
SO-100 / SO-ARM100
TheRobotStudio / LeRobot (Hugging Face)
当社の基準アーム。低コストでオープンソース、リーダーとフォロワーのペアとして記録します。
画像: TheRobotStudio · Apache-2.0 · 編集済み
Remote Robot Teleoperation
Remote Data Collector があなたのロボットを遠隔操作。
あなたのアームを Remote Data Collector のネットワークにつなげば、自分でリーダーアームの前に座らなくても、デモンストレーションデータを24時間集められます。
世界中のロボティクス研究開発を支援
カメラ映像、遅延、グリッパーを一つの窓に。キーボード、スライダー、または第二アームが動きを写すリーダー・フォロワーモードで操作。動きはそのままデータセットへ。
リーダーロボットを手で動かすと、フォロワーがその動きをそのまま再現します。
モデルを選び、平易な言葉で指示を入力し、開始。計算はロボット上ローカルかレンタルGPUで走り、関節目標がストリームで戻ります。
モデルを選び、学習済みポリシー(またはベースモデル)を選び、平易な言葉で指示を入力します。モデルが関節目標を計算し、パイロットを止めるまでロボットへストリームします。
録画したデータセットを選び、モデルとハイパーパラメータを設定し、実行を開始。GPUは時間単位で借り、完成チェックポイントはワークスペースに戻り、アームで使えます。
学習するVLAモデルのアーキテクチャを選びます
学習するデータセットを1つ以上選択
セットアップは、学習済みのポリシーでそのまま動き続けます。アームが止まると、リモートオペレーターがライブ映像でそれに気づいて引き継ぎ、アームを開始位置まで戻して、制御をポリシーに返します。


学習済みのポリシーが、タスクを自力で進めます。
実際の録画の上に重ねたオペレーター画面の、アニメーションによるモックアップです。ステップ 4 では録画を逆再生します。実際のライブセッションでは、オペレーターにあなたのカメラ映像が表示されます。
アーム、カメラ、ポリシーは今の場所のまま動き続けます。実行を開始して、ロボットをオペレーターに開放するだけです。
オペレーターが介入するのはポリシーが止まったときだけで、終わったらすぐに制御を戻します。緊急停止はいつでも手の届くところにあります。
ロボットを開放するときに、時間単価の上限を設定します。課金されるのは、セッションが実際に動いた分数だけです。
3つの簡単なステップで開始
サポートされているロボットアームから選択するか、お使いのハードウェアのサポートをリクエスト。
ロボットコントローラーに軽量クライアントをインストール。
オペレーターネットワークに接続してデータ収集を開始。
ポリシーの質は背後のエピソード次第です。自分の手で集め、世界中のオペレーターにセットアップで録ってもらうか、マーケットプレイスで完成データセットを買えます。
アームをデスクトップクライアントに接続し、録画を押すと、エピソードがLeRobot形式で自分のマシンに保存されます。Python不要、週末のセットアップも不要。
デスクトップクライアントを入手どの道も同じゴールへ: ワークスペース内のLeRobotデータセット、学習の準備完了。
ホビーキットから産業用アームまで。各カードのラベルは、現在AY-Robotsで動くものと、ご要望に応じて接続するものを示します。

TheRobotStudio / LeRobot (Hugging Face)
当社の基準アーム。低コストでオープンソース、リーダーとフォロワーのペアとして記録します。
画像: TheRobotStudio · Apache-2.0 · 編集済み

Franka Emika
トルク制御の研究用アーム。公開されている多くのマニピュレーションデータセットに登場します。
画像: Ims · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

TheRobotStudio / LeRobot (Hugging Face)
SO-100の後継で、手首を改良。サーボも手順も同じです。
画像: TheRobotStudio · Apache-2.0

KUKA
7軸の繊細な動きが得意な軽量ロボット。可搬質量は7 kgまたは14 kgから選べます。
画像: Xavier Caré / Wikimedia Commons · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

LeRobot (Hugging Face)
Dynamixelサーボを使ったオープンソースのアーム。そのLeRobotデータセットは、SO-100のデータと同じように学習できます。
画像: Jess Moss · Apache-2.0 · 編集済み

Universal Robots
UR eシリーズの協働ロボット。重い可搬質量に対応します。
画像: Auledas · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

Enactic (Open Source)
7軸のオープンソースのヒューマノイドアーム。通常は2本1組で組み立てます。
画像: Enactic · Apache-2.0 · 編集済み

FANUC
小さな部品のハンドリング向けの、コンパクトな6軸産業用ロボット。
画像: BorbaZal · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

Dobot
学校や大学、メイカースペース向けの卓上アーム。
画像: Giacomo Alessandroni · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

ABB
小さな部品の組み立て向けの双腕協働ロボット。
画像: Stilfehler · CC BY-SA 4.0 · 編集済み

Phenoptix / Mime Industries
ホビー用サーボを使った、レーザーカットのアクリルキット。最初のロボットアームの定番です。
画像: Phenoptix · CC BY-SA 3.0
AY-Robotsクライアントを入れ、SO-100や対応アームで模倣学習データセットを録画。Python不要、ターミナル不要、週末のセットアップも不要。
WASDでベース、Q/EとR/Fで関節、スペースでグリッパー。インストール不要、アカウント不要、実機と同じキネマティクス。
シーンにカーソルを合わせると、WASDでベースと肩、Q/Eで肘、R/Fで手首、T/Gで回転、スペースキーでグリッパーを閉じられます。押したキーはここで光ります — マウスで押し続けることもできます。
シミュレーター内の動きは、実機の場合とまったく同じように、エピソードとして保存できます。
信頼性とスケールのためのエンタープライズ遠隔操作プラットフォーム
世界中で~50msの遅延。自然なリアルタイム制御。
訓練されたオペレーターのグローバルネットワーク。自動フェイルオーバー。
AIモデル用の高品質なデモンストレーションデータを収集。
エンドツーエンド暗号化と安全なデータ処理。
オペレーターが切断された場合、別のオペレーターが即座に引き継ぎます。
調整、支払い、スケジューリングを私たちが担当。
CLIはMCPサーバーとしても動きます。Claude、ChatGPT、Grok、そしてMCP対応のあらゆるIDEが、ホスト型のエンドポイントに接続して、データセットの照会、録画の開始、アームの操作、そしてバグ報告をそのまま当社に送れます。インストール不要で、公開ツールはキーなしで使えます。
Hugging Face MCP Serverと組み合わせて使えます: 当社のデータセットはHubにあり、エージェントは公式のHFツールで直接見つけて読み込めます。
お使いのクライアント用の設定をコピー他のチームのロボットを遠隔操作しながら、学習データを集めましょう。報酬は時間単位で、シフトは自分の都合で決められ、すべてブラウザで完結します。自分のロボットも、学習も、推論も不要です。