
具現化知能タスク計画実習プラットフォーム RAI-P4
大規模モデル、音声、ビジョン、ロボットアーム、ジンバルを統合した、具現化インタラクティブエージェント向けのワンストップ実習プラットフォームです。DeepSeek、Qwen、Doubao などの主要モデルに対応し、OpenCV、YOLO、マルチモーダル VLM などの視覚ワークフローもカバーします。エージェント設計、ロボット制御、エージェント開発、ビジョン統合開発までを含む実習カリキュラムを備え、専門課程の総合実習に適しています。
対象/シナリオ
人工知能、ロボティクス、自動化、計算機科学などの大学・高専向けカリキュラムに適しており、大規模言語モデル応用、コンピュータビジョン、機械学習、ディープラーニング、組込み開発、センサ計測と制御、ROS、ロボティクス、シミュレーション、知能システム統合といった実習を網羅します。
主な特長
- AI音声・AIビジョン・マニピュレータ制御を一体化したオールインワンプラットフォーム
- 60cm×60cmデスクトップで完結する省スペース導入
- 4自由度から6自由度まで段階的に学べるマニピュレータ実習
製品特徴
AIとロボティクスのシステム融合
インテリジェントマニピュレータに必要なAI音声対話、AIビジョン認識、AIエッジボード、カラー認識や姿勢推定などのセンサーを組み合わせ、知覚・意思決定・実行の全レイヤーを一体で学習できます。
ワンストップの授業導入
工場出荷時にハード・ソフトを連携済み。追加のPCや治具を用意することなく、60cm×60cmのデスクトップがあればすぐに実験を開始でき、研究室・創作工房・出張授業にも対応します。
代表的マニピュレータによる段階的トレーニング
4自由度直列アームを基礎に、典型的な6自由度構成へ拡張可能。運動学、モーションコントロール、シミュレーション、ROS実習を組み合わせ、学習者のレベルに合わせて段階的にスキルを構築できます。
実習シナリオ
実習シナリオ
構成
センサ構成
音声・視覚・運動フィードバックなど、具現化タスク計画に必要なマルチモーダル入力を網羅しています。
- AI音声インタラクション用マイクアレイ
- ビジョンパンチルトカメラモジュール
- 姿勢推定IMUセンサー
- マニピュレータカメラモジュール
コントローラ構成
AIエッジボードとオープンI/Oを備え、LLM・ビジョン推論とマニピュレータ/周辺機器制御を同時に実現し、ソフト・ハードの連携を高めます。

ソフトウェア構成
UbuntuとROS2(roscore、RViz、MoveIt)に加え、Jupyter、VS Code、Python 3.9 をプリインストール。起動直後からアルゴリズム実演や授業が行えます。
OpenCV、YOLO、LLM SDK、MoveIt など主要なAI/ロボットエコシステムと互換性があり、授業と研究の両方を後押しします。

実験項目
ロボット本体制御、センサ計測、コンピュータビジョン、大規模言語モデル音声対話、システム統合、ROS、組込み開発など40以上のサブプロジェクトを用意し、学際的な能力を育成します。
ロボットアーム制御基礎
- ロボットアーム運動学制御:推奨4コマ|4自由度アームの順・逆運動学と関節軌道計画を構築。
- ロボットアーム直線補間制御:推奨2コマ|エンドエフェクタの直線軌道を生成し、速度・加速度プロファイルを調整。
- ロボットアーム円弧補間制御:推奨2コマ|空間円弧を生成し、姿勢制御を維持したまま軌跡を実行。
- ロボットアームの積み下ろし搬送:推奨4コマ|座標系キャリブレーションと把持戦略を組み合わせ、多点搬送を計画。
- 幾何図形の描画:推奨4コマ|軌道生成を応用し、平面図形を描画。
センサ計測と制御
- IMUデータ取得:推奨2コマ|姿勢センサーのデータを取得し、姿勢推定とフィルタリングを実施。
- ジェスチャ制御アーム:推奨2コマ|IMU入力を用いてマニピュレータを体感操作。
コンピュータビジョン基礎(OpenCV)
- カラー認識:推奨2コマ|色空間変換と領域分割で対象物を識別。
- 形状認識:推奨2コマ|輪郭抽出と幾何特徴マッチングで形状を分類。
AIビジョン(YOLO)
- YOLO ビジョンデプロイ:推奨2コマ|組込みボード上でYOLOをリアルタイム推論。
- 顔検出:推奨2コマ|事前学習モデルで顔を検出し、バウンディングボックスを出力。
- 顔追跡:推奨2コマ|パンチルト連携で対象を追跡。
- データセットアノテーション:推奨2コマ|検出データセットのラベリングとフォーマット変換を習得。
