ロボット2体が勝手に連携…米フィギュアが公開した寝室片付けデモが未来すぎた

2体のヒト型ロボットによる寝室片付けタスクを公開、単一AIモデルで協調動作を実現

　2025年2月に食料品を片付けるロボットの協調動作を披露して以来の進展として、2体のヒト型ロボットが「Helix-02（ヘリックス02）」を搭載し、寝室の片付け作業を実演した。

　デモンストレーションでは、ドアを開ける、衣服を掛ける、ヘッドホンを片付ける、本を閉じる、ゴミを捨てる、椅子を机の下に押し込む、共同でベッドを整えるといった一連の作業を2分未満で完了させた。ロボット間には共有のプランナーや通信ネットワーク、中央制御システムは存在しない。各ロボットは自身のカメラ映像のみからパートナーの動きを読み取り、人間がシーツを畳むときのように視覚情報から相手の意図を推論する。単一の学習済みニューラルネットワークが、画像（ピクセル）から直接、複数のヒト型ロボットによる協調的な移動と操作を制御した。


　このシステムは、基本アルゴリズムを変更せず、データの追加のみで複雑な動作を学習している。全身のバランスを維持してドアノブを引く動作や、腕の力だけでなく足の配置と姿勢を利用してオフィスチェアを押し込む動作を実現した。また、片足でバランスを取りながらゴミ箱のペダルを踏む、空中でヘッドホンの向きを変えてスタンドに掛ける、重心が変化する本を両手で閉じるなど、足回りの移動能力と手先の器用さを統合した。

　柔軟物の操作とリアルタイムの予測更新においても新たな動作制御を行っている。ベッドメイキングでは、定まった形状や把持点を持たない掛け布団に対し、両者が互いの動作を妨げることなく、持ち上げ、広げ、しわを伸ばす作業を協調して実行した。一方のロボットの行動がもう一方の環境状況を常に変化させる中で、布のたるみや張力に合わせて毎秒数十回の状況判断を下している。


　今回稼働したシステムは、過去に物流や洗濯物の折り畳み、キッチンの片付けなどを学習したアプローチと同一の基盤を使用している。タスク特化型のプログラムに依存することなく、単一のAIモデルで対応可能な課題領域を拡張した。