記事一覧
Physical AI、Embodied AI、ロボティクスに関する記事の一覧です。
ロボットの長期記憶アーキテクチャ：エピソード・意味・手続き記憶をどう設計するか
ロボットの長時間タスクにおける3種類の記憶の役割、検索・更新・再検証の流れ、導入時の判断基準を整理します。
キャリブレーション誤差を計画へ伝える：ロボットの位置不確実性を扱う方法
校正後に残る誤差を共分散として表現し、座標変換、衝突判定、経路計画、把持計画へ伝播させる設計と判断基準を解説します。
ロボット学習のアクション表現を選ぶ：関節・手先・速度指令の設計比較
関節、エンドエフェクタ、速度指令の仕組みと制約を比較し、模倣学習やVLAを実機へ接続する際の選定基準を整理します。
ロボット通信の決定論設計：TSN・DDS・制御ネットワークの役割分担
TSN、DDS、専用制御ネットワークを層ごとに整理し、ロボット通信の決定性を高める構成、使いどころ、制約、検証方法を示します。
ロボットのオンラインシステム同定：実機の変化を制御モデルへ反映する設計
ロボットの経年変化や負荷変動をオンライン推定し、安全に制御モデルへ反映するための構成、検証項目、制約、採用判断を整理します。
ロボットのデジタルツイン実装：実機状態とシミュレーションを同期する設計原則
ロボットのデジタルツインで、制御状態、環境、モデル、運用ログをどの粒度・時刻・条件で同期すべきかを整理します。
ロボットビジョンのシャッター方式選定：動体歪み・同期・画質を比較する
画像面速度と読み出し時間から、グローバル／ローリングシャッターの選び方と動体歪みの評価手順を整理します。
ロボットの電力制約をタスク計画へ反映する：3層設計の考え方
電池状態の推定、タスクごとの消費予測、充電判断を3層に分け、ロボットの長時間運用に適した計画粒度を整理します。
ロボット学習のアクティブラーニング：実機データ収集を不確実性とカバレッジで最適化する
不確実性、条件付き失敗リスク、カバレッジ不足、コストを組み合わせ、次に集めるロボット実機データを選ぶ設計方法を整理します。
異種ロボットを同じ現場で動かすフリート連携：タスクAPI・交通管制・設備接続の分離
複数メーカーのAMRを統合するため、タスク、交通管制、ロボット実行、設備接続を分離する設計と標準技術の使い分けを解説します。
