株式会社Forcesteed Robotics

Forcesteed Robotics公式アカウントです！

このアカウントでは、できたことだけを見せるのではなく、実際に動かして確かめたことを、うまくいった話も詰まった話も含めて、そのまま出していきます。
「できます」と言うより、動くものを見ていただく方が早い。私たちはそう考えています。

[株式会社Forcesteed Robotics @forcesteed]

自社ロボットの実験映像や、最新論文を実際に動かして再現した記録、技術ブログの新着記事をお届けしていきます。
「うちの現場でこれはできる?」「この論文を再現してみて」といったリクエストも歓迎です。
リプライやDMでどうぞ！

▼技術ブログ
https://t.co/69OIezF6l9

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https://t.co/99gbmkZAuN

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先日紹介した #ｽﾀｯｸﾁｬﾝﾑｰﾌﾞ のCADデータ、簡易サーバ、ファームウェアを公開しました（MITライセンス）！
3Dプリンタパーツとタミヤの工作シリーズのタイヤ、キャスターだけで、はんだ付け不要で簡単に #ｽﾀｯｸﾁｬﾝ へ移動能力を加えること��できます！
リンクはリプライに↓

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FOSの詳細はこちらで説明しています

▼FOS特設ページ
https://t.co/TfaqTuXcQp

▼プレスリリース
https://t.co/ToXaB391dH

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優れたAIモデルと、優れたロボット。
両方そろえても、現場ではまだ仕事ができません。

その「間」を��めるため、株式会社ForcesteedRoboticsではPhysical AI OS「FOS（フォス）」構想を発表しました。

ゼロから作る構想ではなく、すでに現場で動いている技術を統合していきます。

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手順と実測はこちらにまとめました。
https://t.co/d0qXPVMaOK

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落ち物パズルの次の置き場所を、LLMに選ばせました。
盤面と16個の場所を渡すと、それぞれの確率が返ります。文章は出ません。いちばん高い場所へ置きます。1手0.3〜0.7秒。
ラインは1本消えます。穴も3つできます。
文章を書かない使い方、どんな場面がありそうですか？

#OpenJev

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あはっあはっ こんなになっちゃった
#ｽﾀｯｸﾁｬﾝ #M5Stack

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ｽｯ
#ｽﾀｯｸﾁｬﾝ #M5Stack

[株式会社Forcesteed Robotics @forcesteed]

���ｯ
#ｽﾀｯｸﾁｬﾝ #M5Stack

[株式会社Forcesteed Robotics @forcesteed]

ｱｱ…ｱ…

#ｽﾀｯｸﾁｬﾝ #M5Stack

[株式会社Forcesteed Robotics @forcesteed]

ｱｱ…ｱ…

#ｽﾀｯｸﾁｬﾝ #M5Stack

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こんにちは、僕はｽﾀｯｸﾁｬﾝです！

#ｽﾀｯｸﾁｬﾝ #M5Stack

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こんにちは、僕はｽﾀｯｸﾁｬﾝです！

#ｽﾀｯｸﾁｬﾝ #M5Stack

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ロボットアームのモーションプランナーを内製。狙いは“説明責任”― 優れたOSS(MoveIt)に全面依存すると、問題が起きても原因を追えず自分で直せません。

��害物回避・手先姿勢の指定・両腕14自由度の同時計画まで、MoveIt同等の機能を確認済み。

詳しくはこちらの記事で ▼
https://t.co/jP9OHsf9ue

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特別なセンサもマーカ敷設もなし ― 床の“模様”そのものを手がかりに、下向きカメラ1台で地図と自己位置を出す床SLAM「slam_tenchi」です。

カメラ高さが既知なので実寸で出力。Gazebo評価で地図4.5mm・自己位置6.1mm、CUDA 62ms/frame。

詳しくはこちらの記事で ▼
https://t.co/uBnSXZyiKR

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会話のたびに、顔と声のある短い映像をその場で生成する ― 進む“対話型映像生成”を、FSRは技術サーベイとして観測しています。

生成される人物はAIで実在しません。“AI生成である明示”と用途限定を前提に、慎重に扱う技術と位置づけます。

詳しくはこちらの記事で ▼
https://t.co/gQyXrpzLhC

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ロボットを動かす“大脳”を、オフィスの事務にも ― ローカルAIエージェント「LUQUA」は、Slack巡回・メール仕分け・週報・議事メモといった毎日の定型事務を、チャットで頼むだけで代行します。

1人あたり毎日1〜2時間の削減が見込めます。

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https://t.co/06EwTqXWjy

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転倒検知は「本当の転倒は見逃さない」と「日常動作で誤報しない」の両立が難題です。

HYAKUME(百目)は軽量ルールで疑いを漏らさず、動画認識AI・KAIROSが事故か日常動作かを見分ける二層構成。実写107クリップで転倒recall 0.948・誤報12→0。

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https://t.co/OkIVM0Quel

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顔認証の精度は既に飽和領域。だからこそ当社は“世界一”ではなく、公知技術を自分たちで実装・評価する「手の内化」に取り組みました。

標準ベンチ5種平均97.54%。年齢差や向き違いも本人��捉え、横顔など苦手な条件も正直に測っています。

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https://t.co/Ugrv9RPg3y

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「行動を言葉で説明する」という宿題を足すだけで、ロボットのナビ性能そのものが上がる ― ICCV 2025の面白い論文(東京科学大・RIKEN AIP)を調査・再現しました。

説明の教師データはVLMが自動生成し知識蒸留。推論時はVLM不要で自己完結します

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https://t.co/lUDjGgdBWw

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“人工意識”とは賢い応答のことではありません。自分と世界を知り、規則に従い、なぜそう動いたかを後から説明��きる ― 検証可能なアーキテクチャのことです。

GUARDIANのSystem2を、業務シナリオ15本のlive実測(15/15 PASS)と解説します。

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https://t.co/hSFh9k0u3l

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AIに丸投げすれば安心、ではありません。

炎・煙／異音／ガス／油漏れ／過熱 ― 現場の5つの危機を、巨大モデル一本槍ではなく実績ある画像処理・信号処理で認識。数値と自動テストで確かめてから出します。結果はMCPでAIエージェントへ。

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https://t.co/4smww2Ugpg

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物理シミュレータは高機能な反面、GPU必須でセットアップも重く、「ちょっと試す」には大げ��すぎます。

そこで“あえて軽さに全振り”して自作したのが物理エンジン「physica」。pipだけ・CPUでも動き、剛体も液体も気体も1つの粒子系で扱います。

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https://t.co/HxM5jyqlxr