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空間World Model

空間内の人・モノ・ロボットの相互作用をモデル化
空間の未来の状況を"想像"できる新技術

Physical AI分野の課題

AIに物理世界を理解させたPhysical AIの研究開発が加速しています。一方、現在のPhysical AIは整備された工場や倉庫での活用が主で、人が自由に動きまわるようなオフィスや商業施設では、人や物の動きが予測できず自立したロボットの行動が困難でした。

空間World Model技術による解決策

空間に配置されたカメラとロボット搭載のカメラの情報を統合して、空間内の人・ロボット・モノの相互作用を表現する空間全体の3Dシーングラフを作成、それをもとに空間内の人・ロボ・モノの相互作用をモデル化して未来の行動を想像する空間World Modelを開発しました。
これにより、自律ロボットの衝突事前回避や協調動作を実現できます。

空間World Model技術がもたらす価値

自律ロボットの高度化	ロボット単体視点では困難であった自律ロボット同士の意図しない衝突を回避できます。
人とロボットの協調動作	人がどういう意図で行動しているかを推定してスムーズな協調動作を実現します。
ロボット同士の協調動作	空間内のロボットを協調動作させることで高度なロボット間協調を実現します。

技術概要

ターゲット業界・ユーザー

公共施設、商業施設など警備や接客など対人向けサービスにおいて省人化が求められている業界・ユーザー

ターゲット業界・業務の課題

工場や倉庫など整備された環境ではロボットの自律動作が実現している一方で、人が行き交うようなリアルタイムに空間状況が変化する整備されていない環境での自律動作が難しい。

技術課題

空間内の人・ロボット・モノの相互作用の未来を想像する技術

空間World Modelがもたらす価値（詳細）

空間World Modelが人、ロボットの未来の行動・状態を想像することで、空間内のリアルタイムな状況把握を実現しつつ、人とロボット、または、ロボット同士の協調を実現して、公共施設や商業施設などの一般環境での省人化・省力化を実現できる。

富士通の技術優位性

AIに想像力を持たせるWorld Modelの技術の研究開発が盛んに行われている。他社はロボット単体の視野でのみのWorld Modelを構築している一方、富士通はロボット単体だけでなく空間に配備されているセンサーデータも含めて空間全体のWorld Modelを構築しており、想像できる情報量が多く、単体のロボットはもちろん複数ロボットの協調制御を実現できる。

利用シーン

エンドユーザー
- 省人化が必要な場面でのロボットの導入
アプリ開発者
- 警備システムなどにアドインしてロボットを自律協調制御

事例・ユースケース

公共施設や商業施設での来場者の案内と警備を両立できるマルチロボット制御環境