代表の博士研究成果｜自社実機で較正・研究開発
粒子 Dynamics Engine
レゴリスの動きを、粒子から捉える。
代表の博士研究成果を基盤とした粒子 Dynamics Engineを用い、粒子間の接触・摩擦・移動や、車輪・作業機器との相互作用を扱います。自社ローバーによる実機検証で沈下・滑り・牽引力などの予測と実測を比較し、モデルの較正とさらなる研究開発を進めています。粒子・地盤条件の違いを評価し、月面環境の再現性を高めていきます。
月面を
代表の博士研究成果を基盤とする粒子 Dynamics Engineと、自社開発のレンダリングエンジンを用いて、月面の地盤・粒子の動きと、光・影・反射・スペクトル特性の再現に取り組んでいます。自社の実機とカメラでシミュレーションを検証・較正し、物理と視覚の両面から認識・制御を実環境へつなぐSim2Realを進めています。
走れるか、
月面でのロボットの活動を評価するには、地盤と機体の相互作用だけでなく、光や影による見え方の変化も扱う必要があります。私たちは、粒子の物理計算と画像の生成を、同じ機体・地形・作業条件で検証できる環境を目指しています。
粒子と
レゴリスの粒子の接触・摩擦や移動を扱い、車輪の沈下・滑り、地盤の変形、作業時の反力を評価することを目指します。
光と
月面特有の光・影や表面の反射・スペクトル特性を扱い、実機カメラからの見え方を再現します。照明条件や視点による違いを、認識・自己位置推定の評価につなげます。
シミュレーションから
仮想環境で得た走行挙動や画像を実機試験と照合し、条件ごとの誤差を評価します。較正と反復検証でSim2Realの差を縮めます。
Sim2Real：再現・学習・実機検証を
Sim2Realは、シミュレーションで開発・学習した認識や制御を実機で使えるようにする取り組みです。私たちの粒子 Dynamics Engineでは、数千体の仮想ローバーを用いた強化学習（RL）と、物理モデルに基づく動作検証を行えます。同じ物理モデル上で地盤・機体・制御条件を変えながら学習と検証を重ねられることが強みです。レンダリングによる光・影・画像の再現も組み合わせ、自社実機との差を測ってモデルを較正し、実環境での動作へつなげます。
01
条件を揃える
機体形状、地盤、作業計画、照明、カメラの条件を整理し、何を比較するかを定めます。
02
数千体で
学習・動作検証 Dynamics Engine上で数千体の仮想ローバーを用いて強化学習（RL）を実施し、物理モデルに基づいて動作を検証。地盤・機体・制御条件ごとの挙動を比較します。
03
実機へ移して測る
ROS 2を活用して認識・制御を試験ローバーへつなぎ、対応する条件で走行挙動や画像を取得します。
04
差をモデルに戻す
沈下・滑り、認識結果、作業時間・電力などを比較。物理・描画の条件やモデルを見直し、再評価します。
月面環境の
自社開発・研究中｜月面環境・カメラ・スペクトル
レンダリングエンジン
ロボットが月面をどう見るか、まで再現する。
月面特有の環境を再現するため、光の入射・反射、地形や機体がつくる影、表面のスペクトル特性と、実機カメラからの見え方を扱うレンダリングエンジンを自社で開発しています。実機カメラで取得する画像との比較を通じて描画モデルを検証し、照明や視点が変わる条件での認識・自己位置推定とSim2Realへつなげます。
地盤と走行の物理モデル
軟弱地盤シミュレーター
沈下・滑り・牽引力を再現する。
Isaac LabやROS 2の開発環境を活用し、自社研究の粒子 Dynamics Engineとレンダリングエンジンを月面デジタルツインにつなげる研究を進めます。機体・地盤・照明・作業条件を変え、走行・視覚認識・作業時間・必要電力を同じシナリオで検討できる環境を目指します。
シミュレーションと実機の比較
実測データに
予測との差を測り、モデルに戻す。
地上試験の沈下・滑り・走行挙動と、照明条件を整理した実画像をシミュレーションと照合する方針です。物理モデルと描画条件の両面を較正し、条件ごとの誤差と不確かさを評価する仕組みを構築します。
ハードウェア・ソフトウェア一体の開発体制
実機・ローバー開発
すべてのシステム要素を、社内で開発できるポテンシャル。
機構・熱設計、電装・組込み、計測・センシングなどのハードウェア人材と、シミュレーション・認識・制御などのソフトウェア人材が揃っています。ARES Projectで4年間に9世代のローバーを設計製作した経験を基盤に、車体から電装、制御、シミュレーションまで、すべてのシステム要素を社内で開発できるポテンシャルを持っています。各分野の担当者が連携し、自社実機を用いた統合・検証・改良を一体で進めます。
地上試験から宇宙ミッションへ
データで
試験のたびに、モデルを更新する。
地上試験のデータを蓄積し、将来は宇宙ミッションの実測データも反映します。較正データと継続的な更新を、デジタルツイン・データのライセンス提供につなげる計画です。
強化学習・フィジカルAI
Sim2Real・
数千体で学び、モデルで確かめ、実機へつなぐ。
粒子 Dynamics Engine上で数千体の仮想ローバーを用いた強化学習（RL）と、モデルベースの動作検証を行えます。地盤・機体・制御条件を変え、学習した制御方策の挙動を物理モデル上で比較・評価できます。自社実機による検証・較正でモデルと現実の差を縮め、レンダリングによる視覚認識の評価とともにSim2Realへつなげます。
開発状況と
- 項目
- 既存の開発資産
- 現在地と今後の取り組み
- Isaac Labの軟弱地盤シミュレーター、ROS 2のデジタルツイン、4輪・ロッカー機構の試作ローバーを保有しています。
- 項目
- 自社エンジンの研究
- 現在地と今後の取り組み
- 粒子 Dynamics Engineは代表の博士研究成果を基盤に、自社の実機検証で較正し、さらなる研究開発を進めています。レンダリングエンジンも自社開発し、月面特有の環境と実機カメラが捉える反射・スペクトル特性の再現を研究しています。
- 項目
- 較正と実機検証
- 現在地と今後の取り組み
- 2027年に地上試験との比較・較正を進める計画です。沈下・滑り・作業時間の地上試験に対する予測誤差20％以内は、今後検証する開発目標です。光・画像の評価とは分けて扱います。
- 項目
- 月面の重力・地盤・光環境
- 現在地と今後の取り組み
- 地上試験と月面の重力差や、模擬土と月の土の違いをモデルで扱います。照明条件を記録した地上試験と、将来の月面画像などとの比較を通じて、光・影の再現性と適用範囲も検証する方針です。
- 項目
- 宇宙ミッションのデータ
- 現在地と今後の取り組み
- 将来のミッションで走行や画像などの実測データを取得し、モデル更新に使う計画です。月面環境での再現性とSim2Realの検証は今後の取り組みです。
ミッションの
月面施工を検討する建設会社、ローバー・ランダー・ペイロードを開発する宇宙企業、宇宙機関・研究機関の皆さまと、機体や作業計画の評価を検討します。地上の無人化施工・災害対応への応用もご相談ください。