Aukiではよく、自分たちのミッションを、地球上、そしてその先にいる1000億の人々、デバイス、AIのための分散型の機械認識ネットワークを構築することと述べている。ロボットと具現化されたAIは、その1000億のうちのかなりの割合を占めるだろう。ロボット工学の発展は、ポーズメッシュ（Aukiネットワークとも）の発展と密接に関係している。ロボット工学は、特にAukiネットワークの実用化と商業的応用の鍵でもある。

これこそが私たちが独自のロボット技術を開発してきた理由だ。Aukiのネットワークと統合するために一から作られたロボットを持つことは、そのロボットを協調的でダイナミックな空間認識を持つ統合された知的なシステムに変身させる。

何カ月にもわたって秘密裏に取り組んできたチームの目覚ましい進歩の蓋を開け、彼らが取り組んできたことを共有する準備が整った。

専属のロボット工学者であるフィル・ショウが、エキサイティングな開発についての見識を披露する。

ステージ1 - 控えめな始まり

ロボットやAIが現実世界と完全に融合するためには、ただ見るだけでなく、それを完全に理解するために、何をどこで見たのかを知る必要がある。

この最初のビデオでは、これまでの私たちのロボット開発の道のりを垣間見ることができる。

私たちはまず、スマートフォンの命令でナビゲートするシンプルなBluetooth制御のロボットから、小さく始めた。次に、私たちはドローンで空を飛び、マッピング、コントロール、オートメーションの新たな次元を探求した。

そして、オープンソースのロボット・ミドルウェアであるROS（ロボット・オペレーティング・システム）をマスターすることに焦点を移した。私たちは教育用ロボットを使って、基礎的なロボットのスキルとテクニックを身につけた。

この知識をもとに、深度カメラを搭載したROSベースのロボットに進化させ、精密ナビゲーションと環境認識のためにSLAMを活用した。

この開発は、業務用レセプションロボットに結実した。Cactus（カクタス）の小売業務でスタッフを支援し、業務を合理化し、効率を高めるように設計されている。

しかし、これは始まりに過ぎなかった。私たちの次のアップデートは、パーセプションネットワークのビジョン面を次のレベルに引き上げるものだった。

ステージ2 - AIの目

フィルとの2本目のビデオでは、私たちが現在取り組んでいることへ幕があがる。それはモバイルビジョンプラットフォームでCactus AIに目を与えることだ。

モバイルビジョンプラットフォームは、空間的にマッピングされた領域を利用する自律型マルチセンサーロボットで、タスクの作成と分析のために、高解像度、高安定性の画像をポーズ付きでキャプチャする。ポーズ付きであることが重要な部分だ。画像が「どこで」撮影されたかは、画像そのものと同じくらい重要だ。

まず、ベースが必要だった。私たちは、LiDAR技術とロボット工学の先駆者であるSlamtech社と、同社のAthena 2ロボットを私たちのプラットフォームとして選んだ。

なぜか？Athena 2は、カスタマイズ性と安定性、性能のベストなバランスを持つからだ。最初の実験では、5台の4Kカメラを縦に取り付けた。ウェアラブルのようなデバイスを使ったこれまでのテストから、要求されるディテールのレベルには4Kが唯一の選択肢であることがわかっていた。

カメラを処理するために、イーサネット経由でAthena 2に接続されたRaspberry Pi 5も追加した。これが私たちのアプリケーションの頭脳となる。コンピュートを分離する利点は、オペレーティングシステムとモジュールを自由に選択できることに加え、将来的にCPUやGPUのパワーがもっと必要になった場合にコンピュートをアップグレードできることだ。

ハードウェアを最大限に活用するために、私たちはAthena 2の制御システム、API、オンボードマッピング、SLAMシステムにもっと精通する必要があった。

これらのテストはいくつかの興味深い課題を投げかけた。次のビデオでは、私たちがどのようにその解決に取り組んだかを紹介する。

ステージ3 - 反復

この3本目のビデオでフィルは、私たちのロボット工学の道のりを特徴づけてきた、絶え間ない反復と進化を強調している。ここでは、前回のビデオで出てきた障害に、私たちのロボット工学チームがどのように取り組んだかを見ることができる。

• カメラマウント
  • 最初の課題のひとつは、カメラマウントの安定性だった。必要なレベルのディテールを得るためには、鮮明な画像を得ることが重要だ。振動は性能に影響するが、これは剛性と耐久性を向上させるための堅牢なアルミフレームを設計・製造することで解決した。
• 電力供給
  • 電力供給の一貫性の無さもハードルのひとつだった。私たちは、より優れた電圧レギュレーターを統合することでこれを克服し、すべてのコンポーネントに安定した信頼性の高い電源を確保した。
• 反復速度
  • 開発の反復をスピードアップするため、調整可能なカメラマウントを追加し、その場でデザインをテストし、改良することを容易にした。ハードウェアの改良を続ける一方で、私たちの工業デザインチームは、次世代のロボットのための洗練され実用的なデザインを懸命に作り上げている。

協調的ロボット工学

ついに、ドメインとして知られるデジタル座標系内のモバイルビジョンプラットフォームを可視化を作り上げた。

些細なことだが、ロボットがドメイン内でダイナミックに動いているのを見ることができるのは、ロボットとその環境とのシームレスな相互作用を可能にする、私たちの技術の協調的な可能性を浮き彫りにしている。

すべての挑戦が、ロボット、デバイス、AIに空間認識を与えるという私たちのビジョンにロボット工学チームを近づけている。モバイルビジョンプラットフォームは、AIを物理的世界にもたらすための重要な要素だ。分散型機械認識ネットワークとAIがその可能性を最大限に発揮するために必要不可欠なものだ。

私たちのロボット工学の道のりに関する最新情報にご期待ください！

アウキ・ラボについて

Aukiはポーズメッシュという地球上、そしてその先の1000億の人々、デバイス、AIのための分散型機械認識ネットワークを構築しています。ポーズメッシュは、機械やAIが物理的世界を理解するために使用可能な、外部的かつ協調的な空間感覚です。

私たちの使命は、人々の相互認知能力、つまり私たちが互いに、そしてAIとともに考え、経験し、問題を解決する能力を向上させることです。人間の能力を拡大させる最も良い方法は、他者と協力することです。私たちは、意識を拡張するテクノロジーを構築し、コミュニケーションの摩擦を減らし、心の橋渡しをします。

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ポーズメッシュについて

ポーズメッシュは、分散型で、ブロックチェーンベースの空間コンピューティングネットワークを動かすオープンソースのプロトコルです。

ポーズメッシュは、空間コンピューティングが協調的でプライバシーを保護する未来をもたらすよう設計されています。いかなる組織の監視能力も制限し、空間のプライベートな地図の自己所有権を奨励します。

分散化はまた、特に低レイテンシが重要な共同ARセッションにおいて、競争優位性を有します。ポスメッシュは分散化運動の次のステップであり、成長するテック大手のパワーに対抗するものです。

アウキ・ラボはポスメッシュにより、ポーズメッシュのソフトウェア・インフラの開発を託されました。

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