- 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 /ˈhjuːmənɔɪd ˈroʊbɒt/（名詞句）。
例文: The startup unveiled a humanoid robot capable of walking up stairs and opening doors without a handle-specific redesign.
そのスタートアップは、階段を上ったり、取っ手用に特別な設計変更をしなくてもドアを開けたりできるヒューマノイドロボットを発表した。
- 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 /ˌsɪm tə ˈriːəl ˈtrænsfɜːr/（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.
そのチームは歩行方策を完全にシミュレーション内で学習させ、シムトゥリアル転移によってそれを実機のロボットに導入した。
- 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 /ˈdekstərəs məˌnɪpjʊˈleɪʃən/（名詞句）。
例文: Dexterous manipulation of small, irregularly shaped objects remains one of the hardest problems in robotics.
小さく不規則な形状の物体を器用に操作することは、ロボット工学における最も難しい課題の一つであり続けている。
- 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 /ˈedʒ ˌeɪˈaɪ/（名詞句）。
例文: Running the vision model as edge AI let the drone avoid obstacles even without an internet connection.
視覚モデルをエッジAIとして動かすことで、ドローンはインターネット接続がなくても障害物を回避できた。
- 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 /ˈdɪdʒɪtəl twɪn/（名詞句）。
例文: Engineers tested the new assembly line on a digital twin before making any changes to the physical factory.
技術者たちは、実際の工場に手を加える前に、新しい組立ラインをデジタルツイン上でテストした。
- 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 /ɪmˈbɒdid ˌeɪˈaɪ/（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.
身体性AIは、画面の中だけで完結する従来のAIとは異なり、実世界での動作を通じて知能を獲得しようとする。
- 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 /ˈrəʊbɒt ˈlɜːnɪŋ/（名詞句）。
例文: Robot learning techniques allowed the arm to improve its grasping success rate after just a few hundred trial attempts.
ロボット学習の手法により、そのアームはわずか数百回の試行だけで把持の成功率を向上させることができた。
- 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 /ˈwɜːld ˈmɒdəl/（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.
ワールドモデルを持つエージェントは、実際に行動する前に頭の中でシミュレーションして結果を予測できる。
- 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 /ˈɪnvɜːrs kɪnɪˈmætɪks/（名詞句）。
例文: The control software solves inverse kinematics in real time to keep the end effector on the desired path.
制御ソフトウェアはリアルタイムで逆運動学を解き、エンドエフェクタを目標の経路上に保つ。
- 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 /ˈməʊʃən ˈplænɪŋ/（名詞句）。
例文: The motion planning algorithm generated a collision-free path for the arm to reach into the cluttered shelf.
その動作計画アルゴリズムは、雑然とした棚の中にアームを伸ばすための衝突のない経路を生成した。
- 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 /slæm/（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.
その掃除ロボットはSLAMを使って部屋の地図を作成しながら、すでに掃除した場所を把握し続ける。
- 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 /ˈhæptɪk ˈfiːdbæk/（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.
触覚フィードバックがあることで、遠隔操作でもロボットが物をつかんだ感覚を手元で確認できる。
- 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 /swɔːm rəʊˈbɒtɪks/（名詞句）。
例文: The swarm robotics demo showed dozens of small drones forming a coordinated shape without any central controller.
その群ロボティクスのデモでは、中央制御装置なしに数十機の小型ドローンが協調して隊形を作る様子が示された。
- 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 /ˈkəʊbɒt/（名詞）。
例文: A cobot on the assembly line hands parts directly to the human worker standing beside it.
組立ラインの協働ロボット(コボット)は、隣に立つ作業者に部品を直接手渡す。
- 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 /baɪˈpiːdəl ˌləʊkəˈməʊʃən/（名詞句）。
例文: Achieving stable bipedal locomotion on uneven terrain took the team years of iteration on the balance controller.
凹凸のある地面で安定した二足歩行を実現するには、チームがバランス制御装置の改良に何年も試行錯誤を重ねる必要があった。
- 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 /ˌɪmɪˈteɪʃən ˈlɝːnɪŋ/（名詞）。
例文: Imitation learning lets the robot learn a task by watching a human demonstrate it.
模倣学習では、ロボットは人間の実演を見ることでタスクを学べる。
- 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 /bɪˈheɪvjər ˈkloʊnɪŋ/（名詞）。
例文: Behavior cloning trains the robot to copy the exact actions recorded during teleoperation.
行動クローニングは、遠隔操作中に記録された正確な動作をロボットに模倣させる。
- 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 /doʊˈmeɪn ˌrændəmaɪˈzeɪʃən/（名詞）。
例文: Domain randomization varies the simulated lighting and textures so the policy generalizes to the real world.
ドメインランダム化は、シミュレーション内の照明やテクスチャを変化させることで、方策が現実世界にも汎化するようにする。
- 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 /riˈæləti ɡæp/（名詞）。
例文: Domain randomization is one way to narrow the reality gap between simulation and the real robot.
