川崎重工業株式会社は「グループビジョン2030進捗報告会」において、重点投資分野「フィジカルAI」のフラッグシップとして多脚型オフロードビークル（Robotic Multi-legged Vehicle: RMV）「CORLEO（コルレオ）」のプロダクト概要と事業ロードマップを発表しました。本記事では、メカニクス、制御ソフトウェア、競合比較、および製品化工程を体系的に解説します。
概要要約
- 製品名 / 種別: CORLEO（コルレオ） / 多脚型オフロードビークル（RMV）
- 開発主体: 川崎重工業株式会社（担当組織: SAFE ADVENTURE）
- コア技術: 水素エンジン発電ハイブリッド、Physical AI（全身協調制御+強化学習）、Rider-in-the-Loop意図推定
- 実用化目標: 2030年（リヤド万博での実走行）、2035年（一般・法人向け商業販売開始）
1. パワートレインとハードウェア構造
「CORLEO」のメカニカル設計は、同社二輪車（Ninjaシリーズ等）のフレーム・サスペンション機構と、産業用ロボットのアクチュエータ技術を融合させた高耐久アーキテクチャです。
1.1 水素エンジンレンジエクステンダー
バッテリー単体駆動の脚型ロボットが抱える「高負荷時の航続時間制限」を解決するため、発電専用の小型水素エンジン（初期150cc、将来拡張330cc）を搭載。各脚の関節アクチュエータへ即時電力供給を行うハイブリッドパワートレイン方式を採用しています。
1.2 スイングアーム機構と接地インターフェース
- 質量集中化デザイン: 重心位置へ重量物を配置し、モーターサイクルのスイングアーム構造を応用したリンク機構で着地衝撃を分散。
- 適応型「蹄（ひづめ）」アセンブリ: 足先には接地圧分散と滑り検出機能を備えた分割構造ゴムを採用し、ガレ場や不整地でのトラクションを担保。
2. Physical AIによる制御ロジックとセンシング
乗用多脚モビリティ特有の課題である「乗員の体重移動」と「動的安定性（Dynamic Stability）」を高い次元で両立させるため、三層の制御ループを構成しています。
- Rider-in-the-Loop（意図推定レイヤー）：ステップおよびハンドルに配した多軸荷重センサが乗員の重心移動（ベクトル入力）を検知。機械学習アルゴリズムにより操舵意図を判別し、歩行軌跡へリアルタイム変換します。
- Physical AI / 歩容計画レイヤー：1kHz超の制御ループで動作。シミュレーション空間で事前学習させた強化学習（RL）モデルと最適化ベースの全身協調制御（WBC: Whole-Body Control）を併用し、足部反力（GRF）を動的配分します。
- エッジ環境認識・安全介入レイヤー：LiDARおよびステレオカメラで周囲のマイクロトポグラフィ（微細地形）をリアルタイムメッシュ化。急な窪みや滑落リスクを検知した際は、AIが即座に動作補正を行い転倒を防止します。
3. 技術開発および事業化ロードマップ（2025–2035）
川崎重工は実機の開発と並行し、デジタルツインおよびバーチャルシミュレーターを先行開発する開発体制を敷いています。
- 2025年: 大阪・関西万博にてコンセプトモデル・実物大モックアップを公開。
- 2026年: 専任組織「SAFE ADVENTURE」を発足。米サンノゼにPhysical AI開発拠点を開設し、NVIDIAとの協業を強化。
- 2027年: フォースセンサと可動ステップを備えた「ライディングシミュレーター（X1）」を完成させ、乗員データを蓄積。
- 2028年: 乗用可能なプロトタイプ実機を完成。
- 2030年: サウジアラビア・リヤド万博の会場内モビリティとして実走行実証。
- 2035年: 商業モデル「CORLEO X」の一般・法人向け販売を開始し、専用ライディングパークを展開。
4. 競合・類似プラットフォームとのスペック比較
脚型ロボティクスおよび極限地モビリティ領域の主要システムとの比較は以下の通りです。
| 項目 | 川崎重工 CORLEO | Boston Dynamics Spot | ANYbotics ANYmal | Hyundai TIGER / Elevate |
| 主要コンセプト | 乗用型（Rider-in-the-Loop） | 自律点検・軍事搬送用 | 産業プラント自律点検用 | 車輪+脚 複合型輸送機 |
| 乗員ペロード | 乗用可能（100kg+対応） | 不可（最大~14kg） | 不可（最大~15kg） | 無人小型コンセプト |
| パワートレイン | 水素エンジン発電ハイブリッド | リチウムイオンバッテリー | リチウムイオンバッテリー | リチウムイオンバッテリー |
| 制御コア | 体重移動推定 + Physical AI | 自律経路計画 + 姿勢維持 | 自律経路計画 + 高耐久防滴 | 車輪/脚の動的モード切替 |
| 連続稼働特性 | 高（水素燃料充填対応） | 約90〜120分 | 約90〜120分 | 中程度（バッテリー制約） |
5. 産業・防衛領域への技術水平展開
CORLEOの開発で培われる要素技術は、モビリティ単体にとどまらない同社事業基盤へ水平展開されます。
- 防災・山岳インフラ: 災害時の崩落地域における自律調査および物資搬送。
- 防衛・無人アセット: 過酷環境下で作動するエッジAI演算ユニットおよび自律協調通信システムの応用。
- 生産システム: 工場内での高荷重・人共存型搬送ロボティクスへの技術転用。
6. エンジニア向けまとめ：技術的要点と今後の注視領域
川崎重工「CORLEO」のプロジェクトは、単なる概念展示を超えたハードウェア・ソフトウェア融合型イノベーションのケーススタディです。システム構築および研究開発の観点から注目すべき要点は以下の3点に集約されます。
- Human-in-the-LoopとPhysical AIの統合モデル：非定常な人間（乗員）の重心変調をノイズではなく「外乱＋指令入力」としてリアルタイム処理する多軸センシングおよび強化学習（RL）/ Whole-Body Control（WBC）のハイブリッドアーキテクチャ。
- デジタルツイン先行開発（MBD・NVIDIA協業）：実機試作（2028年）に先立ち、2027年時点でライディングシミュレーターおよび環境合成AIモデルを完成させる「バーチャルファースト」の開発プロセス。
- 高密度エネルギーの車載モジュール化：脚型ロボットのボトルネックであった連続出力を、水素エンジン発電レンジエクステンダーと電動アクチュエータの最適化によって克服するパワートレイン実装。
今後は、2026〜2027年にかけてのサンノゼ拠点でのPhysical AI基盤モデルの構築状況、および2028年実機プロトタイプにおける関節アクチュエータの熱・衝撃耐性（バックドライブ性能）の検証が、事業化に向けた技術的ボトルネックの通過点となります。
