スタンフォード大学オープンソースプロジェクトALOHAへのリスペクトを込めた追試用キット

スタンフォード大学のALOHAを追試すべく、社内でサイズ、機能をそのままに開発！

紹介ブログ

RT-IM2024とは？

RT-IM2024は、模倣学習分野での研究や教育を目的に設計されたオールインワンの学習キットです。以下のセット内容を含みます：
1. リーダー：模範動作を遠隔操作するロボットアームユニット2台
リーダー（ロボットアーム）は、人間の動作を遠隔操作でフォロワーのロボットアームに反映させるためのユニットです。ALOHAと同じく操作性に優れたロボットアームキットが含まれ、複雑な動作や作業の再現が可能です。たとえば、フォロワーのハンドに当たるフィンガーを用いた精密な動作や、特定の作業フローを記録してモデルデータを収集する用途に適しています。これにより、模倣学習モデルの学習データを取得することができます。

2. フォロワー：模倣学習の結果を反映するロボットアームユニット2台
フォロワー（ロボットアーム）は、リーダーで収集したデータを基に、遠隔操作で作業を行うユニットであるとともに、AIが模倣学習した動作を再現するロボットアームです。物品の移動や組み立て作業、複雑なタスクを実行するための構造になっており、模倣学習を通じて反復的に動作精度を向上させることが可能です。フォロワーは、人間の動作を模倣する実験だけでなく、実用的なロボット作業のプロトタイピングにも対応します。

3. カメラ＆フレーム：動作記録や解析用の外部環境
ALOHAはACTと呼ばれるメソッドを用いて、画像とロボット動作の両方を同時に学習します。そのため、カメラとその外部環境を記録する専用フレームは、リーダーおよびフォロワーのロボット、ワークとなる対象物の動作記録や解析に最適化されています。カメラはALOHA2に準拠で、Intel Realsense採用。動作の細部を捉えることができ、機械学習用データの取得が可能です。また、環境のセッティングが簡便で、重力補償用ワイヤーは付属しないものの、カスタム環境にすることが可能です。これにより、ユーザーの研究ニーズや実験環境に応じた柔軟な運用を可能にします。

キットに含まれない内容
学習用のPC類、重力補償用ワイヤー等は含まれません。また、ALOHAのセットアップについては、ALOHAのGitHubリポジトリに詳しい手順が記載されていますので、これらの説明書等は省いております。

＜受注生産のご案内＞ 

本製品は受注生産にてご提供いたします。製品の特性上、各お客様のニーズに合わせた最適なカスタマイズも承ります。 また、追試のブログのようなリーダー1台、フォロワー1台といったシングルユースセットも対応可能です。ぜひご相談ください。

お届け予定：受注後2ヶ月以内  

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