Name	Name	Last commit message	Last commit date
parent directory ..
control	control
docs	docs
energy	energy
images	images
logs	logs
systemdk	systemdk
README.md	README.md
index.md	index.md

layout	clean
title	AITL-H / PoC - 人型ロボット制御（集大成）
nav_order	2
description	FSM + PID + 状態空間制御 + LLM による三層アーキテクチャを用いた人型ロボット制御の概念実証
permalink	/PoC/humanoid/
last_updated	2025-08-25

🚩 フラグシップPoC：人型ロボット（Samizo-AITL集大成）

🚩 Flagship PoC: Humanoid Robot (Culmination of Samizo-AITL)

⚡ TL;DR / エグゼクティブサマリー

Samizo-AITL PoC = フラグシップ人型ロボットプロジェクト
FSM × PID × 状態空間制御 × LLM を統合したクロスノード設計。
Samizo-AITL PoC = Flagship humanoid robot project integrating FSM × PID × State-space × LLM in a cross-node design.
Atlas & Optimus を超える領域
会話・個人認識・損傷対応・自己発電による自律行動を実現。
Goes beyond Atlas & Optimus by enabling conversation, person recognition, damage tolerance, and self-powering autonomy.
目標 / Goal
持続可能で冗長性を備えた知能的人型制御システムを実証し、Samizo-AITLの「集大成」とする。
Demonstrate a sustainable, fault-tolerant, and intelligent humanoid control system as the culmination of Samizo-AITL.

本PoCは Samizo-AITL プロジェクトの「集大成」。
This PoC is positioned as the "culmination" of the Samizo-AITL project.
AITL-Hの三層アーキテクチャ（FSM × PID × LLM）を基盤に、頭脳（22 nm SoC）／感覚（0.18 µm AMS）／筋肉（0.35 µm LDMOS＋外付けパワーチップ）／自己発電ブロックを跨いだクロスノード設計を、SystemDKで統合検証します。
Based on AITL-H (FSM × PID × LLM), cross-node design spanning Brain (22 nm SoC), Sensing (0.18 µm AMS), Muscles (0.35 µm LDMOS + external power chips), and Energy Harvesting is integrated and verified with SystemDK.

🔗 公式リンク / Official Links

言語 / Language	GitHub Pages 🌐	GitHub 💻
🇯🇵 Japanese

🧩 クロスノード・チップセット / Cross-Node Chipset

ブロック / Block	ノード / Node	役割・IF / Role & Interface
Brain SoC (※1)	22 nm	LLM推論・FSM管理・状態空間制御（LQR/LQG IP） LLM inference, FSM management, state-space control (LQR/LQG IP) UART / SPI / I²C / MIPI-CSI2
Sensor Hub (※2)	0.18 µm AMS	CMOSカメラ・IMU・エンコーダ・力覚/圧力・MEMSマイク CMOS camera, IMU, encoders, force/pressure, MEMS microphone I²C / SPI / DVP / CSI2
Power Drive	0.35 µm LDMOS + 外付けパワーチップ	PWM/Hブリッジ・サーボ/BLDC駆動・温度/電流モニタ・大電流駆動 PWM/H-bridge, servo/BLDC drive, temp/current monitor, high-current drive (MOSFET/GaN)
Energy Harvest	Piezo / PV / Regen	発電・蓄電・DC-DC電源供給 Energy harvesting, storage, DC-DC power
Memory Subsystem	LPDDR + FRAM/EEPROM	制御・知覚処理用の省電力ワーキングセット＋不揮発ログ/チェックポイント保存 Low-power working set for control & perception + non-volatile storage for logs/checkpoints

(※1) 極限環境用途では 22nm FD-SOI 実装に切替可能（放射線耐性・広温度動作・低ノイズ対応）。
For extreme environments, Brain SoC can be implemented on 22nm FD-SOI (radiation tolerance, wide-temp operation, low-noise).

(※2) 必要に応じ 0.18 µm SOI AMS 実装も可能（低ノイズ・サブストレート干渉抑制・放射線耐性強化）。
Optionally, 0.18 µm SOI AMS implementation is available (low-noise, reduced substrate coupling, enhanced radiation tolerance).

