VLAをはじめとするロボット基盤モデルの開発では、「つかむ・置く・組み立てる」といった物体操作のデータが性能を左右します。
本資料では、ロボットの手の動きと視覚・触覚の情報を時系列で記録した「マニピュレーションデータ（物体操作データ）」について、基本的な仕組みから集め方、品質の考え方、最新動向までを3分で読めるようにまとめました。
資料の主な内容
- マニピュレーションデータとは
- データを構成する要素
- マニピュレーションデータの役割
- マニピュレーションデータの集め方
- どれくらいの量が必要か
- 良いデータの条件
- 最新動向：運用しながら集め続けるデータへ
こんな人におすすめ
- フィジカルAIやロボット基盤モデル（VLA）の基礎を知りたい方
- ロボットAIの事後学習に使うデータを検討している方
- テレオペレーションや手持ち型デバイスなど、データの集め方を比較したい方
- 製造・物流などの現場でロボットの導入や自動化を検討している方
- ロボット・AI製品の開発や事業企画を担当している方
- APTOのデータ収集サービスに興味がある方 など
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