初回クイックスタート

初めてモデルを学習して実行する場合は、次の 5 つの手順に従ってください。

デバイスの設定と検証を完了します。SenseCraft Robotics を開き、ホーム画面で Get Started をクリックしてデバイスモデルを選択し、リーダーアーム、フォロワーアーム、カメラを順番に登録します。その後、ロボットアームのキャリブレーションとテレオペレーション検証を完了します。フォロワーアームがリーダーアームと同じ方向に安定して追従することを確認してください。視覚学習を行う場合は、カメラが作業領域とタスク対象物を鮮明に撮影できることも確認します。
デモデータを計画して収集します。Collection に移動し、具体的なタスクを 1 つ定義して、データセット名、タスク説明、エピソード数、各エピソードの時間、休止時間を入力します。記録時はリーダーアームでフォロワーアームを操作してタスク全体を完了し、ロボットアーム構成、カメラ位置、タスク目標を一定に保ちます。完了すると、プラットフォームが生データセットを生成します。
データセットを確認して整理します。Dataset に移動し、動画、サンプルフレーム、エピソード時間、フレームレート、関節カーブを確認します。失敗、衝突、深刻な遮蔽、明らかなフレーム落ちがあるエピソードは削除してください。分割して収集したデータは、タスクとデバイス構成が一致する場合にのみ結合できます。データ品質が正常であることを確認してから学習に進みます。
学習してモデルを取得します。Training に移動し、確認済みのデータセット、学習 policy、学習ステップ数を選択して、クラウドまたはローカル学習を開始します。学習完了後、モデルをローカルに取得または登録します。モデル生成後も実機のロボットアームで検証する必要があり、学習完了だけでタスク成功とは判断できません。
モデルを実行して効果を検証します。Model Run / Inference に移動し、ロボットアーム、カメラレイアウト、タスク環境が収集時と一致することを確認して、対応するモデルを選択し、まず 1 回の短時間テストを行います。実行中はロボットアームの動作を継続して観察し、目標から外れたり危険な位置に近づいたりした場合は直ちに停止してください。

段階	完了する内容	完了後	次の手順
デバイス設定	デバイスモデルを選択し、リーダーアーム、フォロワーアーム、カメラを登録して、キャリブレーションとテレオペレーション検証を完了します。	制御と収集に使用できるデバイス構成が得られます。	現在の構成でデモデータを収集します。
データ収集	リーダーアームで対象タスクを実演し、画像、関節状態、アクション列を記録します。	生データセットが生成されます。	Dataset ページで収集品質を確認します。
データセット管理	動画、フレームレート、関節カーブ、各エピソードを確認し、失敗または異常なデータを削除し、必要に応じてデータセットを結合します。	品質が安定し、タスクが一貫した学習データセットが得られます。	このデータセットを選択して学習します。
学習	データセット、学習 policy、学習ステップ数を選択して、クラウドまたはローカル学習を開始します。	Run ページで読み込めるモデルが生成されます。	実機のロボットアームでモデルの効果を検証します。
モデル実行 / 推論	現在のデバイスとタスクに一致するモデルを選択し、1 回の短時間実行からテストを始めます。	成功、一部成功、または失敗の検証結果が得られます。	結果に応じて構成を維持し、データを追加収集するか、再学習します。

テレオペレーションまたは固定アクションの記録のみを行う場合：デバイス設定、キャリブレーション、テレオペレーション検証まで完了すれば十分です。視覚機能を使わない場合、カメラの設定は不要です。
モデルを学習し、ロボットアームにタスクを自律実行させる場合：データ収集、データセット確認、学習、モデル実行を順番に完了してください。後の段階では前の段階の結果を使用するため、次へ進む前に現在の手順が完了し、結果が正常であることを確認します。
実行結果に応じて続行する場合：成功したら現在のデバイス、データ、学習構成を維持し、テスト回数を徐々に増やします。一部成功の場合は、モデルが失敗しやすい位置、姿勢、工程のデータを追加収集します。失敗した場合は、まずデバイス接続、カメラ位置、タスク環境を確認し、次にデータセット内の失敗または異常サンプルを確認して、修正後に再学習します。