Brennand Pierce は、Kinisi Robotics の創設者兼 CEO です。彼はレストランロボット会社Bear Roboticsを共同設立し、隣接する市場でのロボット設計のコンサルティングに数年間を費やした後、2023年後半に同社を設立した。
Kinisi は、自律的に棚から商品を取り出し、トートバッグや箱に入れる片腕モバイルマニピュレーターを開発しています。目標は、倉庫の効率を向上させ、人件費を削減することです。これらのロボットは人間と一緒に安全に作業できるように設計されており、機械学習を通じてさまざまな倉庫環境に適応できます。
ヒューマノイドに対する現在の熱狂を考慮して、ピアース氏は、車輪付きの移動式マニピュレーターがこのユースケースにとって理想的なプラットフォームであると信じています。最近、ピアースとロボット レポート ポッドキャストに出演しました。以下はその会話の抜粋を編集したものです。インタビュー全文はここで聞くことができます。
Kinisi を始める前のロボットコンサルタントとしての経験について教えてください。
ピアス：私はロボット工学に携わって約 20 年になります。私は昔からロボットが大好きで、本や SF 本を読んだり、映画を観たりして育ちました。そして、大学でコンピュータ サイエンスを学んだ後、私の趣味の 1 つは、日本から来た高さ 40- センチメートルのロボットでした。趣味は強迫観念に変わり、私の玄関前の部屋はまさにクレイジーなロボット研究室と化していました。そして、すべてをもっと大きくしたいと思うようになりました。
Bristol Robotics Lab が設立されたのはその頃で、これは専門的にやらなければいけない、という思いが私に芽生えたように思えました。そこで私はソフトウェアの世界を離れ、ロボット工学者になりました。
それから私はおよそ 10 年間を学術界で過ごしました。そこに留まりたくなかったが、当時はロボット工学は退屈な場所だった。現実の世界には何も面白いことはありませんでした。そこで私は人型ロボット工学に長い時間を費やしました。私はサムスンで [カーネギー メロン大学] のプロジェクトに取り組み、ミュンヘンの TUM で低コストの人型ロボットの博士号を取得していました。でも、ずっと業界に戻りたいと思っていました。
2014 年か 2015 年頃、Savioke 社、Fetch 社、その他すべての企業が ROS コミュニティでスピンアウトし始めているのが見られ始めました。そしてちょうど会社を立ち上げる時期が来たと思ったのです。何かをAからBに移動させることができれば、移動ロボットは実用的だと思いました。
そこで私が最初の会社である Robotise GmbH を設立し、ホテル向けの移動ロボットの作成を検討していました。そして、調べれば調べるほど、それは理想的な空間ではないことが分かりました。
その後、幸運なことに、Bear Robotics の共同創設者たちと出会い、レストラン業界で働き始めました。そこでは、非常に優れたユーザーケースがあるように見えました。最初から TurtleBot を入手したばかりで、1 週間以内に、小切手や請求書をレジからテーブルに持ち帰って持ち帰ることができるシンプルなプロトタイプが完成しました。スタッフはそれをとても気に入りました。私たちは突然、何か素晴らしいことを成し遂げていることに気づきました。そして 7 年後、おそらく 10 台以上のロボットを世界中に出荷し、200 人ほどの従業員を雇用したと思います。000
Bear Robotics での経験から学んだことは何ですか?
[大きな] 問題は、TurtleBot [プラットフォーム] からロボットを取り出し、その上にいくつかのプロファイルとトレイを置き、最初のプロトタイプを作成する方法です。次に、それに対するビジネスケースを用意する必要があります。ロボット工学の場合、会社の進歩には 4 つのステップがあると私は考えています。一回限りの製品から始めて、50、60 などの 2 桁の製品に達し、それらをすべて社内で構築しています。そして、あなたは、100 台から 1000 台のロボットの間で、「死の谷」と言う人もいるかもしれない、この奇妙な場所に行き着きます。あなたは、委託製造業者にあなたの製品の開発に興味を持ってもらえるほど大きな企業ではありません。また、自分で構築するための大規模なツールに投資するには規模が小さすぎます。
1,000 台以上になったときに、ロボット会社になれると思います。そうすれば、必要な部品をダイカストすることができ、適切な委託製造業者を関与させることができ、適切な生産ラインをセットアップできるからです。そしてそのとき、ロボットのコストは大幅に下がります。
Kinisi Robotics は移動式マニピュレーターを開発しています。これを導入しようとしているアプリケーションは何ですか?