⚙️ 制御アーキテクチャ / Control Architecture

層 / Layer	実装 / Implementation	役割 / Role
LLM層	SoCアプリ / RTOS	目標生成・異常解釈・会話応答・学習 Goal generation, anomaly interpretation, conversational response, learning
FSM層	`fsm_engine.py` ・ YAML→C→Verilog	行動モード切替（立位/歩行/旋回/転倒回避/目的地移動/省エネ/損傷対応） Behavior mode switching (standing, walking, turning, fall recovery, destination navigation, energy-saving, damage response)
物理制御層	PID＋状態空間（LQR/LQG）	関節SISO安定化＋全身MIMO協調制御＋外乱補償 Joint SISO stabilization, whole-body MIMO control, disturbance compensation
駆動層	LDMOS PWM/Hブリッジ＋外付けパワーチップ	大トルク出力・安全監視 High-torque output, safety monitoring
エネルギー層	圧電 / PV / 回生制御	発電・蓄電・電力マネジメント Energy harvesting, storage, power management

🔋 メモリサブシステム / Memory Subsystem

ねらい / Rationale
省電力・現実的な構成で、制御・知覚スタックを安定して動作させつつ、
不揮発メモリでログやチェックポイントを保持する。
Provide a practical, low-power memory setup: LPDDR for active workloads, plus non-volatile memory for logs and checkpoints.
構成 / Configuration
- LPDDR: 制御・知覚処理・軽量LLMの作業領域
  LPDDR as the working memory for control, perception, and lightweight LLM tasks
- FRAM / EEPROM / SD / eMMC: チェックポイント・ログ・ミッション状態保存
  For non-volatile storage of checkpoints, logs, and mission state
特徴 / Features
- シンプルかつ実装容易
  Simple and easy to implement
- 低待機電力・即時復帰（FRAM/EEPROM活用）
  Low standby power and instant resume using FRAM/EEPROM
- PoCとして「歩行・転倒回復・センサフュージョン」に十分対応
  Sufficient for walking, fall recovery, and sensor fusion in PoC

flowchart LR
  Brain["🧠 Brain SoC (22 nm)"] -->|requests| LPDDR["⚡ LPDDR<br/>Working Set"]
  LPDDR <-->|logs/ckpt| NVM["💾 FRAM / EEPROM / SD / eMMC"]

📷 代表センサ構成 / Representative Sensors

CMOSイメージセンサ（顔・場所認識）
CMOS image sensor (face & location recognition)
IMU（6/9軸）＋エンコーダ（外乱検知・姿勢推定）
IMU (6/9-axis) + encoders (disturbance detection, posture estimation)
力覚／圧力センサ（グリップ・足裏・損傷検知）
Force/pressure sensors (grip, foot sole, damage detection)
MEMSマイク（音声入力・声紋認識）
MEMS microphone (audio input, speaker recognition)
温度センサ（駆動系／SoCサーマル管理）
Temperature sensors (drive/SoC thermal)
圧電素子アレイ（歩行衝撃からのエネルギー回収）
Piezo array (harvesting walking impact)
薄膜PVセル（外装からの光発電）
Thin-film PV cells (exterior light harvesting)

🤖 高度機能 / Advanced Capabilities

会話機能 / Conversational Ability
MEMSマイクとLLM層を用い、自然言語での双方向対話が可能。音声認識と音声合成を通じて、人と自然に会話します。
Using MEMS microphones and the LLM layer, the robot can engage in natural conversations with humans via speech recognition and synthesis.
個人認識 / Person Recognition
顔認識＋声紋認識で「誰が話しかけているか」を識別し、個別に応答可能。
With facial and voiceprint recognition, the robot identifies individuals and responds personally.
目的地移動 / Destination Navigation
「リビングに行って」などの音声指示を理解し、SLAMと経路計画で指定場所へ移動可能。
Understands spoken commands like “Go to the living room” and navigates there using SLAM and path planning.
体勢回復 / Posture Recovery
外部から押されてもIMU＋FSMで転倒を検知し、200 ms以内に姿勢を持ち直す。
Detects external pushes via IMU and FSM, recovering posture within 200 ms.
損傷対応 / Damage Tolerance
腕や脚が一部損傷しても、残存アクチュエータを使って行動継続可能。
Even with damaged limbs, the robot adapts and continues acting with remaining actuators.
強力な駆動力 / Powerful Actuation
0.35 µm LDMOSと外付けパワーチップ（MOSFET/GaN）を組み合わせ、大関節での高トルク出力に対応。
Combining 0.35 µm LDMOS with external power chips (MOSFET/GaN) enables high-torque output for large joints.
持続行動（自己発電） / Sustainable Operation (Self-Powering)
圧電素子・薄膜PVセル・回生ブレーキを組み合わせ、外部電源がない山中やフィールド環境でも活動を継続可能。
By combining piezoelectric elements, thin-film PV cells, and regenerative braking, the robot can sustain operation even in mountains or field environments without external power.