- モデル学習とデプロイ:推奨2コマ|再学習・量子化・デプロイの手順を実践。
- ワークピース検出:推奨2コマ|対象用途に合わせた検出フローを構築し、分類・位置決めを実現。
AIビジョン(通義千問マルチモーダル)
- 通義千問マルチモーダル API デプロイ:推奨2コマ|通義千問APIを呼び出し、画像理解とテキスト生成を実装。
- 果物検出とマーキング:推奨2コマ|通義千問を用いて果物を認識し、意味ラベルを生成。
大規模言語モデル応用(音声対話)
- ASRデプロイ:推奨2コマ|通義千問ASRを構築し、音声入力を解析。
- LLM意味理解デプロイ:推奨2コマ|DeepSeekを用いて意図理解とタスク計画ロジックを実装。
- TTSデプロイ:推奨2コマ|火山引擎TTSを統合し自然な音声応答を生成。
- エンドツーエンド音声対話:推奨2コマ|ASR/LLM/TTSを連携させた音声対話ループを構築。
- Function-Call 音声計算:推奨2コマ|LLMのFunction-Callで音声電卓を実装。
- Function-Call 音声音楽再生:推奨2コマ|音声コマンドで楽曲検索と再生を制御。
- Function-Call パンチルト計画:推奨4コマ|音声指示でパンチルト追跡を実行し、対象探索を完結。
- Function-Call マニピュレータ計画:推奨4コマ|音声指示でマニピュレータの視覚位置決めと搬送を行う。
ロボットシステム統合
- Socket通信:推奨2コマ|ロボットシステム間のSocket通信チャネルを構築し、指令を交換。
- ビジョン追従制御:推奨4コマ|ビジョンデータをロボット座標系にマッピングし、動的追従を達成。
- ビジョンとマニピュレータの座標変換:推奨2コマ|ハンドアイキャリブレーションを完成し、ピクセルを姿勢に変換。
- ビジョン仕分け搬送:推奨4コマ|認識・計画・実行を組み合わせ、仕分け搬送を完了。
ROS(Robot Operating System)
- ROS2プロジェクトの迅速起動:推奨2コマ|ROS2ワークスペースの作成・ビルド・実行手順を習得。
- ROS2パッケージ構築と移植:推奨2コマ|パッケージ作成、依存管理、移植デプロイを実施。
- MoveIt設定:推奨2コマ|MoveItシーン構成、衝突モデル導入、動作検証を実践。
- 4自由度アームのMoveIt/RVizシミュレーション:推奨2コマ|RViz上で4自由度アームを制御し、軌跡を検証。
組込みシステム開発
- Ubuntuファイルシステム入門:推奨1コマ|主要ディレクトリ構造とファイル操作コマンドを学習。
- エディタ習熟(vi / nano):推奨1コマ|ターミナルエディタの基本操作と設定を習得。
- リモート接続環境構築(SSH / PuTTY):推奨2コマ|リモート開発環境を整備し、多拠点協働を支援。
- LinuxファイルIOプログラミング:推奨2コマ|ファイル読み書きと例外処理を実装し、デバイス連携の基礎を学ぶ。
- シリアル通信:推奨2コマ|シリアル通信の送受信とプロトコル設計を実践。
- プロセス/スレッド管理:推奨2コマ|Linuxのプロセス・スレッドモデルを理解し、サンプルを作成。
- UI設計:推奨2コマ|Python/Qtなどを用いて簡易HMIを構築。
ナレッジベース
この製品に関する詳細な技術ドキュメント、チュートリアル、よくある質問をご覧ください。
重要な質問
Q3:大規模言語モデル統合に対応する製品はどれで、何ができますか?具現化複合ロボット システム設計実習プラットフォーム RAI-M4具現化知能タスク計画実習プラットフォーム RAI-P4具現化ビジョン認識・意思決定 実習プラットフォーム RAI-Q2
回答:大規模モデル連携アプリケーションに対応する製品は 3 種類あります。
RAI-P4:通義千問、DeepSeek、火山引擎を統合。ASR(通義千問)、LLM(DeepSeek)、TTS(火山引擎)、Function-call(音声対話型計算機、音楽再生、ジンバル / ロボットアームのタスクプランニングなど)を実現でき、YOLO・顔追跡・ロボットアーム制御との統合アプリケーションにも対応します。
RAI-M4:DeepSeek(LLM)と通義千問(ASR + マルチモーダル)に対応。自然言語をロボットタスクフローへ変換する機能(音声指令によるシャーシ / ロボットアーム制御)や、マルチモーダル物体検出(通義千問)を実現し、メカナムシャーシと4軸ロボットアームを組み合わせた汎用操作が可能です。

