何が起きたか

RMC2チームは、WBCD 2026 Track 4の変形物操作チャレンジで優勝した。このチャレンジでは、ロボットがスタックからTシャツを1枚取り出し、印刷用パレットに載せ、襟をターゲット領域に合わせ、印刷領域を平滑化する一連の作業が求められる。チームはTCAM(TermiBrain Causal Action Model)フレームワークを中心に完全自律システムを構築した。設計原則は、ハードウェア、知覚、データ、学習が、ポリシーが扱う物理的相互作用の複雑さを共同で低減することである。カスタム3Dプリントグリッパーは単層分離用に設計され、ARX X5デュアルアームプラットフォームでのピッキング信頼性を向上させた。手首中心の4カメラ構成は、上部魚眼カメラでタスクレベルの文脈を、下部RGBカメラでグリッパーと布の接触を観察する。ポータブルUMIスタイルのデモと実ロボットデモを組み合わせ、操作の事前知識と展開固有のダイナミクスを提供した。TCAMは各軌道を分析し、結果に寄与する物理的要因を特定して、データ再収集とポリシー微調整を駆動する。ポリシーはマルチビューVLAバックボーンから30ステップのエンドエフェクターデルタポーズアクションチャンクを出力する。最終競技では、システムは25枚のTシャツを平均約23秒で投入し、22枚が要求表面平滑性を達成し、Track 4で1位を獲得した。

Key Facts

RMC2チームはWBCD 2026 Track 4の変形物操作チャレンジで優勝した。[0]
システムはTCAM(TermiBrain Causal Action Model)フレームワークを基盤とし、ARX X5デュアルアームプラットフォーム上に構築された。[0]
カスタム3Dプリントグリッパーは単層分離用に設計され、ピッキング信頼性を向上させた。[0]
手首中心の4カメラ構成は、上部魚眼カメラと下部RGBカメラを組み合わせる。[0]
ポリシーはマルチビューVLAバックボーンから30ステップのエンドエフェクターデルタポーズアクションチャンクを出力する。[0]
最終競技では、システムは25枚のTシャツを平均約23秒で投入し、22枚が要求表面平滑性を達成した。[0]

なぜ重要か

この成果は、変形物操作における完全自律システムの有効性を示すものであり、TCAMフレームワークがハードウェア、知覚、データ、学習を統合して物理的相互作用の複雑さを低減する設計が、実世界の課題で成功することを実証した。