Chef Robotics が NVIDIA Isaac スタック上で食品操作ロボットを構築

Chef Robotics 発表した2026年10月7日、同社は食品操作ロボットシステムを NVIDIA のロボティクス開発スタック上で構築しており、NVIDIA Isaac Sim（NVIDIA Omniverse ライブラリ上に構築）をシミュレーションとデジタルツイン作業に採用し、NVIDIA cuMotionを GPU 加速モーションプランニングに利用している。

同社は自社をスケーラブルな物理 AI 食品ロボティクスソリューションを商業化した初の企業と位置付けており、スタックはロボットの開発と展開を加速しつつ、生産における信頼性を維持することを目的としていると述べた。Chef Robotics は、顧客導入事例でシステムの労働生産性が最大 60% 向上したことも報告した。

発表によると、食品は物理世界において最も要求の高い操作環境の一つであり、材料は変形しやすく、湿っており、変動が大きく、生産ラインは低温で過酷な条件下で高速スループットで稼働し、食品製造は慢性的な労働力不足に直面している。これらの条件下で信頼性の高いロボットシステムを設計し、迅速に新規導入を実現するには、産業クラスのシミュレーションと高性能モーションプランニングが必要だと同社は述べた。

Isaac Sim を用いたシミュレーションとデジタルツイン

Chef Robotics はオープンな Isaac Sim フレームワークを活用し、ロボット作業セルおよび顧客の生産ラインの物理的に正確なデジタルツインを構築している。新しい構成は仮想環境で設計、シミュレーション、検証され、展開前に様々な材料、容器、器具、ラインレイアウトに対してセルをストレステストできる。これにより、設計から工場フロアでの実稼働展開までの期間が短縮されると同社は述べた。

NVIDIA は Isaac Sim を Omniverse ライブラリ上に構築されたオープンソースのリファレンスフレームワークとして説明しており、ロボティクスのシミュレーション、テスト、物理ベースの仮想環境における合成データ生成に利用できる。NVIDIA の開発者向けドキュメントによれば、同フレームワークは CAD ファイル、Unified Robot Description Format（URDF）モデル、または実世界のキャプチャを取り込み USD に変換し、開発者はマテリアルの割り当て、物理シミュレーションの有効化、ロボットおよびセンサーモデルの設定によってシーンを構築する。フレームワークは制御可能な合成データ生成をサポートし、NVIDIA の Cosmos ワールド基盤モデルで拡張でき、シミュレーション内で知覚・モビリティスタックの学習や、ソフトウェアインザループ／ハードウェアインザループテストによる評価が可能である。NVIDIA はこのフレームワークが完全に拡張可能であり、開発者はカスタムの OpenUSD ベースシミュレータを構築したり、既存のテスト・検証パイプラインに機能を統合できると述べている。Isaac Sim は無料で利用でき、Apache 2.0 ライセンスのオープンソースとして提供されており、NVIDIA によれば GitHub で入手可能である。

cuMotion を用いたモーションプランニング

モーションプランニングにおいて、Chef Robotics は cuMotion を使用し、混雑した高混合食品生産環境でロボットが衝突のない高速軌道を生成できるようにしている。同社は、これによりシステムが生産現場で扱うさまざまなタスク（ピック＆プレースや多段組み立てから、協調マルチロボットラインまで）に対して効率的に動作計画と適応を行えるようになると述べた。

NVIDIA は cuMotion をロボティクス向けの高性能モーション生成ライブラリとして説明しており、主に操作に焦点を当て、GPU 加速が全工程に適用されている。その文書化された機能には、運動学と逆運動学、衝突認識逆運動学、衝突認識グラフベース経路計画、衝突認識軌道最適化およびエンドツーエンドモーション生成、RMPflow 数学フレームワークによるリアクティブ制御、構成空間またはタスク空間における時間最適軌道生成、閉じたメッシュを球集合で近似する衝突球生成、深度画像ストリームからロボットアームの寄与を除去するロボットセグメンテーションが含まれる。任意の自由度数のロボットをサポートし、ライブラリは C++ で実装され、完全な Python バインディングが提供されている。

プロジェクトのリポジトリによれば、cuMotion は以前の NVIDIA ライブラリである Lula（長年 Isaac Sim の一部としてリリースされ、完全に統合された）と、NVIDIA Research が開発した cuRobo（衝突認識逆運動学と軌道最適化のアルゴリズムを含む）から派生している。リポジトリはまた、cuMotion が近く Isaac ROS cuMotion のモーション生成バックエンドおよび Isaac ROS の操作リファレンスワークフローとして提供される予定であると述べている。現在のリリースは Linux と Windows の x86 ベースコンピュータで NVIDIA Turing 世代以降の GPU を搭載したもの、ならびに Jetson Orin、Jetson Thor、DGX Spark 向けに提供されている。

「食品は物理世界で最も難しい操作課題の一つであり、解決には世界クラスの AI と世界クラスのエンジニアリングツールの両方が必要です」と Chef Robotics の創業者兼 CEO である Rajat Bhageria は語った。「NVIDIA のロボティクススタックを活用することで、チームは設計、シミュレーション、バリデーションを仮想環境で迅速に行い、実際の生産施設へ自信を持って導入できるようになりました」Bhageria は、同スタックが同社が食品産業全体で物理 AI をスケールする上で重要な要素であると説明した。