産業用ロボット自動化：ROSとPLCの統合およびデジタルツインのトレーニングコース

ロボット工学における人工知能とは、機械学習、制御システム、センサー情報の統合により、周囲を認識し合理的に判断した上で自律的に行動できる知能型ロボットの開発を目的とした分野です。現在ではROS 2、TensorFlow、OpenCVといった先進的なツールを活用することで、実世界環境において的確に移動・計画立案・対話が可能なロボットの設計が可能となっています。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニングで、オンラインまたは会場での開催を予定しております。現在利用可能なオープンソース技術やフレームワークを用いてAI駆動型ロボットシステムの開発・学習・実装に取り組みたい中級レベルのエンジニア向けです。

受講を終えると、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• PythonおよびROS 2を用いてロボット行動の構築やシミュレーションを行うこと
• 位置同定や追跡処理にカルマンフィルターおよびパーティクルフィルターを適用すること
• OpenCVを用いて画像認識や物体検出などのコンピュータビジョン技術を実践すること
• TensorFlowを用いた運動予測および学習ベースの制御手法を適用すること
• 自律的なナビゲーションに向けSLAM（自己位置推定・地図生成）技術を導入すること
• ロボットの意思決定能力向上のため強化学習モデルを開発すること

講座形式について

• 双方向型講義やディスカッションの実施
• ROS 2およびPythonを用いた実践的なプログラミング演習
• シミュレーション環境・実機両面での実際のロボット操作訓練

カスタマイズ対応について

ご要望に応じた講座内容の調整を承ります。詳細につきましてはお問い合わせください。

ROS 2（Robot Operating System 2）は、複雑かつスケーラブルなロボットアプリケーションの開発を支援するためのオープンソースフレームワークです。

本講座は、ROS 2を用いて自律航行およびSLAM（同時定位・地図作成）機能を実装したい中級レベルのロボットエンジニアや開発者向けの、インストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは現場開催）です。

受講後には、以下のスキルを習得できます：

• 自律航行アプリケーション向けにROS 2をセットアップ・設定する
• 地図作成および位置推定用のSLAMアルゴリズムを実装する
• LiDARやカメラなどのセンサーをROS 2と連携させる
• Gazeboを用いて自律航行機能をシミュレーション・検証する
• 実際のロボットにナビゲーションシステムを導入する

講座形式について

• 双方向的な講義とディスカッション
• ROS 2のツールやシミュレーション環境を活用した実践演習
• 仮想または実際のロボットを用いたライブラボ実装およびテスト

カスタマイズオプションについて

• 本講座をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

OpenCVはオープンソースのコンピュータビジョンライブラリで、リアルタイムでの画像処理を可能にします。またTensorFlowなどの深層学習フレームワークは、ロボットシステムにおける知能的な認識や意思決定を実現するためのツールとなります。

本講座は、インストラクターが直接指導するオンラインまたは対面形式のトレーニングで、中級レベルのロボットエンジニア、コンピュータビジョンの実務者、機械学習エンジニアを対象としています。受講生は、コンピュータビジョンおよび深層学習技術を活用して、ロボットの知覚能力や自律性向上に取り組みます。

本トレーニング終了時には、以下のスキルが身につきます：

• OpenCVを用いたコンピュータビジョンのパイプライン構築
• 物体検出・認識用の深層学習モデルの統合
• 視覚データを活用したロボット制御およびナビゲーション
• 従来型の画像処理アルゴリズムと深層ニューラルネットワークの組み合わせ
• 組み込み機器やロボットプラットフォームへのコンピュータビジョンシステムの導入

講座の形式

• インタラクティブな講義とディスカッション
• OpenCVおよびTensorFlowを用いた実践演習
• シミュレーション環境または実機ロボットを用いた実習

講座のカスタマイズオプション

• ご要望に応じたカスタマイズ版トレーニングも承ります。詳細についてはお問い合わせください。

ボット、またはチャットボットとは、さまざまなメッセージングプラットフォーム上でユーザーとのやり取りを自動化するコンピュータアシスタントのようなものであり、人間同士の対話が不要でも作業を迅速に実行できるようにします。

本講座はインストラクター指導型の実践的なトレーニングで、参加者はボット開発用ツールやフレームワークを用いてサンプルチャットボットを作成しながら、ボット開発の第一歩を学びます。

講座終了時点で、参加者は以下のことができるようになります：

• ボットのさまざまな用途と応用方法を理解する
• ボット開発の全工程を把握する
• ボット構築に使われる各種ツールやプラットフォームを探索する
• Facebook Messenger向けのサンプルチャットボットを作成する
• Microsoft Bot Frameworkを用いてサンプルチャットボットを構築する

