2026年中国身体化知能・ヒューマノイドロボットイノベーションサミットが杭州で開幕し、研究者、製造業者、業界関係者が一堂に会し、ヒューマノイドロボット、身体化AIの進歩、そして産業における拡張可能な導入への道筋について議論した。
サミットにおいて、TPM3Dは選択的レーザー焼結(SLS)3Dプリンティング技術と、ヒューマノイドロボット向けのワンストップ製造ソリューションを発表した。この展示では、複雑な構造物の製造と軽量大量生産における主要な課題が取り上げられた。
SLS 3Dプリンティングを人型ロボットの構造部品に適用
TPM3Dは、20年以上にわたる産業用SLS 3Dプリンティングの経験に基づき、装置、材料、後処理システムを網羅した統合ソリューションを開発しました。このソリューションは、ヒューマノイドロボット向けの生体模倣構造部品の迅速な反復生産とバッチ生産の両方をサポートします。
このイベントで、TPM3Dは、ヒューマノイドロボット製造におけるSLS技術の利点を強調する、実際の応用事例を実演した。
あるアプリケーション事例では、TPM3Dは産業用 P360 SLSシステム と組み合わせること プレシミド1172Pro GF30 BLK ガラス繊維強化ナイロン素材 胴体や四肢の部品を含む、人型ロボット用の生体模倣構造部品一式を製造する。
これらの部品は、歩行、跳躍、繰り返し荷重を支える動作など、動的な人型ロボットの動作に必要な機械的および機能的な要件を満たすように設計されている。
トポロジー最適化による軽量構造設計
TPM3Dによると、ロボットの部品は、機械的強度を維持しながら軽量化を図るため、トポロジー最適化技術を用いて設計されたという。
得られた格子状および中空構造は、動的条件下での耐荷重能力を維持しながら、材料使用量の削減に貢献した。従来の金属加工と比較して、3Dプリント部品は大幅な軽量化を実現し、ロボットシステムのエネルギー効率と可動性能を向上させた。
バッチ生産効率と生産能力
その P360システム このプロジェクトで使用された造形装置は、360×360×600mmの造形チャンバーを備えている。TPM3D社によると、このシステムは1回の造形サイクルで52個の部品を製造できたという。
全ての部品の製造には約32.5時間かかり、これによりヒューマノイドロボットの開発と組み立てにおける反復サイクルを短縮することが可能になった。
粉体リサイクルによる材料効率の向上
このプロジェクトでは、20%の新規粉末と80%のリサイクル材を組み合わせた粉末再利用戦略も採用した。
全部品セットに使用した粉末材料の総量は46.78kgで、そのうち9.36kgはバージン材料でした。TPM3Dによると、この手法は材料費の削減に役立ち、ロボット開発でよく見られる反復的なプロトタイピングや少量生産のシナリオをサポートします。
人型ロボット製造における主な利点
TPM3Dは、ヒューマノイドロボット製造におけるSLS技術の3つの主要な利点を概説した。
ダイナミックな動きに対応する軽量かつ高強度な部品
SLS方式で製造されたナイロン部品は、等方性の機械的特性を備えており、あらゆる軸方向で均一な強度を発揮します。そのため、歩行や関節運動といった動的なロボット動作に適しています。同社によると、金属部品と比較して重量が50%以上削減される場合もあり、エネルギー消費量の削減と動作効率の向上に貢献するとのことです。
複雑な形状のサポート材不要の製造
SLS技術を用いることで、サポート構造なしで部品を製造することが可能になり、複雑な内部形状、中空構造、センサー用一体型ハウジングなどを一度の造形工程で製造できます。これにより、後処理の必要性が軽減され、ロボットシステムの設計の柔軟性が向上します。
工具不要の製造による迅速な反復生産
SLSは金型を必要としないため、デジタル設計を直接物理的な部品に変換できます。これにより、ヒューマノイドロボットの設計において頻繁な構造変更や最適化が行われる開発段階において、迅速な反復作業が可能になります。
材料ポートフォリオと製造精度
TPM3Dは、PA11、PA12、PP、TPU、PEEK、PEKKなど、包括的な工業用材料ポートフォリオも提供しています。これらの材料は、一般的な構造部品から耐摩耗性部品や高温部品まで、幅広い用途に対応します。
SLSシステムは、100mmあたり約±0.2mmの寸法精度を維持しており、複雑なロボット構造の組み立て精度を保証します。
Outlook
TPM3Dは、ヒューマノイドロボットの製造を支援するため、SLS装置、材料、およびプロセス技術の最適化を継続していく。
サポート材不要の製造、軽量設計、粉末リサイクル効率、迅速な反復といった特長を備えたSLS技術は、ヒューマノイドロボットにおける構造開発、プロトタイピング、小ロット生産にますます適しており、身体化された知能アプリケーションの継続的な産業化を支えている。