2年ほど前、私は企業向けのコンサルティングを数多く行っていました。私はIROS、ICRA、そしてこれらのロボットカンファレンスに行っていました。そこで私が目にしたのは、ナビゲーション、コントロール、コンピュータービジョンが非常に成熟しつつあるように見えるということでした。あなたに何ができるだろうかと考え始めました。大学にいたとき、私はいくつかのモバイルマニピュレーターを作成し、PR2 でキッチンのシナリオを実行していました。
次の波はモバイル操作だと思います。そしてここ 1 年半、私はモバイル操作の導入をどこから始められるかについて考えてきました。
その重要な任務とは何でしょうか?まだ100％の答えはありません。多くの人が、倉庫のピッキングのように、トートバッグを持ち上げて移動させるだけですか? と言っています。レストランと話したり、ハンバーガーをひっくり返したり、フライヤーを動かしたりする様子なども見てきました。これは、Miso が Flippy で行ったことと似ていますが、モバイル形式で行います。
私たちはエンドツーエンドのソリューションを備えた実用的なプロトタイプを構築しました。私は、OpenAI のアシスタントを、すべてを結び付けるロジックとして使用してきました。それは腕の動かし方を知っています。グリッパーの開閉方法を知っています。そこには、キッチン、私のデスク、これらすべてのような目的地のリストがあります。ロボットの制御方法を知っているので、キッチンに行くように指示したり、コーラの缶を拾うように指示したりできます。これらのコマンドを理解し、ルールを作成し、実行することができます。もう 1 つの興味深い点は、古典的な制御ではできないことだと思いますが、ロジックを知る必要がある高レベルのタスクを制御に要求できることです。
そこで、食料品店と食料品の箱の詰め方について話していたときの例を使います。彼らは、古いピックアンドプレイスシステムに問題を抱えていました。ロボットは、ラズベリーを底に置くことができないこと、花は繊細であること、またはこれらの箱の底に重い缶を置く必要があることを認識していませんでした。 HelloFresh やこれらすべての配送サービスについて考えてみましょう。これらの LLM とアイテムのリストを与えて、どのような順序で梱包するかを尋ねることができます。これにより、箱にどのように梱包するかをタスクごとに非常に正確に知ることができます。これが私が注目しているところです。これをどこに導入でき、何が解決できるのでしょうか?
KR1 をホイール付きベースに置き、シングル アームから始めるという設計を選択しました。最終的には、これでさらに武器を手に入れることになると思いますが、モバイル操作に関するあなたの哲学について教えてください。
ヒューマノイドについて考えるとき、彼らが目的とするタスクの 80 % には足は必要ないと思います。あなたは、どこのオフィスに行ってもエレベーターがある古典的な倉庫工場を知っています。私がこれまで見た床は、ほとんどの場所で平らです。なぜ 14 個または 12 個のモーターを搭載する必要があるのでしょうか?高価な車高調ドライブに比べれば、200 ドルのホイールを 2 つ用意するだけで済みますし、動的に安定しているので、大きなバッテリーを搭載しても問題はありません。
スタートアップのとき、私が以前に与えられたアドバイスの 1 つは、2 つのことに集中する必要があるということです。この 2 つの点でのみイノベーションを起こすことができます。そして、モバイル操作に関する私の会社を見ると、実際にどのように世界と対話し、世界を操作しているのでしょうか?ナビゲーションについて心配する必要はありません。私たちは文字通り、AI を使用して非構造化環境で実際に物を選ぶ方法を検討しているだけであり、私たちが本当に焦点を当てているのはそれだけです。あなたがヒューマノイド企業である場合、あなたはまた、ただ歩き回ることができるヒューマノイドロボットを導入する方法を最初に理解する必要があります。構造化されていない空間では、誰かが非常停止ボタンを押した場合に何が起こるかを把握する必要があります。どうやって倒れるのでしょうか？
ボストン ダイナミクスの素晴らしいビデオをご覧ください。彼らはまさにこの管理された環境の中で活動しています。彼らは基本的に、歩行と操作という 2 つの解決すべき問題を抱えています。ヒューマノイド ロボットは複雑なため、モバイル マニピュレータよりも設計がはるかに困難です。既製の活性化剤を中国から発送すれば 5 日以内に入手できます。
移動可能な[車輪付き]ベースがある場合、重量は問題ではありません。一方、高性能の人型ロボットを設計している場合は、慣性、腕、脚の重量について心配する必要があります。バッテリーの重さも気になりますよね。非常に安いバッテリーを入手し、それをベースに置くだけで済みます。その重量は、[マニピュレーター用の] 頑丈で重いベースを持つのに実際に有利です。
これらの（人型ロボット）企業の多くは、それを商品化しようとして、噛みつく以上の努力をしてきたと思います。
結局のところ、それが私たちがしていることですよね？船のロボット。
私はいつも Magic Leap を仮想現実 (VR) で考えています。この最先端の VR ヘッドセットになる予定だったので、何十億ドルも売れましたが、その後、Oculus Rift が非常にシンプルなものを発表して出荷しました。それで、あなたも同じアナログになりたいですか、これらすべてをエンドツーエンドで開発したいですか、それとも、私の哲学である、ただ動き始めたいですか。 NVIDIA、Google、その他の数兆ドル規模の企業は、これらの基礎モデルに取り組んでおり、私の経験から言えば、それが少しずつ滴り落ちていき、それを導入できるロボットが現場に登場します。