対象者

• 自らボットを作成したい開発者

講座の形式

• 講義とディスカッション、演習、実践的な練習が組み合わされている

エッジAIにより、人工知能モデルを組み込み機器やリソースが限られたデバイス上で直接実行できるようになります。これによって遅延や消費電力が削減され、ロボットシステムの自律性やプライバシー保護も強化されるのです。

本講座はインストラクターによるライブ研修で（オンラインまたは会場にて）、TinyMLおよびエッジAIフレームワークを用いてロボットハードウェア上で機械学習の推論や最適化技術を実装したい中級レベルの組み込み開発者やロボティクスエンジニア向けです。

研修を修了すると、以下のことが可能になります：

• TinyMLおよびロボット用エッジAIの基礎知識を理解できるようになる
• AIモデルを変換し、オンデバイス推論向けに展開できるようになる
• 速度・サイズ・エネルギー効率の観点からモデルを最適化できる
• エッジAIシステムをロボット制御アーキテクチャに統合できる
• 実環境下でのパフォーマンスや精度を評価できる

講座の形式

• 対話型の講義およびディスカッション
• TinyMLおよびエッジAIツールチェーンを用いた実践演習
• 組み込み機器やロボットハードウェア上での実習も含む

カスタマイズオプションについて

• この講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、弊社までお問い合わせください。

日本にて開講される本講座は、現代の職場における協働ロボット（コボット）やその他の人間中心型AIシステムの役割について学びたい中級レベルの受講者向けです。

本研修を修了すると、参加者は以下のことをできるようになります：

• 人間中心型物理的AIの基本概念およびその応用分野を理解する。
• 協働ロボットが職場の生産性向上に果たす役割を把握する。
• 人間と機械の相互作用における課題を特定し、解決策を見出す。
• 人間とAI駆動型システムの協働を最適化するための業務フローを設計する。
• AIが導入された職場においてイノベーションや柔軟性を促進できる文化を育成する。

本コース『ヒトとロボットのインタラクション（HRI）：音声・ジェスチャー・協調制御』は、人間とロボットが円滑にコミュニケーションを行うための直感的なインターフェースを設計し実装する手法を学ぶ実践型研修です。理論や設計原則に加えプログラミング演習も取り入れ、音声・ジェスチャー・共同制御技術を用いて自然で応答性の高いインタラクションシステムを構築します。受講者は知覚モジュールの統合方法やマルチモーダルな入力システムの開発、さらには人間と安全に協働できるロボットの設計法を習得できます。

講師による対面またはオンラインの本研修は、利用性・安全性・ユーザー体験向上につながるヒトとロボットのインタラクションシステムを構築したい初心者から中級者までが対象です。

受講終了後、受講者は以下の能力を習得します：

• ヒトとロボットのインタラクションに関する基礎知識と設計原則を理解できる。
• ロボット向けの音声制御・応答機構を開発できる。
• コンピュータビジョン技術を用いてジェスチャー認識システムを実装できる。
• 安全かつ共有自律性の確保に役立つ協調制御システムを設計できる。
• 利用性・安全性・人間工学的要素に基づきHRIシステムを評価できる。

研修の形式

• インタラクティブな講義と実演を行う。
• コーディングや設計演習に取り組む機会を提供する。
• シミュレーション環境または実際のロボットを用いた実践実験も行う。

カスタマイズオプション

• 本コースの内容をご要望に合わせたカスタマイズをご希望の場合は、お問い合わせください。

本講座は日本において開催される講師によるライブ研修で、オンラインまたは現地受講が可能です。人工知能をメカトロニクスシステムに応用する方法を学びたいエンジニア向けの内容となっています。

研修終了後、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• 人工知能・機械学習・計算知能に関する基礎的理解を得る
• ニューラルネットワークおよびさまざまな学習手法の概念を理解する
• 実際の課題に対して最適な人工知能アプローチを選択できるようになる
• メカトロニクス工学においてAI応用システムを構築可能になる

本講座『複数ロボットシステムと群れ知能』は、生物の群れ行動から着想を得たロボットチームの設計・調和・制御方法について学ぶ高度な研修プログラムです。受講者は、ロボット同士の相互作用のモデル化、分散型意思決定の実装、および複数エージェント間での協働最適化の手法を習得します。本コースでは理論とシミュレーション演習を組み合わせることで、物流、防衛、捜索救助や自律的探査分野への応用を見据えたスキル向上が図れます。

