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SEEED STUDIO · AI ROBOTICS

Physical AI 論文の徹底解説とハンズオン再現

最先端の Physical AI 研究を探索し、Seeed のロボットアームを使って主要なモデルとアルゴリズムを分解して理解します

ずっと無料で提供されるコースであり、SeeedStudio AI Robotics チームが丁寧に開発し、商用利用・再現が可能な 100% オープンソースの reBot ロボットアームと組み合わせて学べます。やり切って、次のロボティクスエキスパートになりましょう！

  • ずっと無料
  • 100% オープンソース · 商用利用可
  • ハンズオン · 再現可能
⚡ ノーコード · 環境構築不要

セットアップはスキップ — reBot Arm と LeRobot を 1 つのアプリから実行

SenseCraft Robotics は、SO-ARM101、reBot Arm 102 + B601-RS および B601-DM 向けの、Seeed のノーコードプラットフォームです。アームを接続し、キャリブレーション、デモ収集、学習、推論実行までをガイド付きインターフェースから行えます — Python 環境もターミナルも不要です。

  • ✅ 6 ステップのガイド付きワークフロー
  • ✅ クラウド学習 — ローカル GPU 不要
  • ✅ Windows / macOS クライアント
  • ✅ SO-ARM101 · B601-RS · B601-DM
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ハンズオンデプロイ

まずはプラットフォームの準備とデータ収集から始め、手順に沿って ACT を学習・デプロイします。その後、ACT から他のポリシーへの切り替え方を学び、さまざまなアルゴリズムの再現ワークフローを段階的に習得します。

  1. ハードウェア & ソフトウェアセットアップ
  2. タスク設計 & デモ計画
  3. マルチビューでのデータ収集
  4. データ品質：構造、同期 & 検証
  5. ACT モデル学習
  6. ロボット上でのデプロイ & 性能評価
  7. ポリシー切り替え & タスク実行

論文徹底解説

トピック別に論文を読み進め、基本的な模倣学習ポリシーから Vision-Language-Action モデルまでをカバーします。

Part 1 · Action Chunking & マルチタスクポリシー

Part 2 · 軽量 VLA モデル & 効率的なデプロイ

Part 3 · π ロボット基盤モデル

Part 4 · 汎用 VLA & クロスエンボディメント適応

Part 5 · ワールドモデル & 動画アクション学習

Part 6 · 統一評価 & 研究サマリー

更新中

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