Trossen TRumi

ハンドヘルド操作 実環境デモ記録 ロボット学習データ生成システム

TRumi (Trossen Robotics Universal Manipulation Interface) 拡大
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メーカー

Trossen Robotics

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Trossen TRumiの製品概要

TRumi (Trossen Robotics Universal Manipulation Interface) は、ロボット学習に必要なマニピュレーションデータを取得するためのハンドヘルド型データ収集システムです。ロボット本体を用いた固定環境での収集だけに依存せず、人による操作デモを実環境で記録できるため、作業者や対象物、作業環境の違いを反映した多様なデータを取得できます。

単一グリッパーおよび双腕による操作デモを記録できるほか、対応する GoPro HERO13 Black と Ultra Wide Lens Mod を用いた手首視点の映像取得や、ビジュアル慣性SLAMによるグリッパー動作の推定にも対応しています。記録したデータは Trossen Data Collection Pipelines と連携し、同期フレームやエンドエフェクタ姿勢、グリッパー開口量を含む構造化データセットとして、ZarrまたはMCAP形式で出力できます。

操作デモの記録から学習用データセットの構築までを一貫して進めたい研究機関や企業の研究開発部門に適した、ロボット学習向けデータ収集システムです。

主な用途
  • ロボット学習用データセット構築
  • マニピュレーションデータ収集
  • 単腕操作デモの記録
  • 双腕操作デモの記録
  • 実環境での操作データ取得

導入のメリット
多様な条件で操作デモを収集
  • 課題:ロボット本体を用いる方式では、収集環境や対象ハードウェアが固定され、多様な条件でのデモ記録が難しい。
  • 導入価値:ハンドヘルド型システムにより、固定設備に依存せず、幅広い条件下で操作デモを取得できます。
学習用データセットの構築を効率化
  • 課題:収録映像をロボット学習に活用するには、動作情報の抽出やデータ整形に手間がかかる。
  • 導入価値:操作デモから学習用データセットを生成し、モデル開発に向けた準備を効率化できます。
長時間のデータ収集時の負担を軽減
  • 課題:長時間のデモ記録では、トリガー操作による指やグリップへの負担が蓄積する。
  • 導入価値:反復操作を考慮した設計により、手への負担を抑えながら長時間のデータ収集を行えます。

Trossen TRumiの製品仕様

主な仕様

項目 仕様
対応カメラ GoPro HERO13 Black (対応構成)
レンズモジュール GoPro Ultra Wide Lens Mod
視野角 177°
トリガー操作荷重 0.4 lb
フィンガー識別子 フィンガーマウント内蔵の多色識別子
最大外形寸法 242.9 × 215.7 × 176.0 mm
重量 約800 g
構成 シングルグリッパーまたは双腕 (2グリッパー)
出力データ形式 Zarr、MCAP

 


キット構成

TRumi (Trossen Robotics Universal Manipulation Interface)

TRumi は、GoProカメラ2台を同梱した構成と、対応カメラを別途用意する構成から選択できます。

  • GoPro 同梱:GoPro HERO13 Black 2台と Ultra Wide Lens Mod を同梱
  • GoPro非同梱:対応するGoProを別途用意して使用
    ※TRumi の想定する撮影ワークフローには、Ultra Wide Lens Mod が必要です。

 


別売りアクセサリー

TRumi (Trossen Robotics Universal Manipulation Interface) Accessory Kit

TRumi の運用に必要なアクセサリーをまとめたセットも別途提供されています。

セット内容
  • 256GB 高耐久SDカード × 2
  • 高性能SDカードリーダー
  • GoPro MAX2 デュアルバッテリーと充電器
  • Dual TRumi用キャリーバッグ

 


Trossen Robotics関連製品のご紹介

テガラ株式会社は、Trossen Robotics社認定の販売代理店として、ロボット研究開発向け製品を取り扱っています。
研究用途やシステム構成にあわせて、関連製品もご検討いただけます。

WidowX AI / 詳細

ロボット機械学習研究向けの6軸ロボットアームマニピュレータ。
Base、Leader、Followerの構成から、研究用途やシステム構成に応じたモデルを選択できます。

