誰のためのものなのか
トピックを広く理解しているものの、ガイド付きの最初のシーケンスが必要な学生、研究者、創業者、バイヤー。
ロボット学習を始める
ロボット学習の基礎から始めて、ガイド、データセット、モデル、アカデミー パス、実装リソースに進みます。
このページは何ですか: これは、ハードウェア固有のアカデミー パスや特定の製品に飛び込む前に、ロボット学習への平易な言語パスが必要な初心者にとって、最も簡単な出発点です。
最初に何を学ぶべきか
これらのガイドを使用して、データ収集、モデル選択、データセット、および学習システムが実際のハードウェアにどのように接続されるかを理解してください。
次にどこに行きますか
構造化されたハードウェア パスについては Robotics Academy に移動し、正確な定義については用語集を、実際的な質問についてはフォーラムに移動してください。
推奨される次のリンク: ロボットアカデミー, ガイド, リソース, 用語集, データセット, モデル、 そして フォーラム.
ロボット学習の仕組み - 概要
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活動
学ぶ
ステップバイステップのガイド
ロボット実証データの収集方法
遠隔操作、データ形式、ベスト プラクティス。 模倣学習のための実践的なガイド。
チュートリアルを読む→ロボット データを学習可能にするもの
品質、多様性、同期。 実際にトレーニングを行うデータの収集方法。
続きを読む→OpenVLA と Octo: どちらのモデルを選択するか
主要なオープンソース VLA モデルを比較します。 アーキテクチャ、データ、微調整。
比較を読む→2025 年のベストロボット学習データセット
DROID、BridgeData、Open X の実施形態。 模倣学習に最適なデータセット。
続きを読む→ウィドウX vs フランカ vs アロハ
学習用ロボットはどれ？ コスト、DOF、データ収集。 詳細な比較。
比較を読む→
次の表面
基礎の後にさらに深く進む
ロボットアカデミー これは、OpenArm、器用な手、ヒューマノイド、テレオペ デバイス、触覚システムにわたる構造化されたハードウェア学習パスが必要な場合に最適な次のステップです。 続けて、 SVRCフォーラム ビルド ログ、質問、実践的なトラブルシューティングについては、こちらをご覧ください。
ロボットアカデミー
構造化されたハードウェア カリキュラム: 最新のロボット システムのチュートリアル、コミュニケーション、デバッグ、ダウンロード。
オープンアカデミー →SVRCフォーラム
アカデミーのトピックについて話し合ったり、ビルド ログを共有したり、メンテナンスに関する質問をしたり、同じハードウェア パスに関連付けられたコミュニティから学んだりできます。
フォーラムを開く →OpenArmリソースハブ
仕様、ソフトウェア、安全性、購入 - OpenArm Academy パスの製品側のコンパニオンです。
OpenArmハブ →
参照
カタログと用語集
ロボット学習データセット
DROID、BridgeData、Open X-Embodiment、ALOHA、LeRobot。 トレーニング用のオープンソース データセット。
データセットを表示 →VLA および VLM モデル
OpenVLA、Octo、RT-X、拡散ポリシー。 ロボット学習用の事前トレーニング済みモデル。
モデルを見る→用語集
模倣学習、RL、VLA、シミュレーションからリアル、遠隔操作。 明確な定義。
用語集を参照 →FAQ
よくある質問: データ量はどれくらいですか? どのロボットですか？ シム vs リアル?
よくある質問を読む→
ハードウェア
ロボットを手に入れよう
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