スペースデータ、人型ロボットのラーメン搬送でスープの揺れを比べる物理シミュレーションデモ「RamenLab」を公開

公開：2026年10月26日

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この記事はプレスリリースです

本記事は、PR TIMESに掲載された企業・団体等のプレスリリースを原文のまま転載しています。記事内容は発表時点の情報です。

発表元: 株式会社スペースデータ
原文: PR TIMESで元のプレスリリースを読む
配信日時: 2026年10月26日 13時00分
転載日: 2026年10月27日

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転載

プレスリリース本文

〜通常の運び方と、スープの揺れの周期に合わせて整えた運び方を同じ条件で比べ、停止後に残る波と到着の遅れを同時に示す〜

株式会社スペースデータ（本社：東京都港区、代表取締役社長：佐藤航陽、以下「スペースデータ」）は、ロボットの現場実装基盤「RobotBrain（ロボットブレイン）」の物理シミュレーションデモとして、人型ロボットがラーメンを運ぶ場面でスープの揺れを比べる「RamenLab」を公開しました。通常の運び方（A）と、スープが揺れる周期に合わせて動作を整えた運び方（B）を同じ丼・スープの量・搬送距離で再生し、液面の揺れ、丼の縁までの余裕、こぼれる量の目安、停止後に残る波、到着の遅れを比べられます。デモの内容は、専用サイト「RobotBrain Concept & Catalog」の「物理実験」で紹介しています。

背景

人手不足を背景に、飲食店や施設、物流の現場でロボットの導入が進んでいます。液体の入った器を運ぶ作業では、ロボットの手が決められた経路を正しく通っても、動き出しや停止のたびに液面が揺れ、止まった後も波が残ります。揺れを抑えようと動作を工夫すると、到着が遅れることもあります。運ぶ速さと、こぼさないことの両方を見なければ、運び方の良しあしは判断できません。

こうした認識のもと、スペースデータは、ロボットの動作の成否を分ける条件を導入前に確かめる物理シミュレーションデモを開発しています。今回公開したRamenLabは、既報の物理シミュレーションデモ「SloshLab」で扱った、液体を揺らさずに運ぶ考え方を、身近なラーメンの搬送の場面に置き換えたものです。

公開した物理シミュレーションデモ

RamenLab｜スープをこぼさず、届ける

概要：人型ロボットがラーメンの丼を載せたトレーを運ぶ場面で、スープの揺れを比べるデモです。丼、スープの量、片道0.65メートルの往復の搬送は共通のまま、通常の搬送動作で運ぶ場合（A）と、スープが揺れる周期を考慮して、基本の動作に少し遅らせた動作を重ねて運ぶ場合（B）を同時に再生します。それぞれの丼について、平均の液面からの変位、丼の縁までの余裕、こぼれる量の目安、停止後に残る波の大きさを示し、Bについては到着がAよりどれだけ遅れるかも示します。

スープの深さ、基本の移動時間、Bでのスープの揺れの周波数の見積もりのずれを変えられ、「ゆっくり運ぶ」「たっぷり注ぐ」などの条件もすぐに試せます。初期設定（スープの深さ60ミリメートル、基本の移動時間1.30秒、見積もりのずれ0%）のモデル上の参考比較では、停止後に残る波の大きさはAが約4.08ミリメートル、Bが約0.09ミリメートルで、Bの到着はAより約0.28秒遅れます。揺れの抑制と到着の遅れを同時に比べられることを、このデモの見どころとしています。試行のデータはCSV形式で書き出せます。