oToBrite、Physical AI市場の拡大を背景に「embedded world 2026」で車載グレードのVision-AIソリューションを展示

CESに続き、2026年はロボットや無人車両が実世界でのスケーラブルな導入へと進む中、Physical AIにとって重要な転換点となる年として注目されています。embedded world 2026 において、oToBrite は自律型ロボットおよび無人車両向けに、車載グレードの Vision AI ソリューションを展示し、実環境でのアプリケーションに向けた信頼性の高い認識および自己位置推定技術を紹介します。

ロボットや無人システムの導入が屋内環境から、より複雑な屋内外の混在環境へと拡大するにつれ、多様な運用条件下でも安定した性能を確保するために、車載グレードの信頼性がますます重要になっています。

Acumen Research and Consulting が発表した「Physical AI Market Size, Share & Forecast 2026–2035」によると、世界の Physical AI 市場は 2026 年に約 64.4 億米ドル規模に達し、2035 年には 827.9 億米ドルまで成長すると予測されています。これは年平均成長率（CAGR）32.8%に相当します。同レポートでは、ロボティクス、エッジ AI の進展、および実環境における自律技術の活用拡大を背景に、コンピュータビジョンが最大かつ最も成長の速い技術分野になると指摘しています。

Physical AI アプリケーションにおいて高い堅牢性を備えたビジョンベース認識への需要が高まる中、oToBrite は自律型ロボットおよび無人車両向けに、車載グレードのカメラモジュールとシステムレベルのソリューションを紹介します。同社の 1～8MP GMSL2 カメラモジュールは、IATF 16949 規格に準拠して製造されており、IP67/IP69K の保護等級に対応。防塵・防水性能に加え、長距離かつ低遅延の画像伝送を実現し、過酷な屋外環境での運用にも適した設計となっています。

同社の Visual-Inertial Odometry（VIO）カメラモジュールは、IMU とカルマンフィルタを統合することで、振動による画像ドリフトを抑制し、動的で凹凸のある屋外環境においても高い自己位置推定および姿勢推定の安定性を実現します。

システムレベルでは、oToSLAM が 4 台の車載グレードのサラウンドビューカメラモジュールと単一 ECU を統合し、複雑な屋外環境において高精度な自己位置推定とリアルタイムの 3D 環境認識を可能にします。さらに、NVIDIA Jetson プラットフォーム向けのマルチカメラ開発キット oToAdapter-GMSL-AGX-Orin および oToAdapter-GMSL-Orin-Nano は、それぞれ最大 8 台および 4 台の GMSL2 カメラモジュールをサポートし、同期マルチカメラ処理において最大 275 TOPS および 67 TOPS の AI 演算性能を提供します。

これらのソリューションは、車載グレードのカメラモジュール、マルチカメラシステム統合、そして高度な認識技術までを網羅し、Physical AI アプリケーションのさらなる発展を支える包括的なビジョン技術スタックを構築しています。これらの製品はすべて embedded world 2026（ホール2、ブース 2-313） にて展示予定です。