🌍 世界主要人型ロボットとの比較 / Comparison with World-Leading Humanoid Robots

項目 / Feature	Boston Dynamics Atlas	Tesla Optimus	Samizo-AITL PoC
開発目的 / Goal	研究用プラットフォーム（動的モーションデモ） Research platform for dynamic motion demos	工場・物流向けの量産型 Mass production for factory & logistics	教育＋研究の集大成 / 自律・冗長性重視 Educational + research culmination, with autonomy & fault tolerance
制御 / Control	高速動的制御（跳躍・宙返り） Dynamic control for jumps/flips	シンプルな歩行・物体操作 Simple walking & manipulation	FSM × PID × 状態空間 × LLM FSM × PID × State-space × LLM
外乱耐性 / Disturbance Recovery	強力（押しても転ばない） Robust (resists pushes)	限定的（動画では慎重な動き） Limited (careful movements in demos)	200ms以内に姿勢回復 Posture recovery ≤ 200 ms
会話 / Conversation	なし None	基本AI応答（将来予定） Basic AI response planned	LLMによる自然会話対応 Conversational via LLM
個人認識 / Person Recognition	なし None	顔/声認識は未実装 Not yet implemented	顔＋声紋で個別応答 Face + voiceprint recognition
目的地移動 / Navigation	実験的（障害物回避あり） Experimental, with obstacle avoidance	工場内ナビゲーションを計画 Planned factory navigation	SLAM＋音声指示で目的地移動 SLAM + voice command navigation
損傷対応 / Damage Tolerance	転倒時は動作停止 Stops after falls	未実装 Not implemented	残存関節で行動継続 Continues acting with remaining actuators
パワー / Power Output	外部バッテリ＋高出力油圧 External battery + hydraulics	内蔵バッテリ駆動 Internal battery powered	0.35 µm LDMOS＋外付けパワーチップで大関節高トルク 0.35 µm LDMOS + external power chips for high-torque joints
エネルギー自立 / Energy Autonomy	バッテリ依存 Battery only	バッテリ依存 Battery only	圧電＋PV＋回生で持続行動 Piezo + PV + regen for sustained operation
Memory Subsystem	不明（カスタムDDR推定） Unknown (likely custom DDR)	標準LPDDR想定 Standard LPDDR (embedded)	LPDDR + FRAM/EEPROM LPDDR + FRAM/EEPROM
公開性 / Openness	非公開（デモ動画のみ） Closed, demo videos only	限定公開（動画・一部発表） Partially open, demos	GitHub Pagesで日英公開 Published bilingual on GitHub Pages

📊 能力配分の円グラフ比較 / Capability Distribution (Illustrative)

各ロボットの強みを配分で可視化（0–100の合計=100）。
Visualize relative strengths as a distribution (sum to 100).

%% Atlas - dynamic performance heavy
pie title Atlas - Capability Distribution
  "Dynamic Motion / 動的運動" : 45
  "Disturbance Recovery / 外乱耐性" : 25
  "Manipulation / 物体操作" : 15
  "Navigation / ナビ" : 10
  "Conversational AI / 会話" : 5

%% Optimus - industrial applicability heavy
pie title Optimus - Capability Distribution
  "Industrial Applicability / 産業実装" : 40
  "Manipulation / 物体操作" : 25
  "Navigation / ナビ" : 20
  "Disturbance Recovery / 外乱耐性" : 10
  "Conversational AI / 会話" : 5

%% Samizo-AITL PoC - autonomy & resilience heavy
pie title Samizo-AITL PoC - Capability Distribution
  "Autonomy & Energy / 自律・省エネ" : 30
  "Disturbance Recovery / 外乱耐性" : 20
  "Navigation / ナビ" : 15
  "Conversational AI / 会話" : 15
  "Manipulation / 物体操作" : 10
  "Damage Tolerance / 損傷対応" : 10

🌍 世界主要人型ロボット比較 / Comparative Chart

📌 総評 / Overall Assessment

Atlas → 「運動性能」で突出（跳躍・宙返りなどアクロバット重視）。
Atlas → Excels in dynamic performance (focused on acrobatics such as jumps and flips).
Optimus → 「量産・産業応用」に焦点（工場導入前提）。
Optimus → Focused on mass production and industrial applications (factory integration in mind).
Samizo-AITL PoC → 「教育＋研究集大成＋エネルギー自立＋損傷対応」で差別化。
Samizo-AITL PoC → Differentiated by educational and research culmination, energy autonomy, and damage tolerance.

