパフォーマンスを発揮できますが、世界が予測不可能になると苦労します。それは依然として、エンボディドAIが乗り越えなければならない最も困難な壁です。
自己訓練する生体筋肉で泳ぐロボット
次に、この中で最も奇妙なプロジェクトの1つ、そして正直言って最もクールなものの1つです。シンガポール国立大学の研究者たちは、Ostrobotと呼ばれる魚にインスパイアされたロボットを構築しました。これは基本的に自己訓練する実験室で培養された筋肉によって動力を得ています。トリックは、2つの工学的筋肉組織が接続されており、発達中の自然な収縮時に互いに引っ張り合うというものです。
したがって、外部システムで訓練する必要がある代わりに、筋肉は効果的に自分自身を鍛えています。この自己訓練アプローチは、パフォーマンスの大幅な向上をもたらしました。Ostrobotは分速467mmに達しました。これはチームによると、骨格筋駆動ロボットとして報告された中で最速とのことです。訓練された筋肉はまた、7.05ミリニュートンの最大力と平方ミリメートルあたり8.51ミリニュートンの応力を達成しました。これはこの分野が通常得るものよりもはるかに強力です。
ロボットは単一の訓練された筋肉を使用して柔軟な尾を駆動し、標準的な筋肉組織で動力を得るバージョンよりも3倍以上速く泳ぎます。研究者はまた、電気信号を使用してロボットを制御し、拍手のような音声キューを使用して開始と停止をトリガーすることもできました。
これにより、弱く見えたり制御が難しかったりすることが多い古いバイオハイブリッドロボットよりもはるかに有用になります。
年間1万台を目指す大量生産への挑戦
大量生産も大きなテーマになっています。今、Unitreeはシーメンスのデジタル産業ソフトウェアと戦略的協力協定に署名し、ヒューマノイドロボットの生産を拡大し、2026年に年間1万台に到達するのを支援します。
契約は3月16日に深センで署名され、Unitreeのロボット工学の仕事とシーメンスのデジタル製造、シミュレーション、産業ソフトウェアの経験を組み合わせています。Unitreeの創設者であるジョー・ジアンは今年注文が急増していると述べており、ロイターは2025年にヒューマノイドロボットの総注文が14億元を超えたと報じています。これは、ヒューマノイドレースが非常に現実的になり始めるところです。
デモ用に1つの印象的なロボットを設計することは一つのことです。何千ものロボットを信頼性高く、手頃な価格で、高品質で生産することは全く別のことです。シーメンスは、製品設計とシミュレーションからプロセス計画と製造管理まで、すべてをカバーするそのプッシュのためのデジタルバックボーンの構築を支援することが期待されています。
それは短距離走するロボットほどエキサイティングに聞こえないかもしれませんが、おそらく今起こっている最も重要なシフトの1つです。これは、ヒューマノイドがただのバイラルクリップではなく、産業になろうとし始める部分です。
脳信号を読み取ってミスを未然に防ぐロボット
次はオクラホマ州立大学で、研究者たちは人間の脳信号を読み取ってミスが起こる前にそれをキャッチできるロボットに取り組んでいます。
彼らの神経適応制御システムは、EEGキャップを使用してエラー関連電位、つまりERPを検出します。これは、人が何かがうまくいっていないことに気付いた瞬間に脳が生成する信号であり、多くの場合、物理的に反応する前です。システムがその信号を検出すると、ロボットはミリ秒以内に速度を落としたり、停止したり、制御を返したりできます。
これは核廃棄物のクリーンアップや深海調査のような危険な環境では非常に重要です。そこでは小さなミスが急速に大きな損害に変わる可能性があります。チームは適応デコーディングモデルを構築しました。なぜなら、すべての人の脳信号が異なるからです。
したがって、システムは一般的なパターンを学習し、その後ユーザーに調整する必要があります。彼らはまた、信号時間論理を安全フレームワークとして使用しています。基本的にロボットに厳密な行動ルールブックを与えながら、人間の脳信号に応答できるようにしています。テストはNVIDIA Isaac LabとIsaac ROSを使用して、RTX Pro 6000 GPUでリアルタイム信号処理とシミュレーションのために行われています。
産業用ロボット工学を超えて、同じアイデアは最終的に義肢や外骨格がユーザーが実際に意図することにはるかに自然に応答するのを助けることができます。
100万回以上使用可能な完全生分解性ロボット
持続可能性もより重要になり始めています。ソウル国立大学、漢陽大学、ヨハネス・ケプラー大学リンツのチームが、実用的な耐久性を提供しながら完全に堆肥化可能な初のソフトロボットと説明するものを開発しました。
ロボットのフレームはPGS、つまりポリグリセロールセバケートを使用しています。これは低ヒステリシスと強力な弾性回復を持つ生分解性エラストマーです。そのPGSベースの屈曲アクチュエーターは100万回以上の作動サイクルでパフォーマンスを維持しました。これは、最終的に消失するように設計されたものとしては深刻な耐久性マークです。電子機器でさえ生分解性です。通常の金属や半導体部品の代わりに、チームは構造とともに分解する生分解性無機電子機器を使用しました。
産業用堆肥化条件下で、システム全体は数か月以内に分解し、有害な残留物を残しませんでした。植物成長テストは、堆肥が安全で使用可能であることさえ示しました。研究者はまた、曲率、ひずみ、タッチ、温度、湿度、pHのセンサーと、ヒーター、電気刺激装置、薬物送達モジュールを統合しました。
すべて単一のソフトロボット指の中にです。つまり、これは単なるおもちゃのエコデモではありません。これは、ロボット工学が大規模に直面することになる廃棄物問題を解決する真剣な試みです。
人間の器用さに近づくロボットハンド技術
そして最後に、ロボットハンドです。韓国の企業Tasaloは、ヒューマノイドおよび産業システム向けに設計されたDG5FSと呼ばれるコンパクトな5本指ハンドを発表しました。
20自由度を持ち、サイズは21cm、重量はわずか880g（約1.94ポンド）です。これは印象的です。なぜなら、ロボットハンドはヒューマノイド設計の最も困難な部分の1つだからです。器用さ、コンプライアンス、安全性、低重量のすべてを同時に必要とします。そして、それを正しく行うことは非常に困難な組み合わせです。Tasaloによると、このハンドはバックドライブ可能なジョイントを使用しており、これにより衝撃を吸収し、世界とより安全に相互作用できます。
そして同社は、より簡単な制御問題を望むチーム向けに、よりシンプルな15自由度バージョンも提供しています。同時に、サムスンは独自のハンドラボを構築しており、ロボットハンドが人間の手のように圧力、質感、微小な滑りを検出できるように、触覚センシングを備えた腱駆動設計を追求しています。このカテゴリ全体が非常に重要になってきています。特にTesla、Figure、および他の皆が汎用ヒューマノイドを推進しているためです。
報告によると、ヒューマノイド5本指ロボットハンドの世界市場は2030年までに8億7600万ドルに達する可能性があります。
つまり、これは通常のロボット工学の週ではありませんでした。とにかく、下にあなたの意見を残してください。このようなアップデートをもっと見たい場合は購読してください。それでは次回お会いしましょう。
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