Physical AI Hub
Physical AI・Embodied AI・ロボティクスの技術情報を日本語で届ける技術ブログです。
最新の記事
ROS 2のセキュリティ設計入門：DDS-Securityの適用範囲と性能評価
ROS 2でDDS-Securityを適用する範囲、認証・認可・暗号化の違い、性能測定と鍵管理を含む運用上の判断基準を整理します。
ロボット行動方策の実行粒度：アクションチャンクと再計画周期の設計
VLAや模倣学習で、予測長Hと再計画間隔Kを分けて設計する考え方を、制御周期・遅延・タスク特性から整理します。
ロボットの失敗からの復旧設計：リトライ・再計画・人への引き継ぎを使い分ける
ロボットの実行失敗を分類し、安全条件・状態の信頼性・副作用から、リトライ、再計画、停止と人への引き継ぎを選ぶ設計を整理します。
ロボットの3D空間表現を選ぶ：ボクセル・TSDF・点群・ニューラル表現の比較
未知空間、表面、距離、認識クエリの違いから、ロボット向け3D空間表現の選び方と併用方法を整理します。
ロボットの能動視覚設計：認識精度と行動コストから次の視点を選ぶ方法
能動視覚のNext-Best-Viewを、下流タスクの情報価値と移動・安全コストから設計する方法を解説します。
ロボット推論をエッジとクラウドに分担させる設計判断
ロボットの認識・制御・計画をエッジとクラウドに分ける際の、遅延、通信断、安全性、コスト、プライバシーを踏まえた判断基準を整理します。
ロボットAIの検証パイプライン：シミュレーションからHIL・実機試験へ移す方法
シミュレーション、HIL、実機試験の役割を分け、変更リスクに応じた実行頻度と実機移行の出口条件を設計する方法を解説します。
不確実性を扱うロボット把持計画：成功確率に応じて実行と再観測を切り替える
把持スコアをそのまま成功確率とみなさず、不確実性、観測コスト、安全制約を統合して実行・再観測・中止を判断する設計を解説します。
ロボット失敗ログの活用設計：再学習と回帰テストへつなぐデータループ
ロボットの失敗ログを、検出・ラベル付け・パターン化し、再学習用データと回帰テストへ分岐させる設計を整理します。
ロボット自己位置推定のセンサーフュージョン設計：カメラ・LiDAR・IMUの役割分担
カメラ・LiDAR・IMUの観測特性を整理し、環境条件と推定要件からVIO、LIO、3センサー融合、EKF、因子グラフを選ぶ基準を示す。