Solo AI / 詳細

フィールドでの機械学習研究に向けた、コンパクトな単腕ロボット研究プラットフォーム。
テレオペレーションによるデータセット記録から推論テストまで行えます。

Stationary AI / 詳細

制御されたラボ環境でのロボット機械学習研究に向けた、4アーム構成の固定型ワークステーション。
アームやカメラの配置を一定に保ち、双腕マニピュレーションのデータ収集やモデル開発に活用できます。

Mobile AI / 詳細

複数の研究環境へ移動できる、4アーム構成のロボット機械学習ワークステーション。
アームとカメラの配置を維持したまま、異なる場所で双腕マニピュレーションのデータ収集や研究を行えます。

TOTL Workstation / 詳細

機械学習ワークフロー向けに構成された高性能Linuxワークステーション。
Trossen AIハードウェアと組み合わせ、ロボット機械学習のデータ処理やモデル開発に利用できます。

メーカー公式サイト (新しいタブで開きます)

https://www.trossenrobotics.com/

Trossen TRumi / 詳細 (メーカーページ)

TRumi (Trossen Robotics Universal Manipulation Interface)

製品特長

ロボット本体に依存しないデータ収集

ロボット本体や固定設備に収集環境を限定せず、実環境で人の操作デモを記録できます。
異なる作業者や対象物、環境でデモを取得し、より多様なタスク条件をデータに取り込めます。

主なポイント
  • 単一グリッパーと双腕の操作デモを記録
  • エンドエフェクタ中心の動作データを取得
  • 作業者、対象物、環境を変えたデモ収集
  • 対象ロボットと組み合わせたテレオペレーション

長時間収集に配慮したトリガー機構

長時間にわたるデータ収集でも、滑らかで一貫したトリガー操作を保てるよう設計されています。
指やグリップへの負担を軽減し、操作デモの記録に集中できます。

主なポイント
  • カム駆動によるゼロバックラッシュ機構
  • デュアル精密リニアレールでカム動作を支持
  • デュアル定荷重ばねを搭載
  • 約0.4 lbの一定荷重でトリガーを操作可能
  • トリガー全域で一定の抵抗を維持

反復利用を想定した堅牢・保守設計

反復的なデータ収集を想定した堅牢な構造により、破損や再構築に伴う作業中断を抑えます。
現場での保守にも配慮され、機器の再構築よりデータ収集に多くの時間を充てられます。

主なポイント
  • CNC加工による金属部品を採用
  • 保守作業を考慮したサービス性の高い構造
  • 開封後すぐに使用を開始できる構成
  • 指部マウントに多色識別子を内蔵
  • 外部ステッカーの貼り直しや再調整が不要

手首視点による広視野映像の記録

手首位置から操作デモを撮影し、対象物だけでなく周囲の状況も含めた視覚情報を取得できます。
ロボット学習に必要な視覚データを、一貫した視点で記録できます。

主なポイント
  • GoPro HERO13 Black に対応
  • Ultra Wide Lens Mod を使用
  • 177°の広視野角でシーン全体を撮影
  • 手首位置から視覚観測データを記録
  • GoPro非同梱キットを選択可能

操作デモから学習用データセットを生成

ハンドヘルドで記録した操作デモを、ロボット学習向けの構造化データセットへ変換できます。
映像と動作情報を処理し、学習ワークフローで利用するデータを生成します。

主なポイント
  • Trossen Data Collection Pipelines と連携
  • ビジュアル慣性SLAMによる動作推定
  • 同期フレームとエンドエフェクタ情報を抽出
  • ZarrおよびMCAP形式でデータセットを生成
  • Diffusion Policy学習ワークフローで利用可能

 


動画

 


研究関連キーワード

ロボットマニピュレーション」とは、ロボットがグリッパーやロボットハンドなどを用いて、対象物を把持、移動、配置、操作する技術および研究分野です。対象物や周囲の環境を捉え、目的とする作業に応じてエンドエフェクタの動作を制御します。動作計画や制御、人の操作デモを利用したロボット学習とも関連する分野です。Trossen TRumi は、人による操作デモを記録し、ロボットマニピュレーションの学習に用いるデータの収集に活用できます。

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TRumi Documentation (メーカーページ) Trossen Robotics 公式YouTube Trossen Robotics 公式GitHub
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