Physical AI Education Kit

GX-MAT-09S

複合型エンボディドロボット・イノベーション設計キット
構造・駆動・知能を一体化した具身ロボットを、ひとつに。

GX-MAT-09S

Overview

設計から制御へ
構造・駆動・知能を一体化した具身ロボットを、ひとつに

GX-MAT-09Sは、具身知能ロボットの構造・駆動・知能システムを体系的に学べる実習プラットフォームである。

具身知能ロボットは、意思決定・知覚・操作能力を統合し、非構造環境でタスクを実行する次世代ロボット技術であり、その代表形態が移動型複合ロボットである。

本プラットフォームは、典型的な具身複合ロボットをモデュール単位で分解し、構造・駆動・知能システムの理解を深めることができる。

モデュール構成により、11種類のシャーシと7種類のロボットアームを自由に組み合わせ、最大88通りの構成を実現する。「設計・構築・制御」の一連のプロセスを実践的に体験できる。

AIビジョン、音声、姿勢検知、障害物回避、ライントレース、LiDARなどのセンサーを統合し、必要な知覚機能を網羅する。

制御はArduino、STM32、RDK X5の三層構成を採用し、入門からUbuntu/ROSによる高度なAI応用まで対応する。教育・研究・競技など幅広い用途に対応する。

■ 対象分野・活用シーン

大学ロボット教育総合実習研究開発競技トレーニング

Features

製品特長

具身システム分解学習

モバイル複合ロボットをベースに、構造・駆動・知能制御をモジュール単位で分解し、システム理解を深める。

モジュール型学習プロセス

11種類のシャーシと7種類のアームを組み合わせ、最大88通りの構成を実現。設計から制御までを一貫して学習可能。

マルチモーダル知覚

AIビジョン、音声、IMU、障害物回避、ライントレース、LiDARを統合し、環境認識能力を構築する。

多層制御アーキテクチャ

Arduino・STM32・RDK X5の三層構成により、入門から高度なAI開発(Ubuntu/ROS)まで対応。

教育・競技への対応

ロボット、センサー、ROS、ナビゲーションなどの教育に対応し、研究・競技用途にも活用可能。

Specifications

仕様・スペック

構成一覧

メイン制御ボード x3STM32F4 / Arduino マイコンを搭載 (Keil5・Arduino IDE・VSCode 対応)
AI組込み開発ボード RDK X5 搭載
拡張ボード x1DCモーター、サーボモーター、ステッピングモーター、
シリアル通信などの駆動回路を統合
構造部品 x110+ビーム構造・グリッパー・直動モジュールなど
多様なロボット構成に対応
モーター x1412V フィードバック付き高出力DCモーター ×6、
デジタルバスサーボ ×8 を搭載
センサー x7LiDAR / IMU / ビジョンカメラ / 超音波センサー /単眼カメラ/
ライントレースモジュール / オフライン音声モジュール
ホイール部品 x19差動ホイール、メカナムホイール、オムニホイール、キャスター、
固定ホイールを含む
その他部品 x200+ステンレス製ネジ、ナット、金属スペーサー、ナイロン支柱など
組立ツール x8六角ドライバー、レンチなど

センサー構成

制御構成

ロボット構成例

モデュールの組み合わせにより、最大88通りのロボット構成を実現。差動・全方向・ステアリング・双腕など多様な構成に対応。

シャーシ( 11種 )

3輪 差動駆動シャーシ
3輪 オムニホイールシャーシ
3輪 オムニホイールシャーシ
4輪 差動駆動シャーシ
4輪メカナムホイールシャーシ
4輪 差動駆動シャーシ
4輪 オムニホイールシャーシ
4輪 メカナムホイールシャーシ
4輪 ステアリングシャーシ
6輪 差動駆動シャーシ
6輪 差動駆動シャーシ

ロボットアーム( 8種 )

SCARAロボットアーム
4自由度ロボットアーム
5自由度ロボットアーム
6自由度ロボットアーム

Curriculum

実験項目

ROS基礎実験

■ ROS基礎 - Topic・Service・turtlesim 実習

■ ROS基礎 - ワークスペース構築・機能パッケージ移植

■ ROSツール - RViz 可視化ツール

■ ROS応用 - Arduino とのシリアル通信確立

■ ROS応用 - モバイルロボット速度の読取り

■ ROS応用 - キーボードによるモバイルロボット運動制御

■ ROS応用 - Moveit! 設定

■ ROS応用 - ロボットアーム運動制御


ロボットビジョン実験

■ ビジョン基礎 - 色認識、形状認識、QRコード認識

■ ビジョン基礎 - 色リング認識

■ AIビジョン - 物体データセット収集およびアノテーション

■ AIビジョン - 物体モデル学習・認識エンジニアリング実装

■ ビジョン応用 - 上位制御装置と下位制御装置のシリアル通信

■ ビジョン応用 - 物体認識とモバイルロボット追従

■ ビジョン応用 - ロボットアームとカメラ座標系のキャリブレーション変換

■ ビジョン応用 - 物体認識によるロボットアーム把持

 

ロボットナビゲーションと自己位置推定

■ 駆動 - モバイルロボット PID 閉ループ制御

■ 駆動 - LiDAR ドライバのインストール

■ 通信 - 上位制御装置と下位制御装置のシリアル通信

■ 通信 - キーボードによるモバイルロボット精密運動制御

■ 自己位置推定・ナビゲーション - 地図構築

■ 自己位置推定・ナビゲーション - 地図ナビゲーション

 

 

大規模AIモデルの導入と応用

■ 音声対話 - ASR(Automatic Speech Recognition)音声認識モデルの

    導入

■ 音声対話 - LLM(Large Language Model)自然言語理解モデルの導入

■ 音声対話 - TTS(Text-to-Speech)音声合成インターフェースの導入

■ 通信 - function calling による物理インターフェース呼出し

■ 応用 - 音声対話によるビジョン顔認識クラウド台車追従

■ 応用 - 音声対話によるビジョンロボットアーム搬送

 

Contact

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