アーキテクチャ概要
技術力ロボットデータ取得ロボットを学習させる
03 · 身体性 AI データ
ロボットを学習させる
視点を取得する。
ロボット実演、模倣学習、マルチモーダルデータセットのための一人称取得システムです。同期した映像、慣性、音声信号を中心に構成します。
設計の焦点
信頼できるロボットデータは、行為が実際に展開する様子を記録するカメラシステムから始まります。
5 / 6 / 8
検証の根拠
システム設計
納入計画
導入準備
設計の焦点
ロボットデータ取得 · 実運用に向けたシステム設計。
実際のシーン、対象端末、量産上の制約を起点に、判断を明確にし実行できるエンジニアリングの道筋をつくります。
01
シーンと目標
実際のシーン、対象端末、量産上の制約を起点に、判断を明確にし実行できるエンジニアリングの道筋をつくります。
02
システム設計
実際のシーン、対象端末、量産上の制約を起点に、判断を明確にし実行できるエンジニアリングの道筋をつくります。
03
導入準備
実際のシーン、対象端末、量産上の制約を起点に、判断を明確にし実行できるエンジニアリングの道筋をつくります。
プロジェクト成果物
チームが受け取るもの
実際のシーン、対象端末、量産上の制約を起点に、判断を明確にし実行できるエンジニアリングの道筋をつくります。
アーキテクチャ概要
実際のシーン、対象端末、量産上の制約を起点に、判断を明確にし実行できるエンジニアリングの道筋をつくります。
検証の根拠
実際のシーン、対象端末、量産上の制約を起点に、判断を明確にし実行できるエンジニアリングの道筋をつくります。
納入計画
実際のシーン、対象端末、量産上の制約を起点に、判断を明確にし実行できるエンジニアリングの道筋をつくります。
プロジェクトの進め方
仮定ではなく、根拠を持って進める。
- 01
目標を定める
- 02
設計を固める
- 03
システムを検証する
- 04
納入を準備する
エンジニアリングの質問
システムを形づくる対話。
01プロジェクトはどのように始めますか？
利用シーン、求める成果、既存条件、重要な制約を確認し、優先順位と最初の検証目標を共に定めます。
02既存の試作機をベースに進められますか？
可能です。インターフェース、画質、性能、量産リスクを評価してから、最も効果的な次の段階を決めます。
03納入物には何が含まれますか？
範囲に応じて、重要な設計判断、検証の根拠、統合メモ、次段階の計画をまとめて提供します。
ORIVERX / 技術力 / 03