「フィジカルAI」の英単語一覧

nyangailabに収録されている「フィジカルAI」分野の英単語は全54語です。代表的な単語を紹介します。

• ヒューマノイドロボット(人間に似た姿・関節構造を持ち、二足歩行や腕による作業ができるロボット)は英語でhumanoid robot（名詞句）。 例文: The startup unveiled a humanoid robot capable of walking up stairs and opening doors without a handle-specific redesign.
• シミュレーション環境で学習した方策・モデルを実機(現実世界)へ適応させることは英語でsim-to-real transfer（名詞句）。 例文: The team trained the walking policy entirely in simulation and relied on sim-to-real transfer to deploy it on the physical robot.
• 器用な操作(多指ハンドなどによる精密な物体操作)は英語でdexterous manipulation（名詞句）。 例文: Dexterous manipulation of small, irregularly shaped objects remains one of the hardest problems in robotics.
• エッジAI(クラウドではなく末端(エッジ)デバイス上でAI推論を行う技術)は英語でedge AI（名詞句）。 例文: Running the vision model as edge AI let the drone avoid obstacles even without an internet connection.
• デジタルツイン(現実の物体・システムをリアルタイムに反映する仮想モデル)は英語でdigital twin（名詞句）。 例文: Engineers tested the new assembly line on a digital twin before making any changes to the physical factory.
• 身体性AI(物理的または仮想的な身体を持ち、環境と相互作用しながら学習・行動するAI)は英語でembodied AI（名詞句）。 例文: Embodied AI research focuses on how an agent's physical interactions with the world shape its understanding, not just its access to text.
• ロボット学習(機械学習の手法をロボットの動作獲得に応用する分野)は英語でrobot learning（名詞句）。 例文: Robot learning techniques allowed the arm to improve its grasping success rate after just a few hundred trial attempts.
• ワールドモデル(エージェントが環境のダイナミクス(変化の仕方)を内部で予測するモデル)は英語でworld model（名詞句）。 例文: By learning a world model, the agent could simulate several possible actions internally before deciding which one to actually execute.
• 逆運動学(ロボットの手先などの目標位置・姿勢から、各関節の角度を逆算する計算)は英語でinverse kinematics（名詞句）。 例文: The control software solves inverse kinematics in real time to keep the end effector on the desired path.
• 動作計画・経路計画(障害物を避けながら目標状態まで到達する動作の道筋を計算すること)は英語でmotion planning（名詞句）。 例文: The motion planning algorithm generated a collision-free path for the arm to reach into the cluttered shelf.
• SLAM(自己位置推定と地図作成を同時に行う技術、Simultaneous Localization and Mappingの略)は英語でSLAM（名詞）。 例文: The vacuum robot uses SLAM to build a map of the apartment while keeping track of where it has already cleaned.
• 触覚フィードバック(振動や力覚など、触感を通じて情報をユーザーに伝える技術)は英語でhaptic feedback（名詞句）。 例文: Haptic feedback in the controller let the remote operator feel how tightly the robot's gripper was squeezing the object.
• 群ロボティクス(多数の単純なロボットが協調して集団として振る舞う分野)は英語でswarm robotics（名詞句）。 例文: The swarm robotics demo showed dozens of small drones forming a coordinated shape without any central controller.
• 協働ロボット(人間と同じ空間で安全に共同作業できるよう設計されたロボット、collaborative robotの略)は英語でcobot（名詞）。 例文: A cobot on the assembly line hands parts directly to the human worker standing beside it.
• 二足歩行(2本の脚を使って移動する動作、またはそれを実現する技術)は英語でbipedal locomotion（名詞句）。 例文: Achieving stable bipedal locomotion on uneven terrain took the team years of iteration on the balance controller.
• 模倣学習(人間や熟練者の実演からロボットが行動を学ぶ手法)は英語でimitation learning（名詞）。 例文: Imitation learning lets the robot learn a task by watching a human demonstrate it.
• 行動クローニング(実演データをそのまま模倣して方策を学習する手法)は英語でbehavior cloning（名詞）。 例文: Behavior cloning trains the robot to copy the exact actions recorded during teleoperation.
• ドメインランダム化(シミュレーションの見た目や物理条件をランダムに変えて実機への転移を高める手法)は英語でdomain randomization（名詞）。 例文: Domain randomization varies the simulated lighting and textures so the policy generalizes to the real world.
