Bear Robotics、ロボット学習基盤KINO-2を発表

実演を物体操作スキルに変える

Bear Roboticsは2026年10月21日、タスクの実演を、同社のヒューマノイドロボットKR1で実行できる物体操作スキルに変える基盤KINO-2を発表した。発表記事では、顧客の業務工程の中で、物を運ぶ技術から物を扱う技術へと取り組みを広げると説明している。

Bearは実演を収集し、モデルを学習・改良した後、顧客の実証導入に進む前にロボット上でスキルを評価する。同社によると、進行中の実証にはスーパーの返品処理や倉庫でのクレートの取り扱いが含まれる。

学習したスキルを機体内で実行

KINO-2は、Bearの自社モデルと外部の基盤モデルに共通の学習・評価・導入ツールを提供する。同社は、異なるモデル構成でも既存のナビゲーション、フリート管理、業務の連携システムを再利用できると説明する。モデルはタスクの要件と機体内の計算資源の制約に応じて選択する。

この基盤はNVIDIAとのエンジニアリング協力を通じて開発された。Bearの技術記事によると、NVIDIA Isaac OSが知覚処理の実行環境を支え、NVIDIA Jetson AGX Thor上でカメラ処理とモデル推論をつなぐ。高速化した処理パイプラインとNVIDIA TensorRTにより、より高性能なモデルの機体内実行を支援する。

Kinisi：Bearの車輪付きヒューマノイド

Bearは別途、Kinisiを車輪付きのヒューマノイド型移動マニピュレーターとして掲載している。製品ページには最高速度14.4 km/h、保護等級IP65と記載される一方、可搬重量とリーチは未確定とされている。Bearは、KinisiがKINO-2の発表で言及したKR1かどうかを明らかにしていない。

公表されている仕様はRoboHubのKinisiページで確認できる。Bear Roboticsのブランドページ、Servi、ヒューマノイドロボット一覧も参照できる。