- ロボティクス
D’Claw
操作性の探求 ベンチマーク取得 9自由度 ロボット
オープンソース設計 双腕ヒューマノイド 研究開発プラットフォーム
OpenArm は、ヒューマノイドロボットの研究開発用に設計されたオープンソースのロボットアームです。機構設計から制御ソフトウェアまでが公開されているため、研究内容に応じて構成を柔軟に調整でき、自律制御や遠隔操作、模倣学習など幅広いテーマに対応します。
本体には高精度なCNC加工部品が用いられており、表面には耐久性を高める処理が施されています。さらに、配線まわりにも専用設計を採用することで、長時間の運用や繰り返しの実験においても安定した状態を維持しやすく、研究開発で扱いやすい構成となっています。
実機を用いたデータ取得からアルゴリズムの検証までを一貫して進めたい場合に適しており、物理環境でのAI研究を効率的に進めるための基盤として活用できます。開発の自由度と運用の安定性を両立した、研究用途に適したロボットアームです。
| 項目 | 仕様 |
|---|---|
| 自由度 (片腕) | 7 DOF |
| 構成 | 双腕ロボットアーム |
| アームリーチ | 633 mm |
| 質量 (片腕) | 5.5 kg |
| 制御周波数 | 1 kHz CAN-FD |
| 定格可搬質量* | 4.1 kg |
| 最大可搬質量** | 6.0 kg |
| 関節 / グリッパー | モーターモデル | 定格トルク | 最大トルク |
|---|---|---|---|
| J1 | DM-J8009P | 20 Nm | 40 Nm |
| J2 | DM-J8009P | 20 Nm | 40 Nm |
| J3 | DM-J4340P | 9 Nm | 27 Nm |
| J4 | DM-J4340 | 9 Nm | 27 Nm |
| J5 | DM-J4310 | 3 Nm | 7 Nm |
| J6 | DM-J4310 | 3 Nm | 7 Nm |
| J7 | DM-J4310 | 3 Nm | 7 Nm |
| グリッパー | DM-J4310 | 3 Nm | 7 Nm |
機構設計から制御ソフトウェアまで公開されたオープンソース構成を採用しています。
研究内容に応じた構成変更や制御開発が行いやすく、独自アルゴリズムの検証を効率的に進められます。
単腕の産業用アームとは異なり、双腕かつ7自由度構成により人に近い動作の再現が可能です。
ヒューマノイド操作や複雑な作業動作の検証を行うための研究基盤として活用できます。
制御系にはCAN-FD通信を採用し、高速かつ安定した制御に対応しています。
出荷前に校正および通信確認が行われており、導入後すぐに安定した運用を開始できます。
試作機ではなく、量産を前提とした製造プロセスにより、耐久性と外観品質を両立しています。
研究用途においても長期運用を見据えた、安定した機構品質を確保できます。
配線接続部にはカスタム成形コネクタを採用しています。
繰り返し動作や長時間運用でも接続の安定性を保ちやすく、研究用途での信頼性向上につながります。
より手軽に導入できる関連モデルとして、WowRobo Roboticsの「SO-ARM101 DIY Kit」も取り扱っています。
ロボット学習や初期開発用途に適した製品です。
ロボットアームの構造や制御を学びながら活用できる、オープンソースベースの学習・開発向けロボットアームキット。
自分で組み立てたいユーザー向けのDIY版と、すぐに使用できる組立済み版が用意されており、用途や経験に応じて選べます。
このほかにもWowRobo Robotics製品を各種取り扱っております。
本ページに掲載していない製品についても、お気軽にお問い合わせください。
▶WowRobo Robotics製品一覧はこちら (メーカーページ)
「模倣学習 (Imitation Learning)」とは、人間の操作や行動を手本として、その動きを機械に学習させる手法です。ロボット分野では、遠隔操作などを通じて取得した関節角度や画像情報をもとに、状況に応じた動作を再現できるように学習を行います。複雑な作業でも細かなルールを一つひとつ設計せずに扱える点が特長です。OpenArm は、こうした模倣学習に必要な実機データの取得や検証に活用できます。
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ユニポスはOpenArmの調達販売を行い、海外製品調達に関するお困りごとを解決するサービスです。 詳しくはこちら。
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