日本国家アトラックラボ于7月24日宣布，开发了面向AI自主控制系统“AT-SYNAPSE”的用户界面“AT-SYNAPSE Web Console”，以及可在桌面PC上运行的LLM代理“Brain on Desktop”，实现通过MCP兼容应用连接机器人。
AT-SYNAPSE Web Console不仅显示机器人的摄像头画面、电池电压、车轮转速和障碍物信息，还能带时间戳实时展示LLM“识别了什么、如何判断及为何选择该行为”的思考过程。
结合AT-SYNAPSE Web Console与Brain on Desktop，开发者可在确认摄像头图像获取和ROS 2工具调用等一系列操作的同时，进行AI机器人开发与验证，构建高效的开发环境。
开发背景
传统机器人开发中，摄像头画面、传感器数据、马达状态及AI处理结果需通过不同工具和界面查看，异常或误动作时难以快速定位问题是机械故障还是AI判断失误。尤其是与作业人员共处空间的现场机器人，除了监控机器状态，确认AI判断过程对保障安全和信赖至关重要。
因此，アトラックラボ开发了“AT-SYNAPSE Web Console”和“Brain on Desktop”，以直观可视化AI自主控制系统AT-SYNAPSE的识别、判断与行为，打造从开发、验证到现场运用的一体化操作监控环境。
AT-SYNAPSE Web Console介绍
这是一个基于Web浏览器的用户界面，可实时查看机器人摄像头画面、机器状态及AI思考日志。通过ROS 2和WebSocket连接机器人，即使远离现场也能掌握机器人状态。
无需专用应用，任何人都可通过浏览器访问，方便开发者、验证人员及现场运维人员使用统一界面。
主要特点
实时文本化机器人“思考”
“WHAT THE ROBOT IS THINKING”面板实时显示LLM对摄像头图像的解读、环境判断及行为选择理由，附带时间戳日志。用户不仅能看到机器人动作结果，还能了解“看到了什么”、“如何感知环境”及“为何做出该行为”。
机器状态一屏集中管理
界面集中显示摄像头画面、电池电压、左右车轮转速（RPM）、障碍物距离及方向、机器人连接状态和AI思考日志，方便远程全面掌握机器人运行状态。
灵活部署的Brain on Desktop
AT-SYNAPSE支持将LLM代理部署在机器人本体，也支持在桌面PC上运行的“Brain on Desktop”，通过Claude Desktop等MCP兼容应用连接机器人，LLM代理可调用ROS 2功能作为工具使用。
Brain on Desktop可执行并确认：
- 获取机器人摄像头图像
- 识别并说明图像内容
- 判断周围环境
- 调用ROS 2工具
- 向机器人发出动作指令
- 语音响应
- 将思考日志发送至Web Console
通过流程化调用工具和处理结果，清晰掌握LLM代理获取信息及控制机器人的步骤。利用高性能桌面PC或外部计算资源运行“脑”，突破机器人本体计算限制，支持多种LLM和开发环境。
集成ROS 2、MCP与Web浏览器
支持与日本国家NVIDIA Isaac Sim数字孪生开发环境联动，结合虚拟空间中机器人采集的摄像头图像、LiDAR和里程计信息，LLM可识别并判断自主移动、避障和安全停止等行为，完成全流程验证。
思考日志与机器状态统一显示提升安全性与可靠性
同屏查看AI思考日志和机器状态，便于早期发现异常判断或误动作迹象。例如机器人识别障碍物时，界面会显示摄像头画面内容、障碍物传感器检测距离、LLM对情况的解读及选择停止或避让的理由。
统一UI支持开发、验证与现场运用
AT-SYNAPSE Web Console不仅适用于开发阶段调试，还支持概念验证（PoC）、实证实验及现场机器人运维，避免为不同用途构建多套监控系统。
预期应用领域
- 物流仓库及工厂内搬运机器人
- 医疗及公共设施导览巡逻机器人
- 建筑工地及基础设施检测机器人
- 灾害现场及危险区域调查机器人
- 农业、林业及户外作业现场机器人
- 远程监控与支持的化身机器人
- 利用LLM的下一代服务机器人
未来展望
アトラックラボ计划将AT-SYNAPSE Web Console和Brain on Desktop逐步应用于自家开发的现场机器人“AT-CART8”、无人机（UAV）、无人地面车辆（UGV）、无人船舶（USV）等。同时强化与NVIDIA Isaac Sim的联动，构建从虚拟开发验证到实机评估及现场运维的统一软件和用户界面环境。
此外，将向考虑引入机器人的企业、系统集成商和研究机构提供可视化AI判断依据与机器状态的开发运维平台，推动实现“AI能观察、思考、判断并向人解释理由的机器人”，促进人与AI机器人安全协作的环境建设。