👉 世界トップを目指すなら、「Atlas級の運動性能」＋「Optimus級の産業実装性」に加え、Samizo-AITL独自の“自立性・冗長性” を強調することがカギになります。
👉 To aim for world-class status, combining Atlas-level dynamic performance and Optimus-level industrial applicability, while emphasizing Samizo-AITL’s unique autonomy and fault tolerance, will be key.

🧭 SystemDK統合設計フロー / SystemDK Integrated Design Flow

flowchart TB
  Spec[Use-Case Spec] --> Model[SystemDK Multi-physics Model]
  Model --> Ctrl[PID + State-Space Design]
  Ctrl --> RTL[22nm SoC]
  Model --> AMS[0.18µm AMS AFE/ADC]
  Model --> PWR[0.35µm LDMOS Drive + External Power Chips]
  Model --> Harvest[Energy Harvest: Regen / Piezo / PV]
  RTL -->|UART/SPI/I2C/CSI2| AMS
  RTL -->|PWM/Telemetry| PWR
  Harvest --> PWR
  Harvest --> RTL
  PWR -.Heat/Noise/Stress.-> Model
  AMS -.Noise/Coupling.-> Model
  Harvest -.Heat/Stress/Noise.-> Model

🎯 成功指標（KPI） / Key Performance Indicators

姿勢回復時間 ≤ 200 ms
Posture recovery time ≤ 200 ms
歩容安定度（CoM偏差RMS）+30%（PID単独比）
Gait stability +30% vs. PID-only
エネルギー効率 +15%（協調制御＋ハーベスト）
Energy efficiency +15% (hybrid + harvesting)
異常検知誤差率（LLM+FSM） < 2%
Anomaly detection error < 2%
自己発電寄与率：消費電力量の最大 20%補填
Self-powering contribution up to 20%
持続行動時間延長：従来比 +30%（山岳フィールドにおける動作時間）
Sustained operation time +30% in mountain/field missions

🧩 Memory Subsystem KPIs (LPDDR + FRAM/EEPROM)

待機電力：低消費電力モードで 数十 mW クラス
Standby power in the tens of mW class (low-power mode)
レジューム時間：≤ 10 ms（FRAM/EEPROMからの即時復帰）
Resume ≤ 10 ms from FRAM/EEPROM without full system reinit
チェックポイント耐久：FRAM/EEPROMで 10¹² 回級書込み耐性（PoC要件内）
Checkpoint endurance up to 10¹² writes with FRAM/EEPROM (within PoC requirement)
容量要件：ログ／状態保存で 数MB〜数十MB規模 で十分
Log/state storage requires only a few to tens of MB, sufficient for PoC

📂 ディレクトリ構成（予定） / Planned Directory Structure

humanoid/
 ├─ README.md
 ├─ hw/            # SoC, AMS, LDMOS, Power Chips 設計 / SoC, AMS, LDMOS, Power chips design
 ├─ control/       # FSM, PID, 状態空間, LLM / FSM, PID, state-space, LLM
 ├─ systemdk/      # モデル & シミュレーション / Models & simulation
 ├─ energy/        # 自己発電・電力回生モデル / Energy harvesting & regen models
 ├─ docs/          # マニュアル・テスト仕様 / Manuals & test specs
 └─ logs/          # 実験ログ / Experiment logs

📑 詳細資料リンク / Reference Links

資料 / Material	内容 / Description	リンク / Links
Humanoid PoC Reports	PWM Ripple / Thermal Derating / Mission Energy
Flagship PoC Slides	発表用スライド雛形 / Presentation draft slides
TCST Paper (2025)	Submitted manuscript PDF / 投稿論文 PDF	View PDF

