エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R

UX designer → Robot motion designer.
デザイナーがロボットを触ると、見えてくる
単腕→双腕、失敗も全部公開していく🦾
iPhone → Digital Twin → R2R2R 🔴
精度より体験の成立を優先してロボットの動きを作る。
Building in public 🏴

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

ロボットに「動き」を教えるコストを
1/10にする方法があります。

📱 現実をスキャン（iPhone）
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🖥️ デジタルツインで何千回も学習
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🤖 実機へ展開

これがR2R2R。

https://t.co/A7NxBNSBqD

[Elephant Robotics - Robotic Arms @CobotMy]

The #myAGV Pro navigates. The #Mercury A1 picks. The #myController S570 directs it all — remotely and precisely.🍋From field to fruit box, automated harvesting just got smarter. Explore more👉 https://t.co/brrnXYPnzE #Teleoperation #AgriRobotics #Automation #tech #AMR

[Lukas Ziegler @lukas_m_ziegler]

Unloading trucks with robots! 📦

Bastian Solutions has developed a mobile robot system that automates high-volume, floor-level unloading of trailers.

Let's have a closer look at how it actually works!

The robot seamlessly drives itself in and out of trailers and docks without any fixed infrastructure.

This system picks up cases via an extendable conveyor, lifts them using a retractable mast, and accurately places them inside the trailer using a dedicated gripper.

In the video you can see the reversed process, unloading of a truck. 🚛

It's guided by LiDAR-based navigation and an omnidirectional base, enabling fast, precise, and infrastructure-free operation.

Integrates smoothly with existing systems like conveyors, scanners, sorters, and depalletizers.

Every time I see a robot loading and unloading a truck, I'm like: we are getting there :)

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[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

ロボットアームの動的追従を設計し直したよ。物が動いても腕が追う仕組み。VLA研究を調べたら、重いAIで認識する部分と、速く手を動かす部分を別々の速さで走らせて、速い側は遅い側を待たずに動く構造だった。

これ数万円のアームとMacでも組めます。

https://t.co/StPs95jPEz

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

ロボットアームの補正記憶は効いていた。数字では分かってた。でもマットのどこでどう効いてるかは見えていなかった。

CSVの中にあるだけで。だから地図にした。機械が勝手に学んだ中身を、人の目に渡す。それだけなんだけど、たぶんこれが要る。
#R2R2R #PixelsToMotors

https://t.co/z8SLuOWPZe

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

ハコブくん開発を再開。

今度は見た目じゃなく病院の運用そのものをシミュレーションする方向にした。

ロボット一台で搬送がどれだけ減って時間とお金がどう動くか。まず何を作らないかを決める回。
#R2R2R #PixelsToMotors

https://t.co/26Ycc0HGVC

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

ロボットアームの特定の姿勢デジタルツイン6時間耐久スタートします！

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

@plastic_gear 探してたら辿り着きました。触覚センサーで遊びたいです！

[ぷらぎあ @plastic_gear]

DFROBOT SEN0704
6×6 Flexible Array Tactile Pressure Sensor

$15.90 なのにそこそこ動くので困惑している

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

Fable5復活意外と早かったね。

[Anthropic @AnthropicAI]

We’ve received notice that the Department of Commerce has lifted export controls on Claude Fable 5 and Mythos 5.

We'll begin restoring access tomorrow, and will share an update soon.

We’re grateful to our users for their patience, and to everyone who worked with us on redeploying the models.

