論文実装

論文や公開された手法を、動く実装にして返します。シミュレーションでの再現で終わらせず、実機で動かして検証するところまでを範囲にします。

持ち込むもの・返すもの

持ち込むもの	論文（題名・著者・発表先）、公開コードやデータセットの有無、再現したい範囲、使いたい実機
返すもの	再現実装（ソースコード）、実機での検証結果、論文との差分をまとめた報告書。学習済みモデルの扱いと権利の帰属は、契約の前に取り決めます。

できること

• 対象領域：知覚・認識、把持・操作、学習と制御（模倣学習・強化学習など）、Sim2Real / Real2Sim。∂ Lab. の研究領域と同じ範囲です。
• 計算環境：学習とシミュレーションは AWS、現場での推論と実機の制御は NVIDIA DGX Spark / Jetson で行います。
• 実験用のハードウェア：ハンド、治具、機構部品を社内で設計し、Carbon DLS と Markforged X7 で造形します。
• 現場の取り込み：Leica BLK360（精度 ±2 cm）と 3D スキャナ型三次元測定機で、現場と対象物をシミュレーション用のデータにします（Real2Sim）。
• 範囲の取り決め：使用する実機と、再現の対象外にする範囲は、着手の前に書面で決めます。

相談する

論文の題名か URL、再現したい範囲、使いたい実機が分かると、最初の打ち合わせが早く進みます。