ROBOTISのPhysical AI基盤 — DYNAMIXELからCYCLO、学習データと実機推論まで

ROBOTISを見る入口は、スマートアクチュエータのDYNAMIXELだけではなくなっている。 実機を動かす制御、デモデータの収集、方策の学習、推論、シミュレーションを、CYCLOと製品別の公開資源でつなぐ構成が整えられている^[2]。 何が公開され、各ソフトウェアはどの仕事を担うのか。公式資料から実装の全体像をたどり、後半ではその土台となる通信仕様と沿革を確認する。

ROBOTISの公開情報は、四つの入口から読む#

製品名、ソフトウェア名、学習済みモデル名を一列に並べると、どれを使えばよいのか分かりにくい。まずは「仕様を読む」「コードを読む」「データと重みを探す」という目的を分けたい。以下は公式の公開資源をたどるための入口である。^[1]

本紙は2026年9月11日にこれらの公開資料を確認した。コードが公開されていること、対応機種として記載されていること、特定の現場で性能が検証されていることは、それぞれ別の情報として扱う。

CYCLOは、制御・学習・運用をつなぐ構成#

CYCLOのトップリポジトリは、各モジュールの役割と関連リポジトリをまとめている。一つの巨大な学習モデルの名前ではなく、Physical AIを構築・運用するためのモジュール群の枠組みである。^[2]

ControlのREADMEにはAI Worker、OMY、OMX向けの設定や、関節空間・手先空間、双腕、VR・リーダー入力を扱う構成がある。^[3] 本紙の整理では、学習器が出した行動候補を、機体のモデルと実際の指令へ結びつける層として読むと分かりやすい。

一方、Intelligenceの公式説明は、必要なロボット・カメラのROS 2トピックを提供する機体を対象としている。^[5] 「ROS 2を使っている」という共通点だけで、任意の他社機体へ無調整で接続できることまでは意味しない。関節の順序、単位、カメラのキー、制御周期などを合わせる必要がある。

データ収集から実機実行まで、どこで何をするのか#

公式の流れは、デモを記録し、Data Toolsでデータを整え、Hugging Faceへアップロードし、外部の学習環境でモデルを学習させ、学習済みモデルを戻して推論する構成である。^[5] 特に、現在の学習ガイドは学習計算をCyclo Intelligenceの外で行うと明記している。モデルやGPUによって環境が異なるためだ。^[6]

Intelligence内では、Cyclo Dataがデータの記録・編集やLeRobot形式への変換、Cyclo Brainが方策バックエンドの制御・モデル読み込み・推論実行を担当する。^[5] 画面がつながっていても、データを保存しただけで新しいモデルが完成するわけではない。

学習済みモデルを選ぶときは、推論側の対応もそろえる

学習ガイドは、実行できる推論バックエンドがある方策を選ぶよう求めている。現行の対応表にはACT、Diffusion、SmolVLA、Pi0系などと、GR00T N1.7が載る。^[6] 後述するHugging FaceのN1.5／N1.6モデルと、現在の実行手順が同じ版であるとは限らない。

Model Inferenceの説明では、バックエンドを別のDockerコンテナで動かし、実機への指令はReal Robot Deployを選んだ場合に送る。3D Sim Deployは現在状態から一つのaction chunk、すなわちまとまった動作列を模擬実行する機能だ。^[7] この確認は最初の動作の異常を調べるのに役立つが、長い作業全体の成功を検証したことにはならない。

同資料には、実機推論時には遠隔操作側からの指令を停止することや、配布済み推論イメージの対応ハードウェア条件も記載されている。^[7] 本紙なら、モデル名だけでなく、機体の版、バックエンドの版、入力形式、実行ハードウェアを一組として記録して試す。

AI Worker、AI Sapiens、Handは同じ層の製品ではない#

AI Workerは移動ベースと双腕を備えた作業プラットフォーム、AI Sapiens K1は動作・学習・制御の実機開発を目的とするヒューマノイドとして紹介されている。^[8,9] Handはその先端で物体へ接触する機構であり、公開モデルや手順の対象も別に確認する必要がある。

