プロジェクト

Google DeepMind の Gemini Robotics チームで、ロボットがタスクを理解し、考え、行動できるようにする Vision-Language-Action モデルを開発しています。担当はモデルの知的な全身制御の能力です。

2026年7月に発表された Gemini Robotics 2 は、ヒューマノイドの全身を足先から指先まで制御します。重心のバランスを取りながら、決まった姿勢から手を伸ばすだけでなく、踏み出したり、しゃがんだり、かがんだりして散らかった場所でも動けます。同じモデルで双腕ロボットや器用なロボットハンドも動かせます。

強化学習で学んだ歩行方策は、デモではどれも頑丈に見えても、失敗するケースを隠していることがあります。この研究では、あえて方策を攻撃して弱点を見つけ、方策に自分の不確かさやリスクを意識させ、人の好みを使って振る舞いを形づくります。

家の中で暮らすロボットも対象です。たとえば、小型の家庭用四脚ロボットを一緒に暮らせるくらい静かに歩かせる研究もしました。

オープンソースの標高マッピングソフトウェア elevation_mapping_cupy を開発しました。深度カメラや LiDAR のデータを GPU 上でロボット中心の高さマップに変換し、走行可能性の評価、平滑化、欠けた部分の補完、平面分割を内蔵しています。のちに色や意味情報も統合できるよう拡張されました。

そのマップの上で、岩の陰に隠れて見えない部分を学習で補ったり、ロボットが実際にどう動くかから学んだコストを使って経路を計画したりしています。

Team CERBERUS の一員として DARPA Subterranean Challenge に参加し、決勝で優勝、賞金200万ドルを獲得しました。

脚ロボットと飛行ロボットが、トンネル、洞窟、地下鉄の駅からなる未知の地下コースを探索し、地図を作り、対象物を探します。GPS は使えず、オペレーターとの通信もほとんどできない環境です。

脚ロボットの前は、ドローンとローバーの研究をしていました。周囲に AR マーカーを貼り付けて自分の位置を推定するドローン、ローバーが崖を巻き上げて登れるようにテザーを固定するドローン、そして目標を探す複数ドローンのチームの意思決定です。

そのほか、ispace では超小型月面ローバーのための月面シミュレーターを、日立製作所では商品を陳列する双腕ロボットを手がけました。