何が起きたか
Mila-ケベックAI研究所とモントリオール工科大学の研究チームは、導盲犬ロボット「Milo」を開発した。ハードウェア基盤には宇樹Go2 Air/Proを採用し、NVIDIA Jetson Orin Nanoを追加して機械学習推論を実行する。総コストは約2000ドルで、従来の導盲犬（訓練コスト5万ドル以上、待機期間2〜4年）と比較して大幅に低減した。Miloは事前の環境スキャンや外部ノートPC、ネットワーク接続を必要とせず、室内外で動作する。可伸縮ハンドルと磁気エンコーダを用いて使用者の相対位置を推定し、BEV（鳥瞰図）ベースのナビゲーション戦略を採用する。シミュレーションでの訓練時間は約10分で、実機にはゼロショットで展開される。
Key Facts
| Miloは宇樹Go2 Air/Proをベースに、NVIDIA Jetson Orin Nanoを追加した導盲犬ロボットで、総コストは約2000ドル。 | [0] |
| 従来の導盲犬は訓練コストが5万ドル以上、待機期間が2〜4年。 | [0] |
| Miloは室内外で動作し、事前の環境マップや外部計算機、ネットワーク接続を必要としない。 | [0] |
| ハードウェアとソフトウェアは全てオープンソース。 | [0] |
| Miloは可伸縮ハンドルと磁気エンコーダで使用者の相対位置を推定し、BEV画像を生成してナビゲーション戦略に利用する。 | [0] |
| シミュレーションでの訓練時間は約10分で、実機にゼロショット展開される。 | [0] |
なぜ重要か
この開発は、導盲犬の高コストと長い待機期間という社会的課題に対する低コストな代替手段を提示する。オープンソース化により、他の研究者や開発者が改良を加えやすく、ロボット介助技術の普及を加速させる可能性がある。また、宇樹Go2とNVIDIA Jetsonの組み合わせは、手頃な価格で高性能なロボット開発の実例となる。