【ロボットモーション（制御）エンジニア】視覚・触覚を活用したロボットの動作生成・制御を開発

FingerVisionについて

FingerVisionは、カーネギーメロン大学発のロボティクス企業です。視触覚技術を核に、ロボット・Physical AIを開発する企業への製品・技術提供と、作業を自動化したい企業への用途別システムの開発・導入に取り組んでいます。

製造・物流・食品などの現場には、柔らかいもの、不定形なもの、傷つきやすいものなど、従来のロボットでは扱いが難しい対象があります。ロボットに「見る」「触れて感じる」能力を持たせ、こうした作業の自動化を進めています。

事業は、業界横断で使える視触覚センサ・ハンドやデータ収集・模倣学習を支える製品・技術を提供する「コンポーネント」、用途に適したシステムを開発・導入する「アプリケーション」、自動化を求める顧客企業と設備・製品・ソリューションの提供企業をつなぎ、導入・展開を支える「プラットフォーム」の三領域です。J-Startup 2023選定、CES Innovation Awards受賞など、国内外で評価を受けています。

Missionは「人とロボットの可能性を広げ、社会システムをアップデートする。」です。この実現に向け、Physical AI時代のロボティクスを社会へ届けていきます。

FingerVision Website
https://www.fingervision.jp/about

FingerVisionの技術

視触覚センサは、カメラによる画像処理と触覚センシングを組み合わせた技術です。物体に触れた際の接触位置、力のかかり方、滑り、変形などを捉え、対象物の状態に応じてロボットの動作を調整できます。柔らかい食品、傷つきやすい製品、不定形物など、従来のロボットでは扱いが難しかった対象へ応用できます。

AIが実世界を理解して動作するPhysical AIでは、物体との接触から得られる情報が重要なデータになります。FingerVisionは、視触覚センシングを起点に、AI・ロボット制御・ロボットハンドを組み合わせた次世代ロボティクスの実現を目指しています。

ポジション概要

FingerVisionでは、視触覚センサから得られる情報を活用し、対象物の状態に合わせて動作を変えられるロボットシステムを開発しています。

このポジションは、センサ情報をもとに把持位置、軌道、接触状態の変化への対応を計画し、実ロボットの動作として実装します。

把持計画・軌道計画、視覚・触覚によるフィードバック制御、リアルタイム制御、高度な行動計画までを担当します。実環境の状態を捉え、動作を調整できるロボット制御を開発します。

募集背景

製造・物流・食品などの現場で柔軟物、不定形物、傷つきやすい物体を扱うには、位置に加えて滑り、接触力、変形、位置ずれを捉え、その場で動作を調整する必要があります。

視触覚センサが取得した接触情報をロボット動作へつなぎ、従来のロボットでは難しかった作業の自動化に取り組んでいます。制御技術の研究開発と製品化を加速するため、ロボット制御エンジニアを募集します。

仕事内容

・ロボットの動作生成・制御：センサ情報をもとに、ロボットアームの制御プログラム、ロボットハンド制御、把持動作・軌道計画、動作生成アルゴリズムを設計・実装します。実機で動作を評価し、改善します。
・視覚・触覚によるフィードバック制御：外部カメラと視触覚センサを用いて、動作をリアルタイムに調整します。接触状態に応じた把持力・動作の調整、滑りや位置ずれを検知した際の動作補正を行い、実機上で制御性能を評価・改善します。
・動作計画・行動計画：作業手順に応じた計画、複数の動作を組み合わせた行動生成、周囲の状況に応じた動作選択を開発します。高度な行動計画の研究・実装にも取り組みます。
・3次元センサを用いた制御：経験に応じて、RGB-Dカメラ等の3次元情報を活用した制御を担当します。対象物の位置・姿勢に基づく動作生成、3次元情報と視触覚情報を組み合わせた物体操作、カメラ情報による動作補正を行います。
・実機検証・製品実装：産業用ロボット・協働ロボットの実機とシミュレーションで評価し、実機で起きる課題を分析して制御アルゴリズムを改善します。ロボットシステムへ組み込み、製品・顧客案件に適用して、現場で使える状態まで仕上げます。

必須要件

・Pythonを用いた開発経験
・C++を用いた開発経験
・PythonまたはC++から産業用・協働ロボットアームを制御した経験
・ROS / ROS 2を用いたロボットアプリケーション開発経験
・ロボットの軌道計画・動作計画に関する知識および実装経験

歓迎要件

・RGB-Dカメラ等の3次元センサを用いたロボットの動作生成経験
・ビジュアルサーボの実装経験
・柔軟物・不定形物をロボットで操作した経験
・触覚センサを用いたロボット制御・物体操作の経験
・ロボットハンド・グリッパを用いた把持制御の経験
・リアルタイム制御の経験
・ロボット学習に関する知識・実装経験
・機械学習をロボット制御へ応用した経験
・強化学習を用いたロボット制御の経験
・模倣学習を用いたロボット制御の経験

求める人物像

・シミュレーションに加え、実ロボットを動かすことが好きな方
・ロボットが想定どおりに動かない原因を考え、試行錯誤することを楽しめる方
・制御理論やアルゴリズムとともに、センサや実機の特性を考えられる方
・実環境の誤差や不確実性を踏まえ、安定して動くシステムを開発したい方
・画像処理・AI・機械設計など、専門領域の異なるエンジニアと協力できる方
・解き方が確立されていないロボティクスの課題に取り組みたい方
・開発した技術を、製品や顧客現場で使われるところまで届けたい方