• リアリティギャップ(シミュレーションと実世界の性能差)は英語でreality gap（名詞）。 例文: Domain randomization is one way to narrow the reality gap between simulation and the real robot.
• クロスエンボディメント学習(異なる形状・構造のロボット間で学習を転用すること)は英語でcross-embodiment learning（名詞）。 例文: Cross-embodiment learning lets a policy trained on one robot arm transfer to a different robot design.
• サンプル効率(少ないデータ・試行回数で学習できる度合い)は英語でsample efficiency（名詞）。 例文: Improving sample efficiency means the robot needs fewer trials to learn a new skill.
• オフライン強化学習(収集済みデータのみを使い追加の試行なしで方策を学習する強化学習)は英語でoffline reinforcement learning（名詞）。 例文: Offline reinforcement learning trains the policy purely from a fixed dataset of past interactions.
• オンライン強化学習(エージェントが環境と実際に相互作用しながら方策を学習する強化学習)は英語でonline reinforcement learning（名詞）。 例文: Online reinforcement learning lets the robot keep improving its policy through continued trial and error.
• 運動感覚教示(人がロボットの腕を直接動かして動作を教える教示法)は英語でkinesthetic teaching（名詞）。 例文: In kinesthetic teaching, the trainer physically guides the robot arm through the motion.
• デモンストレーションデータ(模倣学習に使う、人間の実演を記録したデータ)は英語でdemonstration data（名詞）。 例文: The team collected demonstration data by teleoperating the robot through the folding task.
• Vision-Language-Actionモデル(視覚・言語・行動を統合したロボット向け基盤モデル、VLA)は英語でvision-language-action model（名詞）。 例文: A vision-language-action model can follow a spoken instruction and directly output robot actions.
• ロボット基盤モデル(多様なタスク・環境に汎用的に対応できるよう大量データで事前学習したモデル)は英語でrobot foundation model（名詞）。 例文: A robot foundation model can be fine-tuned for many different manipulation tasks.
• 拡散モデル方策(拡散モデルを用いてロボットの行動を生成する手法)は英語でdiffusion policy（名詞）。 例文: A diffusion policy can generate smooth, multimodal robot actions from demonstrations.
• 方策ネットワーク(エージェントの行動を出力するニューラルネットワーク)は英語でpolicy network（名詞）。 例文: The policy network takes the camera image and outputs the next joint angles.
• 報酬モデル(強化学習でエージェントの行動の良さを評価するモデル)は英語でreward model（名詞）。 例文: The reward model scores each action based on how close the robot gets to the goal.
• 大規模ロボットデータセットは英語でlarge-scale robot dataset（名詞）。 例文: Researchers trained the policy on a large-scale robot dataset collected from many different tasks.
• 点群(3次元空間内の点の集合として物体や環境の形状を表すデータ)は英語でpoint cloud（名詞）。 例文: The robot builds a 3D map from a point cloud captured by its sensors.
• デプスカメラ(奥行き情報を取得できるカメラ)は英語でdepth camera（名詞）。 例文: The depth camera measures how far each object is from the robot.
• 占有格子地図(空間を格子状に区切り各セルの占有状態を表す地図表現)は英語でoccupancy grid map（名詞）。 例文: The robot updates its occupancy grid map as it explores the room.
• 物体姿勢推定(物体の位置と向きを推定すること)は英語でobject pose estimation（名詞）。 例文: Object pose estimation tells the robot the exact position and orientation of the cup before grasping it.
• シーン理解(周囲の状況を認識・解釈すること)は英語でscene understanding（名詞）。 例文: Scene understanding helps the robot tell the difference between a chair and an obstacle.
• マルチモーダル知覚(視覚・触覚・音声など複数の感覚情報を統合する知覚)は英語でmultimodal perception（名詞）。 例文: Multimodal perception combines camera and touch sensor data to recognize the object more reliably.
• 触覚センシング(触覚情報を検知する技術)は英語でtactile sensing（名詞）。 例文: Tactile sensing in the fingertips helps the robot adjust its grip without dropping the egg.
• 固有受容感覚センシング(関節角度や力など、ロボット自身の内部状態を検知するセンシング)は英語でproprioceptive sensing（名詞）。 例文: Proprioceptive sensing tells the robot the current angle of each joint even without looking at it.
• アフォーダンス(物体や環境が持つ、行動を誘発する特徴)は英語でaffordance（名詞）。 例文: The handle's shape gives a strong affordance for grasping.

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