学習の道筋

Physical AI

知覚から行動へ。身体を持つAIを学ぶ。

Vision-Language-Action を万能ロボットの魔法と見なさず、観測・座標・方策・制御の接続として理解する。

各発表を比較表の順位にせず、公開性、身体、データ、行動表現、評価境界で読み解く更新ノート。

LeRobot のデータ形式と統一インターフェースを起点に、収集から実機評価までの失敗しやすい接点を学ぶ。

ハードウェア未実行を明記し、データ観察・シミュレーション・評価設計だけでPhysical AIの核心に触れる。

カメラ、ロボットベース、手先の座標系とキャリブレーションを、VLAの外側にある検証可能な契約として学ぶ。

論文の新規性を性能ランキングと混同せず、行動表現・データ・身体・評価・未検証境界へ分解する。

公開・合成データだけで、base policy、軽量適応、失敗分類、実機に進まない判断を再現可能な作業票へ落とす。