AT-ROS把AI决策与底层控制分层：覆盖空陆水三类机器人
图：Atrack Lab官方发布（AT-SYNAPSE、AT-TOOLS、AT-ROS与AT-GCS分层架构）日本Atrack Lab公布AT-ROS四层安全架构，分离AI决策、通用接口、实时控制与监控，覆盖空陆水3类机器人。该方案仍属企业设计说明，尚缺第三方安全认证和现场可靠性数据。
日本机器人系统集成商Atrack Lab（アトラックラボ）公布AT-ROS安全分层设计，目标是把大模型负责的高层判断与机器人实时控制分开，降低AI输出直接驱动电机和执行机构的风险。
官方架构分为四层：AT-SYNAPSE负责识别、理解指令和选择行动；AT-TOOLS把高层决定转为移动、飞行、航行等通用任务；AT-ROS承担机体与边缘端实时控制；AT-GCS负责监控、数据和外部系统连接。
AT-SYNAPSE可接入支持MCP的不同大模型或AI服务，并结合相机、3D激光雷达及其他传感器信息生成行动候选。公司称系统会预测候选行动可能产生的结果，再比较风险并选择下一步。
AT-TOOLS基于ROS 2提供路径规划、障碍物回避、传感器读取和任务下发等统一接口。高层AI只需表达“前往指定地点”“确认目标”或“发现异常后停止”，无需直接处理不同底盘和驱动器的细节。
AT-ROS位于机体和边缘侧，负责无人机、轮式或履带式无人车、无人船的实时控制，并吸收各平台在电机、转向、通信和传感器上的差异。设计重点是让安全停止和硬件约束保留在本地控制层。
AT-GCS通过Web控制台显示摄像头、位置、电池、传感器和运行状态，同时记录AI识别内容、行动候选、风险判断和最终选择。公司表示，这些记录可用于开发、验证、运维及与云端、GIS和业务系统衔接。
这套平台覆盖空中的UAV、陆地UGV和水面USV，但官方资料没有给出控制周期、网络中断策略、故障注入结果、支持机型清单或现场部署数量，也没有展示符合哪项机器人功能安全标准。分层设计本身不能替代第三方认证。
本条核对了Atrack Lab官网、PR TIMES官方发布页和官方YouTube频道，未发现专门对应本次AT-ROS安全架构的新视频。当前RobotHub本地没有相关MP4、海报或字幕；审稿阶段保留架构图和来源，后续应重点核验真实机体测试、急停时延及断网降级表现。