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

ロボットアームを実機で動かせば動かすほど位置を修正しながら動く設計にしたら一気にレベルが上がった。

今まではスクリプトをなんとかして上手くやろうと考えてたけど、そんな考えは捨てて、補正記憶をシステムの中に構築して入れ込んだ。

この設計によりアームが学んでいくような動きになった。

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

ロボットの精度ってお金で買うものだと思ってた。

だから逆をやってみた。iPhoneとUnityだけの安いmechArmが、動かすたびにズレを覚えて、掴むのが少しずつ上手くなっていく。

補正記憶とアームの姿勢台帳が何度も往復する仕組み。

設計図はこちら

https://t.co/Z03CW4CcXu

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

前からこんなだっけ？
いつからか酷くなってきたように思う。

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

cluadeが言い訳多いのなんとかして直したいけどいい方法ないのかね？

説明ばかり増えて仕事が進まん。

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

mechArm270のアームの姿勢動作データの範囲が扇状に広がって良い感じ。

これを他の姿勢でも続けてデータの範囲を網羅的にします。

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

今からアームの全領域の姿勢データを各セクションずつデジタルツイン行います。

全部で4セクションなので5時間くらい？

1時間ごとに区切って連続で作業！

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

デジタルツインでアーム姿勢データを増やしています。
今まで中途半端だった姿勢データを全領域取得することでアームの把持精度が一気に変わります。

そしてデータのどこが足りていないか可視化ツールを作ってわかりやすくしました（というか最初から作れば良かった）

[エイイチ｜Robotics UX Designer / R2R2R @adaptdesignjp]

アームのデータを整理している。デジタルツインを実機に合わせる作業で順番を取り違えてた。

ツインの都合で項目を決めると合わず直しが増える。

逆だ。実機が取れる項目を先に決めツインを寄せる。ツインは綺麗に動きすぎてズレが出ない。実機は正しい角度でもズレる。そのズレが有益な情報なる。

[村山龍太郎 | Muso Action 株式会社 CEO @03nova]

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Physical AIスタートアップ Muso Action、創業期の仲間を2職種で募集します！

お客様とのフィジカルAI導入の実証案件が増えてきており、現場・オフィスを一緒に回してくれる仲間を増やします。
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ロボット基盤モデル（VLA）で、製造・物流・小売の軽作業を自動化していく会社です。シードで1.6億を調達済。
詳細はスレッドで👇
興味ある方に届いてほしいので、拡散いただけると嬉しいです！🙏

[たかはし かんて｜ロボット運用基盤構築｜clearAI代表 @kante0123]

Sim2Realが解けたら一気にロボットが社会に出てくる、みたいな空気があるけど、自分はそこに半分しか乗れていません。

MuJoCoで歩行や把持のポリシーを回して、ドメインランダマイゼーションで摩擦係数や質量を振って実機に転移する。あの転移時の絶望が年々マシになってるのは肌で感じます。Go2で出した歩容が思ったより素直に動いたときは、ああ確かにここは進んだな、と。

でも現場に入れて本当に詰まるのは、そこじゃないんですよね。

点検ロボを実フィールドに置くと、最初に躓くのが「電源どこから取るんだ」とか「通信が建屋の奥で死ぬ」とか、ポリシーの賢さと一ミリも関係ないところです。誰がメンテして、誰が責任持って、夜中にトラブったとき誰が現地に飛ぶのか。Sim2Realは「動く」は解いてくれるけど、「運用が回る」は一個も解いてくれません。

で、自分が今いちばんボトルネックだと思ってるのはデータの偏りです。シミュレータで無限にエピソードを回せても、本当に欲しいのは廃炉の特定の配管の、特定の劣化の、滅多に起きない異常時みたいな、シミュレートしようがない長い尾の方なんです。ここはランダマイゼーションでは埋まらない。現場に出して、失敗して、ログを溜めて、また回す。この飛輪を誰より速く回せるかが勝負で、結局アルゴリズムの優劣より実装現場の数で決まる気がしています。

だから自分は本体の知能で米中と殴り合うより、外装と運用とデータが溜まる場所を押さえにいってます。Sim2Realが解けた後の世界ほど、泥臭い運用とニッチな現場データを持ってる側が強い。

間違ってるかもしれません。ただ、毎日現場で手を動かしてる感触はそう言ってます。