つきのこ | AIロボット技術解析

@KylonAI Businessを理解するAI社員プラットフォームをつくっています。
Ex Manus MKT | Ex AI Robotics PM | Ex Bytedancer | Co-founder of早稲田AI研究会 @waseda_ai

[つきのこ | AIロボット技術解析 @Tsuki_RobotAI]

ロボットハンドの指を、ブラウザ上でリアルタイムに動かせるビューワーを作りました。
URDFって何？なぜPhysical AIの世界でこれが重要なのか、ちょっと説明させてください👇

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https://t.co/nbw6VhAWaG

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ロボットハンドの指を、ブラウザ上でリアルタイムに動かせるビューワーを作りました。
URDFって何？なぜPhysical AIの世界でこれが重要なのか、ちょっと説明させてください👇

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自分のURDFフォルダをドラッグ＆ドロップするだけで、任意のロボットハンドも読み込めます。
ロボット開発者の「まず動きを確認したい」という場面で使ってもらえたら嬉しいです。
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ロボットハンドの指を、ブラウザ上でリアルタイムに動かせるビューワーを作りました。
URDFって何？なぜPhysical AIの世界でこれが重要なのか、ちょっと説明させてください👇

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ロボットに動作を教えるには「大量のデータ」が必要。 でも、そのデータ収集が超むずかしい問題だった。
それを解決したのが UMI と DexUMI。 スタンフォード大発の2研究がなぜ重要なのか、解説します👇

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ロボットハンドの指を、ブラウザ上でリアルタイムに動かせるビューワーを作りました。
URDFって何？なぜPhysical AIの世界でこれが重要なのか、ちょっと説明させてください👇

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ロボットハンド、どうやって「脳」と話してるの？
直接駆動ハンドの話をしたけど、今日はもう一歩踏み込みたいです！
ハンドが動くためには「通信」が必要です。 でも実は、通信方式は2つの層に分かれています。
① 外部バス　ロボットハンドと上位PC・ロボット本体を繋ぐ通信。 AIポリシーの指令を受け取ったり、テレオペの信号を受信したりする「幹線」です。
② 内部バス　ハンド内部の基板間・センサー間通信。 エンコーダの位置情報や、指先の触覚センサーのデータをリアルタイムで収集する「神経」です。

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最新研究では触覚もトークン化されてる。
ChatGPTが「言葉をトークンに分解して理解する」のは知ってる人も多いと思う。

実は最新の触覚AIも、手の触り心地をトークンに変換してるんです。

指先・手のひら・手首…それぞれの部位に番号を振って、センサーの種類が違っても同じ形式に統一。

これが「MTTS（形態認識型触覚トークン空間）」という仕組み。

テキストに言語モデルがあるように、触覚にも基盤モデルの時代が来てます。

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ロボットハンドって、どうやって動いてるの？

その鍵を握るのが「駆動方式」。 大きく3種類あります。
① 直接駆動関節にモーターを直接搭載。 高精度・高応答性だけど、指が太くなりやすい。
② ロープ駆動ワイヤーで遠くのモーターから引っ張る。 細くて軽い指が作れる反面、摩擦や伸びの管理が難しい。
③ リンク機構駆動剛体のリンクバーで力を伝達。 シンプルで堅牢、高出力だが、自由度に制限が出やすい。

AIロボットが人間の作業を学習するためには、まず人間の手に近い動きができるハンドが必要。テレオペのデータ品質も、ここにかかっています。

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詳しく読みたい人はこちら👇
📄 FTP-1: A Generalist Foundation Tactile Policy Across Tactile Sensors for Contact-Rich Manipulation
🔗 https://t.co/aHI7zc520v
プロジェクトページ（動画あり ）
🔗 https://t.co/g8WPl4ZwBy

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この技術を使った FTP-1 という基盤モデルが2026年6月に発表された。
21種類のセンサー・26のデータソース・約3,000時間の触覚データで学習。
学習時に使っていない未知のセンサーでも +31% の成功率向上を達成。
触覚にも「基盤モデルの時代」が来てます。

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最近めちゃくちゃ可愛い子をゲットした
vibe codingする時に必須な仲間です。

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@m_kumagai さすがです。面白い取り組みです！

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続きの回

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直接駆動ハンドの分野で頭角を現している御三家がこちら。

ロボットハンドの駆動方式、前回は3種類を紹介しました。

その中でも今、最も注目されているのが「直接駆動（ダイレクトドライブ）」。

関節にモーターを直接内蔵することで、ケーブルやリンクのロスなく、人間の手に近い繊細な動きが実現できます。