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NVIDIA（カリフォルニア州サンタクララ）は、コーディングエージェントを活用して自律移動ロボットのナビゲーション開発を効率化する統合フレームワーク「COMPASS」を公開した。本フレームワークは「X-Mobility」モデルの事前学習済みポリシーをベースとし、開発者が指定したロボットや環境に合わせて残差強化学習を行うことで、再学習に伴う手間や開発コストを低減するという。

NVIDIA（カリフォルニア州サンタクララ）が提案する手法では、開発者がロボットや場面のゴールを定義するのみで、エージェントがアセットの準備や動作確認用のスモークテスト、失敗の自己診断までを自動処理する。Boston Dynamicsの四足歩行ロボット「Spot」を検証機として用い、倉庫や合成室内空間「SAGE-10K」などの多様な環境下で検証が行われている模様だ。

実写の環境データを取り込む「Omniverse NuRec」や、視覚的自己位置推定ライブラリ「cuVSLAM」と組み合わせることで、多様な実運用の場面にも適応する。開発プロセスの各フェーズに人間の承認ゲートを設けることで安全性を担保しつつ、高度なロボティクス開発の再現性を向上させ、自律移動技術の社会実装を強力にバックアップしていく意向とのことだ。