yoneken
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【🤖重版決定🧠】 河原塚健人/松嶋達也・著 『基盤モデルとロボットの融合 マルチモーダルAIでロボットはどう変わるのか』 おかげさまで重版決定です🚀🚀🚀🚀 フィジカルAIにこの一冊! 河原塚先生 @KKawaharazuka は、オープンソース(ハードウェア)のロボットをつくったり、ほぼ人間をつくったりしています! 松嶋先生 @__tmats__ は、仲間となるロボットを地球上にはびこらせる最前線でゴリゴリやられてます!Tokyo Bay AreaはフィジカルAIのホットスポットです🔥


小型ヒューマノイドの下半身の「歩行制御AI」が動作したので、次は上半身の「双腕制御AIとVLA」へ ロボット実機をリーダー、MuJoCoシミュレータをフォロワーとしてデジタルツイン化 カメラに映る赤球への到達動作を学習させて、自律的に赤球を追わせる ブンドド的なフィジカルAI #Meridian計画




長年、ロボットシステム屋をやってるけど、自分が働くロボットシステム作るときに大事にしてる設計指針のひとつとして 「任意の瞬間の機械の全状態が観測可能とせよ」 というのがある。 例えばアームでの搬送をするとき、ソフトウェアを多少囓ってる人は特に「掴んだかどうかの履歴を使えば、いまその瞬間にロボットがモノを持ってるかどうかが分かる」と考えがちで、それは正しいのだが、信頼度が高い機械システムを作るときは、センサ等で観測できないか検討するべき。 変数を追加することはかなりのコストをかけることになる。本来、ピュアにソフトウェア開発でも状態を増やすのは簡単には容認できない。 機械に話を戻すが、もし機械の全状態が観測可能なら、プログラムはハードウエアにアクセスして、観測した状態に従って行動するのみになり、テストが非常に容易になる。例えば、任意の姿勢を取らせてから観測・行動を1回だけ行う、みたいなテストが可能になる。 状態履歴を残すための変数はそれを不可能にする時点で、実物を扱うロボットの世界では「巨大な」コストを支払う。 コードは一行だが、そのリスクに想いを巡らせられる人は少ない。




