例えばHandの指先触覚を使う研究と、平行グリッパーを含む双腕データで学習した方策では、必要な観測も行動の数も異なる。製品が同じ公開資源一覧に載っているだけで、学習済み方策をそのまま交換できるわけではない。

公開データと重みを、作業の名前から探す#

Hugging Faceには、Order Picking、資源分別、箱への緩衝材投入、食品の箱詰めに対応する名前のデータセット・モデルが公開されている。以下のモデルについて、本紙は重みファイルと設定ファイルの存在を確認した。公開は学習や再現の入口になるが、特定現場の成功率や汎化性能を保証するものではない。

LeRobot形式なら、どの機体でも同じというわけではない

Order Pickingのメタデータには、機体名ffw_bg2_rev4、857エピソード、10fps、LeRobotのデータ形式v2.1が記載されている。観測状態と行動はそれぞれ19要素で、両腕・グリッパー・頭部・リフトの項目が並ぶ。^[11] これは記録された特徴量の構成であり、機体全体の全自由度を数えた値とは限らない。

同じ形式で読めることと、同じ動作を実行できることを分けたい。関節の順番、正負の向き、単位、画像の視点、状態と指令の対応が違えば、形式上は読み込めても実機には使えない。まずメタデータと少数のエピソードを確認し、どの観測から何を出力する学習なのかを把握するのがよい。

今回確認した一部モデルにはREADME形式のモデルカードがなく、実行条件を別の設定ファイルや公式手順から追う必要があった。本紙は、公開された重みだけから、学習データとの厳密な対応、評価成績、任意の現場での利用可能性までは断定しない。

公開資源を使い始める際の確認点#

Open Source一覧では、AI Sapiensのソフトウェアやシミュレーションモデルへのリンクと、部品表・STEPファイル・チュートリアル動画などの公開予定が分けられている。^[1] CYCLOの説明にも、監督機能や非公開データ基盤など、公開範囲に含まれない構成があると記載されている。^[2]

本紙が実装の入口として勧める順序は、機体の通常制御を確認し、短いデモを一件記録し、そのデータを読み戻し、対応する方策を学習させ、模擬実行から実機評価へ進むことである。最初から一連の作業をまとめて試すより、記録・学習・実行のどこで条件が食い違ったかを追いやすい。

重要なのは、資料の多さだけではない。同じ機体・同じ観測・同じ行動の定義を、収集から推論まで保てることに価値がある。DYNAMIXELの通信仕様から公開データまでを一緒に読めるROBOTISの資源は、その接続を学ぶ具体例になる。

沿革 — 教育用キットからフィジカルAIへ#

ROBOTIS は1999年3月、金炳秀が設立した^[21,22]。 2003年に自社開発のロボット専用スマートアクチュエータ「DYNAMIXEL」を投入し、これが以後の 主力製品になる^[22]。2018年10月26日、技術特例で KOSDAQ に上場した^[21]。

現在の製品ラインは、DYNAMIXEL の Q/Y/P/X 各シリーズと旧来の AX・MX 系、 そしてヒューマノイド基盤の AI Sapiens、作業型の AI Worker、マニピュレータ OMX/OMY、 ロボットハンド HX5-D20、配送ロボット GAEMI で構成される^[19]。 公式サイトは自社を「Smart Actuators for Humanoid Innovation」と規定しており^[19]、 教育用キットの会社から、ヒューマノイド部品の会社へと看板を掛け替えている。

金炳秀(キム・ビョンス) — 競技会からの起業#

1969年8月19日生まれ^[21]。高麗大学校電気工学科を1993年に卒業し、 起亜情報システムに1993年から1997年まで在籍した(兵役特例)^[21]。 在学中の1995年に移動ロボットコンテストで優勝し、日本のマイクロマウス大会やロボットワールドカップにも 出場している^[21]。創業後に学位を足しており、2009年に漢陽大学校大学院で知能ロボット工学の 修士、2016年に高麗大学校大学院でMBAを取得した^[21]。

