シーンと目標
アーキテクチャ概要
業界ソリューションEGO カメラシステム身体性知能のための
01 · ロボットデータ取得
身体性知能のための
一人称データ。
EGO カメラシステムは人の実演を構造化されたセンサーデータへ変え、ロボティクスチームが行動から学ぶための視覚的文脈をつくります。
設計の焦点
ロボットが実演から学ぶなら、取得システムは視点、タイミング、文脈を保持しなければなりません。
プロジェクトの進め方システム設計
検証の根拠
導入準備
納入計画
設計の焦点
EGO カメラシステム · 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 / 業界ソリューション / 01