具現化ロボット操作計画総合実習プラットフォーム ALO-LE4
ALO-LE4
デュアル5軸アーム搭載。ACTアーキテクチャのエンドツーエンドソリューションに基づく、エンボディドロボット操作実行トレーニングプラットフォーム。デプロイ不要ですぐに使用可能。データ収集プラットフォームとして機能するほか、模倣学習やエンドツーエンドのインテリジェント制御ソリューションの研究にも適しています。
対象/シナリオ
具現化知能、模倣学習、エンドツーエンド制御、ロボット工学、コンピュータビジョンなどの授業・研究に適用
主な特長
- データ収集と知能トレーニングを兼ね備えた一体型プラットフォーム
- 高集約・ワンストップ設計で迅速導入、各システムに独立リセットキーを搭載
- 環境構築からモデル訓練までをカバーする段階的カリキュラム
製品特徴
データ収集と訓練の統合
ACT フレームワーク上で動作データ取得・モデル学習・効果検証を一貫して実施。可変照明で多様な環境条件を再現し、卓上環境で安定かつ再現性の高い実験を実施します。
迅速な展開とリカバリ
主アーム・従アーム・OS に独立したリセットボタンを備え、追加のシーン構築なしで素早く実験を開始。異常発生時も即座に再起動できます。
段階的な学習設計
ソフトウェア環境構築からハードウェア調整、訓練ワークフローまで網羅し、授業・研究双方のニーズに対応。受講者が段階的に操作スキルを習得できます。
実習シナリオ
構成
センサ構成
模倣学習と視覚認識に必要なセンサー群を標準搭載し、外部モジュール追加にも対応します。
- トップ＋サイドのデュアル HD カメラ：色・位置検出およびデータセット収集に対応
- 可変環境照明：多様な光条件を再現
- 主従アームの関節角センサー：精密なモーションデータを取得
- 拡張インターフェース：追加視覚／触覚モジュールに対応
実験項目
端到端デプロイからビジョン連携、ロボットアーム制御まで幅広い実験で、具現化操作の理解を深化させます。
エンドツーエンド導入と訓練
ACT に基づく環境構築、データ収集、モデル学習・デプロイを順を追って実施します。
- 環境構築：CONDA／FFMPEG／Python などの依存環境を整備（推奨2コマ）
- Lerobot フレームワーク導入：Lerobot のセットアップ（推奨2コマ）
- ロボットアームサーボ設定：サーボパラメータ調整（推奨1コマ）
- カメラ設定：カメラキャリブレーションと映像接続（推奨1コマ）
- 主従アーム校正：主アーム収集・従アーム追従の検証（推奨2コマ）
- 遠隔操作データ収集：映像・関節角・システムログの記録（推奨2コマ）
- モデル訓練：NVIDIA 4060 以上の GPU 使用推奨（推奨2コマ）
- モデルデプロイ：自律動作の検証と評価（推奨4コマ）
拡張授業・AI ビジョン
視覚認識をロボットアーム作業に接続し、ビジョン統合の方法を学びます。
- YOLO ビジョンデプロイ：YOLO モデルの導入（推奨2コマ）
- データセットアノテーション：視覚データのラベリング（推奨2コマ）
- モデル学習とデプロイ：視覚モデルの学習と導入（推奨2コマ）
- ワークピース検出：対象検出と位置特定（推奨2コマ）
- ロボットアーム視覚搬送：視覚結果を動作タスクへマッピング（推奨4コマ）
拡張授業・ロボット本体制御
アームの運動学と補間制御を中心に実践し、応用タスクへ展開します。
- ロボットアーム運動学制御：順逆運動学の構築と制御（推奨4コマ）
- ロボットアーム直線補間制御：直線補間軌道の実装（推奨2コマ）
- ロボットアーム円弧補間制御：円弧補間軌道の実装（推奨2コマ）
- ロボットアームの積み下ろし搬送：積み下ろし・搬送タスクの総合演習（推奨4コマ）
ナレッジベース
この製品に関する詳細な技術ドキュメント、チュートリアル、よくある質問をご覧ください。
