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人型ロボットをルールベースとAI学習とで制御できる汎用コントローラー、Forcesteed Roboticsが開発

上田 羽純（DIGITAL X 編集部）
2026年4月7日

人型ロボットの制御において、従来のルールベースによる制御とAI（人工知能）技術を使った学習・推論による制御とを組み合わせて使えるコントローラーを、フィジカルAI関連のスタートアップであるForcesteed Roboticsが開発した。複数の産業ロボットが混在する環境などで、それぞれに適した制御方法を選べるため、人型ロボットの導入が容易になるという。2026年4月3日に発表した。

　フィジカルAI（人工知能）を手掛けるスタートアップForcesteed Roboticsの「Forcesteed-LEIVOR」は、複数社が提供する人型ロボットを制御するための汎用コントローラー（図1）。産業用ロボットの一般的なプログラムによるルールベースの制御（ティーチング）と、AI技術を用いた模倣学習や推論によるVLA（Vision Language Action）モデルベースの制御とを統合したフレームワークを提供し、現場が人型ロボット導入のPoC（Proof of Concept：概念実証）を進めやすくなるとする。

図1：「Forcesteed-LEIVOR」の操作画面イメージ

　 Forcesteed-LEIVORは、対象ロボットを限定しない汎用コントローラーとして設計されている。2026年4月時点で対応するロボットは、ugo（ユーゴー）、中国RealMan Intelligent Technology、中国Unitree Roboticsの3社の製品。今後、対応機種の拡大を予定している。

　併せてVLAモデルの追加や、画像認識機能の搭載、ロボットピッキングパッケージとの結合などを計画する。

　Forcesteed Roboticsによれば、産業用ロボットではこれまでティーチングが一般的で、そのための開発手法を持つロボットシステムインテグレータが現場への導入を担ってきた。これに対し人型ロボットでは一般に、模倣学習や推論などAI技術による制御が採用されている。開発思想の違いから、ロボットシステムインテグレータが持つ既存のノウハウでは人型ロボットの活用が難しい。