「棚から bottle を取って」――そう指定するだけで、ロボットが自分で対象を見つけ、3次元的に掴む。従来のロボットピッキングは、掴みたい物体ごとに見本（テンプレート）を登録し、照明が変わるたびに再調整する必要がありました。RealMan × Forcesteed Robotics のAIピッキングシステムは、ことば（オープン語彙）で対象を指定するだけ・事前の教え込み不要で多様な物体を掴みます。協働ロボットアーム RealMan RM-65 と、当社のAI認識・動作計画ソフトウェアを組み合わせた統合ソリューションです。
デモ映像
従来のピッキングと、どう違うか
工場や物流の現場で使われてきたビジョンピッキングには、共通の手間がありました。
- 従来型ビジョンピッキング ― 物体ごとに見本をテンプレート登録／照明が変わると再調整／新しい品目（SKU）が増えるたびに追加コスト
- 本システムのアプローチ ― 掴みたいものをことばで指定（例:「bottle」）／オープン語彙なので未知の物体でも再学習不要／深度カメラ + MoveIt2 で3D空間のピッキング
つまり、品目が増えても「登録・調整作業」がいりません。現場で扱うモノが変わっても、指定する言葉を変えるだけで対応できます。
しくみ ― 見て、理解して、掴む
システムは、次の流れで動きます。
- 見る ― 深度カメラ（Intel RealSense）でRGB画像と距離（深度）を取得
- 探す ― オープン語彙の物体検出（GroundingDINO + SAM）で、指定された物体を画像から見つける
- 位置を割り出す ― 検出結果と深度を組み合わせ、対象の3D空間での位置を特定（Environment Manager）
- 計画する ― MoveIt2 が、周囲と衝突しない到達経路を計画
- 掴む ― RealMan RM-65 が計画どおりに動き、対象をピッキング
「指定した物体を、実空間のどこにあるかまで割り出して掴む」ため、あらかじめ物体の見本を用意しておく必要がありません。
シミュレーションと実機を、同じ構成で
本システムは、同一のROS2構成のまま、シミュレーション（Gazebo）と実機を切り替えられます。経路計画・物理シミュレーション・環境認識（点群・カメラ）・オペレータ操作画面を同時に連携させ、シミュレーションで検証した動作をそのまま実機へ展開できます（Sim-to-Real）。
現場で使える操作画面
現場のオペレータがROSを意識せずに使える統合GUI「ピッキング管理マネージャー」を用意しています。
- センサー接続・シーンの管理
- 認識した物体の一覧（缶・ボトル・箱 など）
- 3D座標とピック位置の確認
デモから実証（PoC）、本番運用まで、一貫して同じ操作感で使えます。
導入のかたち
用途や段階に合わせて、次の形で提供できます。
- ロボット単体 ― RealMan RM-65 + ROS2 / MoveIt2
- ピッキングソフトウェア ― 認識・環境管理・オペレータGUI一式
- ターンキー ― ロボット + カメラ + ソフトウェア + 現場シーン構築 + 導入支援
- PoC ― 実機がなくても、シミュレーション（Gazebo）+ カメラで事前検証
まとめ
- ことばで指定するだけ・教え込み不要 ― オープン語彙で、品目が増えても登録作業がいらない
- 3Dピッキング ― 深度カメラ + MoveIt2 で、実空間の位置を割り出して掴む
- Sim-to-Real ― 同一構成でシミュレーションと実機を切り替え、検証から実運用まで一貫
- 現場向けGUI ― ROSを意識しない操作で、デモからPoC・本番まで
協働ロボットアームと当社のAIソフトウェアを組み合わせることで、多品種・変化の多い現場でも柔軟に使えるピッキングを実現します。デモ・PoC・本番導入のご相談を承っています。