このポジションの魅力

・滑りに応じた把持方法の変更、接触時の停止、変形に応じた力の調整など、視覚と触覚を使った実環境の状態に応じる制御に取り組めます。
・把持計画、軌道計画、フィードバック制御、実機評価、改善まで一貫して関わり、自分が設計したアルゴリズムによる動作を確認できます。
・食品や柔らかい部品など、形状や状態が変化する物体に対して、視触覚センシングを活用した接触を伴う複雑な操作に取り組めます。
・コンピュータビジョン、視触覚センシング、AI・ロボット学習、機械設計、ロボットハンドのエンジニアと連携し、システム全体への理解と専門性を広げられます。
・研究開発から製品化・顧客導入まで関わり、製造・物流・食品などの現場で制御技術が使われるところまで確認できます。

キャリア・評価について

FingerVisionでは、マネジメントを中心とするキャリアと、専門性を高めるキャリアを用意しています。経験・スキル・今後の志向を踏まえ、General Track / Expert TrackおよびGradeを相談のうえ決定します。

詳細：https://www.fingervision.jp/jobgrade

FingerVision News

GENIACでは、視覚・触覚・言語・動作データを共通化し、複雑な手先作業の自動化を目指す共同研究に参画しています。2026年7月に公表された、2026年8月〜2027年7月の研究計画に基づく取り組みです。

ロボット共創基盤の共同研究では、機種・用途ごとに異なるシステム構築を共通化するため、共通インターフェースや導入支援の仕組みを研究しています。2025年8月に公表された、2025〜2027年度の研究計画です。

• プレスリリース
  • https://newsrelea.se/rVy5Ql
• 日本経済新聞
  • https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC022Q40S6A700C2000000/

English follows Japanese.

English JD

About the Role

Develop robot motion that adapts to objects using vision and touch. Use FingerVision sensor data to decide where to grasp, which trajectory to follow, and how to respond to contact changes, then implement on actual robots.
Work spans grasp/trajectory planning, visual and tactile feedback, real-time control, and advanced action planning, beyond repeating preset motions.

Why We Are Hiring

Soft, irregular, and delicate objects in manufacturing, logistics, and food require more than accurate positioning. Robots must respond immediately to slip, unexpected contact force, deformation, or positional shifts. We are accelerating R&D and commercialization of control that connects tactile information to motion for hard-to-automate tasks.

Responsibilities

• Motion generation: arm control programs, hand control, grasp and trajectory planning, motion-generation algorithms, and real-robot evaluation/improvement.
• Visual/tactile feedback: use external cameras and tactile sensors in real time; adjust grasp force/motion to contact; correct slip or positional changes; evaluate and improve control on hardware.
• Motion/action planning: plan task procedures, combine multiple motions, select actions for the situation, and research/implement advanced planning.
• Depending on experience, use RGB-D/other 3D sensors: generate motion from object position/orientation, combine 3D and tactile information, and correct motion with camera information.
• Hardware/product implementation: evaluate industrial/collaborative robots as well as simulation, analyze hardware issues, improve algorithms, integrate robotic systems, and apply them to products/customer projects. Operate robots with your own code and develop for field use.

Requirements

• Python development experience
• C++ development experience
• Experience controlling industrial/collaborative robot arms from Python or C++
• ROS/ROS 2 robot application development experience
• Robot trajectory/motion planning knowledge and implementation experience

Preferred Qualifications

Experience in:
• Motion generation with RGB-D or other 3D sensors
• Visual servoing implementation
• Manipulation of flexible/irregular objects
• Tactile-sensor robot control/object manipulation
• Grasp control with robot hands/grippers
• Real-time control
• Robot learning knowledge and implementation experience
• Machine learning applied to robot control
• Reinforcement-learning robot control
• Imitation-learning robot control

What We Look For

Enjoy real robots as well as simulation; analyze unexpected motion and experiment. Consider sensors/hardware alongside theory, account for errors and uncertainty, collaborate across image processing, AI, and mechanics, tackle open-ended problems, and bring technology into products and customer settings.

Role Highlights

• Use touch to change grasping on slip, stop on contact, or adjust force to deformation, beyond preset positions/trajectories.
• Grasp planning → trajectories → feedback → hardware evaluation → improvement; observe algorithms moving real robots.
• Tackle changing foods/soft components and complex contact manipulation beyond conventional position control.
• Build complete systems with vision, tactile sensing, AI/learning, mechanical, and hand specialists, broadening your expertise.
• Bring research into products and manufacturing, logistics, food, and other customer environments.

Career Development and Evaluation

FingerVision offers management and specialist career paths. General Track/Expert Track and Grade are determined through discussion based on experience, skills, and future interests.
https://www.fingervision.jp/jobgrade

FingerVision News

Through GENIAC, FingerVision participates in joint research to standardize vision, touch, language and action data, with the aim of automating complex manipulation tasks. The research plan was announced in July 2026, with a planned period of August 2026 to July 2027.

In joint research on shared infrastructure for robot deployment, we are researching common interfaces and deployment support to address differences in system integration across robot types and applications. The plan was announced in August 2025 and covers fiscal years 2025–2027.
Press release: https://newsrelea.se/rVy5Ql
Nikkei: https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC022Q40S6A700C2000000/