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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 26 件
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ロボット工学に必要な数学、順序立てて — そして何を後回しにしてよいか ♪ 聞けます
ロボットアームを作るには数学をどこまで知っておくべきかへの答えです。線形代数、三角法と回転表現、微積分と多変数、微分方程式と制御理論、確率と推定、最適化の順に6つの枝を整理しました。各枝ごとにロボットアームのどの部分で正確に使われるのか、どの水準まで知れば十分か、そして何を後回しにしてよいかを一緒に記しました。後回しにしてよいものを明示した理由は、そこがほとんどの人が途中で止まる地点だからです。ヤコビアンのSVDが特異点付近で崩れる過程
2026-08-02 · 44 分で読めます #robotics#math#electronics#linear-algebra#controlロボットアームは何でできているか — リンク、ジョイント、そして関節を実際に動かすもの ♪ 聞けます
ロボットアームを作ろうとサーボ6個を買うと、たいてい腕は自重で崩れます。この記事はリンク、ジョイント、エンドエフェクタの正確な定義から始めて自由度が何を数える値なのか、なぜ6が基準なのかを説明し、関節を実際に回す3つの選択肢であるサーボ、ステッパー、BLDCをメーカー公表の規格で比較します。減速機がトルクを何倍に増やし、バックラッシュをどれだけ生むか、ハーモニックドライブがなぜロボットに使われるのかをアーク分単位で検討します。最後に腕の
2026-08-02 · 45 分で読めます #robotics#hardware#electronics#arduino#mathロボットアームの制御ループ — 軌道生成からPIDと重力補償まで ♪ 聞けます
逆運動学が関節角度を教えてくれた後からが制御の領域です。目標角度をそのまま書き込むと腕が跳ねる理由を加速度の不連続性から説明し、台形速度プロファイルと5次多項式軌道を同じ90度移動について数字で比較します。関節空間補間と作業空間補間が作る経路が43ミリメートルずれる過程を計算で示し、PIDの3つの項がそれぞれ何を直しているのか、重力補償フィードフォワードひとつが定常偏差5.13度をどうやって0にするのかをシミュレーション結果で確認します
2026-08-02 · 38 分で読めます #robotics#electronics#arduino#hardware#math順運動学 — 関節角度から手先位置へ、同次変換行列とDHパラメータ ♪ 聞けます
関節角度が分かっているとき手先がどこにあるかを計算するのが順運動学です。回転は行列積なのに平行移動は足し算だという不一致を4×4同次変換行列がどう解消するのか、だからフレームを連鎖させるときなぜ掛け算だけで済むのかを実際の数字で確認します。2リンクと3リンク腕の順運動学を手で導いたうえでDHパラメータ表に移し、numpyで検算しながら、標準DHと修正DHの積の順序の違いも正確に押さえます。回転表現3種のトレードオフを表に整理し、ジンバル
2026-08-02 · 36 分で読めます #robotics#math#electronics#raspberry-pi#hardware逆運動学 — 行きたい場所から関節角度を逆算する ♪ 聞けます
順運動学は角度を入れると位置が出る一度きりの計算ですが、逆運動学は解がない場合も複数ある場合も無限にある場合もある問題です。2リンク平面腕の解析解を余弦定理から出発して最後まで導き、elbow-upとelbow-downの2つの解がなぜ必ず対で出るのか、作業空間外の座標を入れると平方根の中がどう負になるのかを数字で確認します。そのあとヤコビアンと擬似逆行列で繰り返し解く数値解に進み、特異点付近で1ミリメートル動けという命令が毎秒3590
2026-08-02 · 35 分で読めます #robotics#math#electronics#hardware#raspberry-piGemini Robotics 2とロボット基盤モデル — 全身制御が実際に変えるもの
2026年7月30日、Google DeepMindがGemini Robotics 2を公開し、ヒューマノイドのつま先から指先までを一つのビジョン・ランゲージ・アクションモデルで制御すると発表しました。一緒に公開された数字は興味深いことに自慢ではなく現状の正直な記録に近いものです — 電球を緩めるのに92パーセント、締めるのに36パーセント、床から物を拾うのに45.7パーセント。この記事はVLAが実際に何なのか、全身制御がなぜ上半身操
2026-07-31 · 25 分で読めます #ai#robotics#vla#foundation-models#evaluation2026年ロボット企業マップ — ヒューマノイド激戦とVLAモデル、そしてエンジニアの参入経路
2026年はヒューマノイドの出荷台数が前年比約7倍(5万台見込み)へ跳ね上がる変曲点です。390億ドルのバリュエーションを持つFigureと自社VLAモデルHelix、2026年夏に量産へ入るTesla Optimus Gen 3、すでに5,500台を販売した価格破壊者Unitree、ロボットの汎用頭脳を売るPhysical Intelligence(π0)まで — 主要企業をハードウェア・頭脳・市場の軸で整理し、RT-2からGR00T
2026-07-09 · 10 分で読めます #robotics#ai#vla#trends#careerロボットの安全とアラインメント — 強力なロボットを信頼するには ♪ 聞けます
ますます強力になるロボットをどう信頼できるのか。物理的安全、制約付き強化学習と安全層、分布外への対応、人とロボットの協働安全、検証と標準、そして身体性AIのアラインメント課題までをバランスよく見ていきます。
2026-06-29 · 34 分で読めます #ai-papers#robotics#safety#alignment#reinforcement-learningロボットの目 — 3D認識とSLAM
ロボットが世界をどう見るのかを扱います。RGB-D・LiDAR・ステレオのセンサー、SLAMのパイプライン、点群とボクセル、6D姿勢推定、深層学習による認識、そしてNeRFと3Dガウシアンまで、ロボット認識の全体像をコードと図で見ていきます。