🚀 今後の展望 / Roadmap

実証実験ステップ / Experimental Steps
- シミュレーションでのKPI検証（姿勢回復200ms・省エネ効率+15%）
  Validate KPIs in simulation (200 ms recovery, +15% efficiency)
- 小型プロトタイプでの歩行・転倒回復デモ
  Prototype demonstration of walking and fall recovery
- 会話・個人認識の実装テスト
  Test implementation of conversation and person recognition
技術拡張 / Technical Extensions
- 大トルク駆動に向けたGaN/MOSFETパワーチップ統合
  Integrate GaN/MOSFET power chips for high-torque actuation
- エネルギーハーベスト効率の最適化（圧電＋PV＋回生制御）
  Optimize energy harvesting (piezo + PV + regenerative control)
応用展開 / Applications
- 山岳・災害現場での持続的自律活動
  Sustainable autonomous activity in mountain/disaster sites
- 工場・物流での省エネ人型アシストロボット
  Energy-efficient humanoid assist robots for factories/logistics
最終目標 / Final Goal
Samizo-AITLの集大成として、「自律・冗長性・持続性」を備えた世界トップ水準の人型ロボット を確立する。
Establish a world-class humanoid robot with autonomy, fault tolerance, and sustainability as the culmination of Samizo-AITL.

📚 関連プロジェクト・教材 / Related Projects & Materials

プロジェクト / Project	説明 / Description	リンク / Links
EduController Part09	FSM × PID × LLM統合制御教材 Integrated control (FSM × PID × LLM)
Edusemi-v4x Chapter3	FSM × PID × LLMによるSoC設計教材 SoC design with FSM × PID × LLM
AITL-Strategy-Proposal	AITL戦略提言・政策提案 Strategy proposals & policy

👤 執筆者 / Author

項目 / Item	内容 / Details
著者 / Author	三溝真一（Shinichi Samizo） Shinichi Samizo
GitHub

📄 ライセンス / License

項目 / Item	ライセンス / License	説明 / Description
コード（Code）	MIT License	自由に使用・改変・再配布可 Free to use, modify, and redistribute
教材テキスト（Text）	CC BY 4.0	著者表示必須 Attribution required
図表・イラスト（Figures）	CC BY-NC 4.0	非商用利用のみ可 Non-commercial use only
外部引用（External refs）	元ライセンスに従う	引用元を明記 Follow original license & cite

Navigation Menu

README.md

🚩 フラグシップPoC：人型ロボット（Samizo-AITL集大成）

⚡ TL;DR / エグゼクティブサマリー

🔗 公式リンク / Official Links

🧩 クロスノード・チップセット / Cross-Node Chipset

⚙️ 制御アーキテクチャ / Control Architecture

🔋 メモリサブシステム / Memory Subsystem

📷 代表センサ構成 / Representative Sensors

🤖 高度機能 / Advanced Capabilities

🌍 世界主要人型ロボットとの比較 / Comparison with World-Leading Humanoid Robots

📊 能力配分の円グラフ比較 / Capability Distribution (Illustrative)

🌍 世界主要人型ロボット比較 / Comparative Chart

🧭 SystemDK統合設計フロー / SystemDK Integrated Design Flow

🎯 成功指標（KPI） / Key Performance Indicators

🧩 Memory Subsystem KPIs (LPDDR + FRAM/EEPROM)

📂 ディレクトリ構成（予定） / Planned Directory Structure

📑 詳細資料リンク / Reference Links

🚀 今後の展望 / Roadmap

📚 関連プロジェクト・教材 / Related Projects & Materials

👤 執筆者 / Author

📄 ライセンス / License

🔝 トップに戻る / Back to Top

FilesExpand file tree

humanoid

Directory actions

More options

Directory actions

More options

Latest commit

History

humanoid

Folders and files

parent directory

README.md

🚩 フラグシップPoC：人型ロボット（Samizo-AITL集大成）

⚡ TL;DR / エグゼクティブサマリー

🔗 公式リンク / Official Links

🧩 クロスノード・チップセット / Cross-Node Chipset

⚙️ 制御アーキテクチャ / Control Architecture

🔋 メモリサブシステム / Memory Subsystem

📷 代表センサ構成 / Representative Sensors

🤖 高度機能 / Advanced Capabilities

🌍 世界主要人型ロボットとの比較 / Comparison with World-Leading Humanoid Robots

📊 能力配分の円グラフ比較 / Capability Distribution (Illustrative)

🌍 世界主要人型ロボット比較 / Comparative Chart

🧭 SystemDK統合設計フロー / SystemDK Integrated Design Flow

🎯 成功指標（KPI） / Key Performance Indicators

🧩 Memory Subsystem KPIs (LPDDR + FRAM/EEPROM)

📂 ディレクトリ構成（予定） / Planned Directory Structure

📑 詳細資料リンク / Reference Links

🚀 今後の展望 / Roadmap

📚 関連プロジェクト・教材 / Related Projects & Materials

👤 執筆者 / Author

📄 ライセンス / License

🔝 トップに戻る / Back to Top