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モベンシスのPhysical AIリアルタイム実行スタック
モベンシスは、ソフトウェアモーションコントローラWMXを基盤とするリアルタイムモーション制御スタック（Real-Time Motion Control Stack）を開発しました。このスタックは、EtherCATベースのリアルタイム通信とROS2インターフェースを通じて、NVIDIA Isaacベースのアプリケーション層と実際のロボット制御層を低遅延で接続するリアルタイム実行層（Real-Time Execution Layer）として機能します。
Sim-to-Real Gap問題へのアプローチ
モベンシスのリアルタイム制御スタックは、Physical AIシステムにおける重要課題であるSim-to-Real Gap問題に対し、リアルタイム制御の観点からアプローチしています。従来のPhysical AIシステムで分離されていたAI推論層とロボット制御層の間の実行遅延を最小化し、知能と制御を密接に結合した制御構造の実現を目指しています。
比較実験の結果
特にJetson Orin環境でIsaac Manipulatorを用いた比較実験では、従来の外部ロボットコントローラ構成と比較して、モベンシスのリアルタイム制御スタックにより追従誤差（MAE）が約85％減少する結果が確認されました。
Ms.ガジェットモベンシスのPhysical AIリアルタイム実行スタックは、ロボットファウンデーションモデルを基盤とするPhysical AIシステムにおいて、知能と実行の間のギャップを縮小するリアルタイム制御層の重要性を示す事例として評価されています。
今後の技術拡張の方向性
今回の発表ではさらに、リアルタイム実行スタックを基盤とし、実世界のセンサーデータを活用したファウンデーションモデルのリアルタイム適応型ファインチューニング構造など、今後の技術拡張の方向性についても紹介する予定です。
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