2026-06-29 · 31 分で読めます #ai-papers#robotics#slam#3d-perception#pointcloudヒューマノイドの全身制御 — 二足で歩き、手で扱う ♪ 聞けます
ヒューマノイドロボットが二足で歩き、手で物を扱うまで、二足歩行制御と全身制御(whole-body control)の核心概念を整理します。ZMPとMPC、強化学習ベースのロコモーション、バランスと転倒回復、歩行と操作の統合、そしてシミュレーション学習を実機へ移す流れを図とともに見ていきます。
2026-06-29 · 39 分で読めます #ai-papers#robotics#humanoid#locomotion#whole-body-controlロボットはどう学ぶのか — 模倣学習と強化学習
ロボットが技能を獲得する四つの方法を概観し、模倣学習(テレオペレーション・行動クローニング・DAgger)と強化学習(報酬・方策・探索)の原理、長所と短所、データ効率の違い、そして両者を組み合わせる方法を、図と比較表で整理します。
2026-06-29 · 32 分で読めます #ai-papers#robotics#imitation-learning#reinforcement-learning#robot-learningワールドモデル — ロボットが未来を想像する ♪ 聞けます
ワールドモデルの概念(環境の動力学を学習すること)を説明し、モデルベース強化学習、潜在空間での予測、動画予測・生成モデルのロボット応用、想像ロールアウトと MPC による計画、そして歩行・操作への適用と限界を、図で整理します。
2026-06-29 · 33 分で読めます #ai-papers#robotics#world-models#model-based-rl#planning人の映像から学ぶロボット — ウェブスケールデータの夢 ♪ 聞けます
人が物を扱う映像からロボットは学べるのか。アフォーダンスと軌道、ドメインギャップ、表現学習と事前学習、ワンショット模倣、ウェブ動画のスケールアップ、そしてロボットデータとの結合まで、事例と限界を押さえます。
2026-06-29 · 37 分で読めます #ai-papers#robotics#imitation-learning#representation-learning#videoSim-to-Real — シミュレーションで学んだことを現実へ ♪ 聞けます
シミュレーションで学習したロボット方策が現実で崩れる理由(現実ギャップ)を分析し、ドメインランダム化・ドメイン適応・システム同定・デジタルツインといった対応手法、触覚や摩擦など再現が難しい物理、そして zero-shot 転移の可能性と限界を、図と事例で説明します。
2026-06-29 · 33 分で読めます #ai-papers#robotics#sim-to-real#domain-randomization#digital-twinロボット基盤モデル — 一つの方策で多くの仕事を ♪ 聞けます
一つの方策で複数のロボット、複数の作業をこなそうとするロボット基盤モデルの流れを整理します。ジェネラリスト方策の概念、Open X-Embodimentのような大規模ロボットデータ、クロスエンボディメント、VLAとの関係、スケーリングの観点、そしてデータ・安全・評価という課題を図とともに見ていきます。
2026-06-29 · 36 分で読めます #ai-papers#robotics#foundation-model#generalist-policy#open-x-embodiment触覚センシングと精緻な操作 — ロボットが指先で感じる ♪ 聞けます
ロボットが指先で世界を感じ始めています。ビジョンベースの触覚センサ(GelSight系)と電子皮膚、触覚が担う滑り・力・材質の検知、視覚と触覚の融合、精緻なインハンド操作、そして触覚のsim2realと学習方法を図とともに整理します。
2026-06-29 · 40 分で読めます #ai-papers#robotics#tactile-sensing#manipulation#gelsightヒューマノイドのための二つの脳 — GR00T N1とHelix
ヒューマノイドロボットのためのVLAは、速い反射と遅い思考を併せ持つ必要があります。NVIDIA GR00T N1とFigure AI Helixを中心に、速い低レベル制御(System 1)と遅い計画(System 2)を結合するデュアルシステム・アーキテクチャ、学習方式、課題と展望を整理します。
2026-06-27 · 27 分で読めます #ai-papers#robotics#humanoid#groot-n1#helixロボットが見て聞いて動く — VLAモデル RT-2とOpenVLAのレビュー
ビジョン・言語・行動(VLA)モデルは、カメラ映像と自然言語の指示を受け取り、ロボットの行動を直接出力します。RT-2、Open X-Embodiment、OpenVLAを中心に、VLAパラダイムの考え方、アーキテクチャ、行動トークン化、長所と限界を整理します。
2026-06-27 · 27 分で読めます #ai-papers#robotics#vla#rt-2#openvlaDiffusion Policyとπ0 — 滑らかなロボット行動の秘密
離散行動トークンの限界を超えて、行動を連続値で生成する二つの流れを見ていきます。Diffusion Policyは行動をデノイジングで生成し、π0はflow-matchingで高周波の連続行動を作ります。両アプローチの考え方、アーキテクチャ、制御周波数、長所と限界を整理します。
2026-06-27 · 27 分で読めます #ai-papers#robotics#diffusion-policy#pi0#flow-matchingヒューマノイドロボット投資テーマ — Figure、Tesla、1Xが描く未来 ♪ 聞けます
ヒューマノイドロボットは2026年で最も注目される投資テーマの一つです。Figure、Tesla Optimus、1Xなど主要企業の技術動向やバリューチェーン、普及時期をめぐる議論、過熱リスクまで、強気と弱気の両視点からバランスよく見ていきます。
2026-06-18 · 38 分で読めます #ai#humanoid-robot#robotics#investing#tesla