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ロボティクス

知覚、行動、身体の制約を結びつける。

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入門

Physical AI入門:VLAの歴史を、知覚から安全な行動までつなぐ

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。

7 分↗
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中級

2025年のVLA地図:SmolVLA、π0/π0.5、OpenVLA、GR00Tを同じ物差しで読む

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。

5 分↗
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中級

LeRobot実践:データセット、模倣学習、評価、Sim2Realを一本の品質ループにする

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。

7 分↗
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入門

ロボット無しで始めるPhysical AI:安全な学習手順と、実機へ進まない判断

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。

6 分↗
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中級

Physical AIの座標変換とカメラ校正:画像のピクセルを安全な手先行動にしないために

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。

6 分↗
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中級

VLA論文を実装可能な設計へ読む:π0、SmolVLA、GR00Tの比較読解演習

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。

7 分↗
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中級

Physical AIワークショップ:データ分割から方策評価、Sim2Real判断までを一周する

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。

7 分↗
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評価 fixture → オフライン安全境界

Action chunk:小さな摂動後の復帰を測る

保存済み action chunk の再生で誤差がどう伝播するかと、再計画で復帰できるかを分ける、厳密にオフラインの評価 fixture。

5 分↗