産業用フィジカルAI企業のDIDEN ROBOTICS（ディデンロボティクス、代表キム・ジュンハ）と、ヒューマンモーションAI企業のMOVIN（ムービン、代表チェ・ビョルイ）は、ヒューマノイド学習用データセットの構築および活用に向けた業務協約（MOU）を締結した。
今回の協約は、MOVINのLiDARベースのモーションキャプチャー技術およびマルチモーダルデータ収集能力と、DIDEN ROBOTICSのヒューマノイドハードウェア開発能力を組み合わせ、ロボットの動作学習性能を強化することを目的として推進された。
ヒューマノイドの精密な全身制御を実現するには、実際の人間が複雑な環境の中で移動し、バランスを保ちながら周囲の物体と相互作用する様子を捉えた高品質なデータが不可欠だ。しかし従来のモーションデータは、コンテンツ制作やアニメーションを目的として構築されたものが大半であり、ロボットの物理的制約や関節構造にそのまま適用することが難しいという限界があった。
この課題を解決するため、両社は実際の環境における人の動きを高精度な3Dモーションデータとマルチモーダルセンサーデータとして収集し、それをヒューマノイドロボットの学習に適した形式へ変換するデータパイプラインを共同構築することで合意した。
協約に基づき、MOVINは多様な視点から収集したLiDARおよびカメラデータをDIDEN ROBOTICSのロボット仕様に合わせて変換（リターゲティング）したうえで提供する。DIDEN ROBOTICSはこのデータセットを活用し、ヒューマノイドの歩行・全身制御・バランス保持・物体および環境との相互作用といったコア行動モデルの学習精度を高めていく方針だ。
両社は今回の協約を起点に、共同研究および事業化へと協力範囲を広げていく考えだ。DIDEN ROBOTICSのキム・ジュンハ代表は「ヒューマノイドの性能を向上させるには、人の動きと周囲の空間情報を組み合わせたマルチモーダルデータが必要だ」とし、「今回の協力を通じてハードウェアに最適化されたデータを確保し、実際のロボット開発に直接適用できる学習体系を構築する」と述べた。
MOVINのチェ・ビョルイ代表は「人の動きを精密に収集し、ロボットの身体構造に合わせて変換する技術はヒューマノイド学習の核心的な基盤だ」とし、「今回の協力を機に、モーションデータ技術をコンテンツ産業にとどまらず、ロボティクス分野のデータインフラへと拡張していく」と語った。
<画像＝DIDEN ROBOTICS・MOVIN>
