Fujitsu ontwikkelt nieuwe technologie die samenwerking tussen mens en robot ondersteunt

Benelux, December 17, 2025

Ruimtelijk wereldmodel helpt robots ruimtelijke dynamiek te beoordelen en adequaat te reageren

Vertaling van het persbericht dat op 2 december is gepubliceerd door Fujitsu Limited. Klik hier voor het originele persbericht.

Fujitsu kondigt de ontwikkeling aan van nieuwe technologie die de samenwerking tussen mens en robot gemakkelijker, veiliger en efficiënter maakt. De technologie voor ruimtelijke wereldmodellen stelt AI in staat om toekomstig gedrag en statussen van verschillende actoren en objecten binnen een omgeving te voorspellen. Dit vereenvoudigt de samenwerking tussen mensen en robots, terwijl ook de coördinatie tussen robots verbetert. De nieuwe ontwikkeling maakt deel uit van de bredere inspanningen van Fujitsu voor onderzoek en ontwikkeling in het kader van fysieke AI.

De ruimtelijke wereldmodeltechnologie zal voorgesteld worden tijdens CES2026 – van 6 tot 9 januari 2026 in Los Angeles. Fujitsu wil in de loop van het fiscale jaar 2026 ook technische demonstraties houden in zijn hoofdkantoren.

De features van de technologie voor ruimtelijke wereldmodellen

1. Constructie van een ruimtelijk wereldmodel dat 3D-scènegrafieken gebruikt met focus op interacties tussen mensen, robots en objecten

In fysieke omgevingen verandert de ruimtelijke situatie dynamisch naargelang actoren binnen de ruimte (zoals mensen, robots, etc.) bewegen en handelen. Terwijl er onderzoek is gebeurd naar technologieën die data afkomstig van camera’s gebruiken om deze ruimtelijke dynamiek te begrijpen, is het moeilijk hier in realtime een beroep op te doen. Oorzaken zijn verschillen in het bereik van elke camera en variaties in weergave (zoals vervormde beelden) tussen vaste en mobiele camera’s. In plaats van integratie op pixelniveau, wat bijzonder gevoelig is voor verschillen in weergave, heeft Fujitsu een technologie ontwikkeld die gebruikmaakt van camera’s om de ruimte te beoordelen met 3D-scènegrafieken. Dit zijn hiërarchische structuren die alle objecten in de fysieke ruimte als punten op een grafiek organiseren. Deze aanpak beperkt de invloed van gezichtsveld en vervorming, waardoor het mogelijk wordt om in realtime complexe en dynamisch veranderende ruimten in de echte wereld te begrijpen.

2. Voorspelling van toekomstige statussen/gedrag door de interacties van mensen, robots en objecten in kaart te brengen

Voor mensen en robots kunnen samenwerken, moeten robots de intenties achter menselijke handelingen begrijpen en kunnen voorspellen hoe zij zich in de toekomst zullen gedragen. Er wordt veel onderzoek gedaan naar wereldmodeltechnologieën die robots in staat stellen om veranderingen te voorspellen en in hun onmiddellijke omgeving te handelen. Maar tot nu toe blijven zij beperkt tot het modelleren van enkel de directe omgeving. Ze zijn niet in staat om de dynamische veranderingen in een volledige ruimte te vatten.

De nieuwe methode van Fujitsu voert schattingen uit van gedragsintenties. Hiervoor worden de causale relaties geïnterpreteerd van verschillende interacties tussen actoren en objecten in een ruimte. Door het gebruik van data en voorspellingen over toekomstige handelingen kan de technologie botsingen voorkomen en optimale coöperatieve actieplannen voor meerdere autonome robots genereren.

In academische openbare benchmarkdatasets is bevestigd dat deze technologie de accuraatheid van het inschatten van gedragsintenties drie keer kan verbeteren [1].

Figuur: diagram van de ruimte wereldmodeltechnologie.

Achtergrond

AI-technologie, die voornamelijk ontwikkeld is in digitale ruimten, wordt nu toegepast op reële scenario’s. ‘Physical AI’ is een domein van AI-technologie waarin AI getraind wordt om fysieke wetten te begrijpen en zelfstandig te handelen. Dit zal een sleutelrol spelen in tal van uitdagingen in de echte wereld, zoals bij autonoom rijden en in slimme fabrieken. Het krijgt ook veel aandacht als een potentieel hulpmiddel om de arbeidstekorten in Japan op te vangen en de industriële productiviteit te verhogen.

Toch blijven fysieke AI-applicaties vandaag vooral beperkt tot gestructureerde omgevingen met gedefinieerde trajecten zoals sites in manufacturing of logistieke magazijnen. In residentiële huizen en kantoren, waar menselijke bewegingen minder voorspelbaar zijn en de posities van objecten regelmatig veranderen, heeft AI het moeilijker om ruimtelijke dynamica te beoordelen. Daardoor zijn bestaande oplossingen niet praktisch. In omgevingen waar grote groepen mensen en robots moeten samenwerken, is die samenwerking vandaag bovendien heel lastig omdat AI de intenties achter bewegingen niet kan begrijpen.

Deze nieuwe technologie is gebaseerd op de Computer Vision-technologie van Fujitsu. Die wordt vooral gebruikt voor de analyse van mensenstromen in commerciële faciliteiten en detectie van abnormaal gedrag in misdaadbestrijding. Daarnaast speelt ook digitale AI-technologie een rol, waaronder Kozuchi AI Agent van Fujitsu. Die voert zelfstandig taken uit samen met menselijke tegenhangers. Het maakt deel uit van de inspanningen van het Spatial Robots Research Center dat Fujitsu in april 2025 heeft opgezet om het onderzoek te versnellen naar het creëren van een nieuwe samenleving waarin mensen en robots naast elkaar leven.

Opmerking:

[1] RDB-Social: een benchmark voor het inschatten van menselijk gedrag en intenties op basis van camerabeelden.

Date: December 17, 2025
City: Benelux