本講座は講師によるライブ形式の研修（オンラインまたは対面）であり、オープンソースフレームワークやアルゴリズムを用いて複数ロボット・群れ型システムを設計・シミュレーション・実装したい上級者向けとなっています。

研修終了時には、受講者は以下の能力を習得できます：

• 群れ知能および協調型ロボットシステムの原理と動態を理解する。
• 複数ロボットシステム向けの通信・調整戦略を設計できる。
• 分散型意思決定や合意形成アルゴリズムを実装可能になる。
• 隊形制御・群れ形成・領域カバレッジなどの集団行動をシミュレートできる。
• 実世界の課題や最適化問題に群れ知能手法を応用可能になる。

コースの形式

• アルゴリズムに関する高度な講義および詳細な解説。
• ROS 2およびGazeboを用いた実践的なコーディング・シミュレーション演習。
• 群れ知能の原理を活かした共同プロジェクト。

カスタマイズオプション

• 本コースの内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

本講座は日本にて開催される講師主導の実践的な研修（オンラインまたは対面）で、さまざまなセンサー情報を統合し、見たり聞いたり触れたりできるより自律的かつ効率的なロボットを作り上げたいと考える上級レベルのロボティクスエンジニアやAI研究者向けに提供されます。

本研修を終了すると、受講者は以下のことができるようになります：

• ロボットシステムにおけるマルチモーダルなセンシング機能の実装
• センサー情報の統合および意思決定を行うためのAIアルゴリズムの開発
• 動的環境下で複雑な作業を実行できるロボットの作成
• リアルタイムデータ処理やアクチュエーションにおける課題への対応

本講座は日本にて行われるインストラクター主導の実践的研修（オンラインまたは現地開催）で、オムロンPLCを使ってモーション制御ソリューションを構築したい中級レベルのオートメーションエンジニアや制御システム設計者向けです。

本研修の終了時には、受講生は以下のスキルを習得できるようになります：

• モーション制御の基本概念およびその応用方法について理解する。
• Sysmac Studioにおいてモーション関連のハードウェアやソフトウェアを設定する。
• 単軸および多軸のモーション制御プログラムを作成・最適化する。
• 補間や同期処理を含む複数軸協調動作戦略を実装する。

日本にて開催される本インストラクター主導の実践講習は、NJ/NXコントローラ、EtherCATネットワーク、G5/1S/1SAサーボドライブ、NAシリーズHMI、NXセーフティハードウェアを含むオムロンSysmacシステムの設定・プログラミング・立ち上げを行いたい自動化エンジニアや制御システム設計者向けに実施されます。

本講座では、プログラマブルロジックコントローラ（PLC）の基礎を習得します。PLCの基本コンセプトの説明後、産業オートメーション作業における基本的なラダーダイアグラム命令の実践的学習と演習を行います。対象者：電気専門技術者、機械エンジニア、産業オートメーションに関心のあるプログラマー

本講座はインストラクター主導型の実践トレーニングで（オンラインまたは対面形式）、自動化やその他の分野において知能型ロボットシステムの設計・プログラミング・展開に必要なスキル向上を目指す中級レベルの受講者向けです。

このトレーニングを修了することで、受講者は以下の能力を習得できるようになります：

• 物理的AIの原理およびロボティクスや自動化分野におけるその応用について理解する
• 変化に富む環境でも対応可能な知能型ロボットシステムを設計・プログラミングできる
• ロボットの自律的判断を行うためのAIモデルを実装できる
• シミュレーションツールを用いてロボットの試験および最適化を行える
• センサーの統合、リアルタイム処理、エネルギー効率といった課題への対処法を習得できる

スマートロボティクスとは、ロボットシステムに人工知能を統合することで、知覚能力や意思決定、自律的な制御機能を向上させる技術です。

本講座は、インストラクターが直接指導するオンラインまたは現地での実践型トレーニングで、スマート製造環境においてAIを用いた知覚・計画・制御の実装を目指す上級ロボティクスエンジニアやシステムインテグレーター、自動化担当者を対象としています。

講座終了後には、参加者は以下の能力を習得できるようになります：

• AI技術を活用してロボットの知覚処理やセンサーデータ統合を行う方法
• 協働型および産業用ロボット向けの動作計画アルゴリズムを開発する方法
• リアルタイムな意思決定に役立つ学習ベースの制御戦略を導入する方法
• 高度な知能ロボットシステムをスマートファクトリーの業務フローへ組み込む方法

講座の形式

• 双方向性に富んだ講義およびディスカッション
• 多数の演習問題と実践課題
• 実際のラボ環境で行う実地演習

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、ご連絡いただければ手配いたします。