韓国ロボット産業協会理事、韓国ロボット学会理事、STEAM教育協会の会長も務める^[21]。 創業から27年、同一人物が代表を続けている点は、部品メーカーとしての製品系列の一貫性 ——後述する通信プロトコルの後方互換——と無関係ではない。

DYNAMIXEL Protocol — 1本のバスに全関節を並べる#

DYNAMIXEL が研究用途で広まった理由は、モータ単体の性能よりも配線と制御の作法にある。各アクチュエータが ID を持ち、 TTL のマルチドロップ・バスに数珠つなぎ(デイジーチェーン)できる^[18]。 腕1本の全関節が1本のバスに載るので、関節ごとにドライバとケーブルを引き回す必要がない。 そのバス上のやりとりを定めたのが DYNAMIXEL Protocol である。

Protocol 1.0 と 2.0

実務で効くのは Sync Write と Sync Read である。 同じアドレスに対して複数IDぶんの値を1パケットで送受信できるため^[17,16]、 6軸の目標角度を6回に分けて書くのではなく、1回のパケットで同時に書ける。 関節ごとに送っていては指令のタイミングがずれ、動きがぎくしゃくする。 Bulk Read/Write はアドレスや長さが機種ごとに違う場合に使う^[16]。

2.0 で追加された CRC とバイトスタッフィングは、要するに 「長いデイジーチェーンで、しかも高いボーレートで回しても化けない」ための備えである。 1.0 のチェックサムは加算の補数にすぎず、複数ビットの誤りをすり抜ける。 後方互換のために 1.0 は今も残っており、旧AX系は 1.0、X系は既定で 2.0 を使う^[17,18]。

数字で見るXL330-M288

いずれも ROBOTIS 公式マニュアルの記載^[18]。動作電圧は 3.7〜6.0V(推奨5.0V)、 通信は TTL マルチドロップ(3.3Vロジック・5V互換)で 9,600bps〜4Mbps^[18]。

18グラムで 0.52 N·m という値そのものより、ここではEEPROM と RAM に分かれたコントロールテーブル^[18]が要点になる。 ID・ボーレート・動作モードは電源を切っても残る EEPROM に、目標位置や現在電流は RAM に置かれる。 つまりモータ側が設定を保持するので、上位のコントローラは「どのIDにいくつ書くか」だけを知っていればよい。 LeRobot の組み立て手順が、最初に一度だけモータのIDとボーレートを書き込ませてから 数珠つなぎにさせるのは、この構造に沿っている^[20]。

研究室の標準になった理由と、その足元#

LeRobot が Koch v1.1 を扱う手順は、pip install -e ".[dynamixel]" で DYNAMIXEL SDK を入れるところから始まる^[20]。 リーダー・フォロワー方式の遠隔操作でデータを集め、模倣学習に流すという昨今の定番構成は、 「同じ型番のモータを2本の腕に並べ、同じプロトコルで読み書きする」ことで初めて素直に書ける。 位置指令が同じ単位で往復するので、リーダーの現在位置をそのままフォロワーの目標位置にできるからだ。

ただし足元は安泰ではない。LeRobot の主力アームである SO-101 は DYNAMIXEL ではなく、 Feetech STS3215(減速比1/345)を採用しており、キットは約199ドルから提供されている^[23]。 DYNAMIXEL が築いた「IDを持つスマートサーボをバスに並べる」という作法はそのままに、 価格帯だけが下から置き換えられつつある。

本紙の見方 — 関節の通信から、作業を改善する基盤へ#

ROBOTISの公開資源を通して見ると、DYNAMIXELの通信・制御仕様に加え、実機、データ、学習、推論をつなぐ情報が増えている。モーターの性能だけでなく、実験で得た経験を次の方策へ反映し、同じ機体で評価するまでの接続を作れる点に、本紙は価値を見る。

ただし、その接続が公開されることと、各現場で良品処理数や介入時間が改善することは別である。導入時には、データの整合、実機への指令、モデル更新後の評価を一つずつ確認したい。公開データとコードは、その検証を始めるための具体的な材料になる。