ドメインランダム化は、シミュレーションと実際のロボットの間にあるリアリティギャップを縮める方法の一つです。
- 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 /ˌkrɔːs ɪmˈbɑːdimənt ˈlɝːnɪŋ/（名詞）。
例文: Cross-embodiment learning lets a policy trained on one robot arm transfer to a different robot design.
クロスエンボディメント学習により、あるロボットアームで学習した方策を別のロボット設計へ移せる。
- 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 /ˈsæmpəl ɪˈfɪʃənsi/（名詞）。
例文: Improving sample efficiency means the robot needs fewer trials to learn a new skill.
サンプル効率を改善するということは、そのロボットが新しい技能を学ぶのに必要な試行回数が少なくなるということです。
- 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 /ˌɔːfˈlaɪn ˌriːɪnˈfɔːrsmənt ˈlɝːnɪŋ/（名詞）。
例文: Offline reinforcement learning trains the policy purely from a fixed dataset of past interactions.
オフライン強化学習は、過去の相互作用からなる固定データセットだけを使って方策を学習する。
- 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 /ˈɑːnlaɪn rɪnˈfɔːrsmənt ˈlɝːnɪŋ/（名詞）。
例文: Online reinforcement learning lets the robot keep improving its policy through continued trial and error.
オンライン強化学習では、ロボットが継続的な試行錯誤を通じて方策を改善し続けられる。
- 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 /ˌkɪnəsˈθɛtɪk ˈtiːtʃɪŋ/（名詞）。
例文: In kinesthetic teaching, the trainer physically guides the robot arm through the motion.
運動感覚教示では、 प्रशिक्ष者がロボットアームを実際に動かして、その動作を誘導する。
- 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 /ˌdɛmənˈstreɪʃən ˈdeɪtə/（名詞）。
例文: The team collected demonstration data by teleoperating the robot through the folding task.
チームは、折りたたみ作業をロボットに遠隔操作で行わせながらデモンストレーションデータを収集した。
- 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 /ˈvɪʒən ˈlæŋɡwɪdʒ ˈækʃən ˈmɑːdəl/（名詞）。
例文: A vision-language-action model can follow a spoken instruction and directly output robot actions.
Vision-Language-Actionモデルは、音声の指示に従ってロボットの動作を直接出力できる。
- 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 /ˈroʊbɑt faʊnˈdeɪʃən ˈmɑdəl/（名詞）。
例文: A robot foundation model can be fine-tuned for many different manipulation tasks.
ロボット基盤モデルは、さまざまな操作タスクに合わせて微調整できる。
- 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 /dɪˈfjuːʒən ˈpɑːləsi/（名詞）。
例文: A diffusion policy can generate smooth, multimodal robot actions from demonstrations.
拡散モデル方策は、デモンストレーションから滑らかで多峰性のあるロボットの行動を生成できる。
- 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 /ˈpɑːləsi ˈnɛtˌwɝːk/（名詞）。
例文: The policy network takes the camera image and outputs the next joint angles.
方策ネットワークはカメラ画像を受け取り、次の関節角度を出力する。
- 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 /rɪˈwɔrd ˈmɑdəl/（名詞）。
例文: The reward model scores each action based on how close the robot gets to the goal.
報酬モデルは、ロボットが目標にどれだけ近づいたかに基づいて各行動を採点する。
- 大規模ロボットデータセットは英語でlarge-scale robot dataset /ˌlɑːrdʒ skeɪl ˈroʊbɑːt ˈdeɪtəˌsɛt/（名詞）。
例文: Researchers trained the policy on a large-scale robot dataset collected from many different tasks.
研究者たちは、さまざまなタスクから収集した大規模ロボットデータセットでその方策を学習させた。
- 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 /ˈpɔɪnt klaʊd/（名詞）。
例文: The robot builds a 3D map from a point cloud captured by its sensors.
そのロボットは、センサーで取得した点群から3D地図を作成する。
- 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 /dɛpθ ˈkæmərə/（名詞）。
例文: The depth camera measures how far each object is from the robot.
デプスカメラは、各物体がロボットからどれくらい離れているかを測定する。
- 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 /ˈɑːkjəpənsi ɡrɪd mæp/（名詞）。
例文: The robot updates its occupancy grid map as it explores the room.
そのロボットは部屋を探索しながら占有格子地図を更新する。
- 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 /ˈɑːbdʒekt poʊz ˌɛstɪˈmeɪʃən/（名詞）。
例文: Object pose estimation tells the robot the exact position and orientation of the cup before grasping it.
物体姿勢推定によって、ロボットはカップをつかむ前にその正確な位置と向きを把握できる。
- 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 /siːn ˌʌndərˈstændɪŋ/（名詞）。
例文: Scene understanding helps the robot tell the difference between a chair and an obstacle.
シーン理解は、ロボットが椅子と障害物の違いを見分けるのに役立つ。
- 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 /ˌmʌltiˈmoʊdəl pərˈsɛpʃən/（名詞）。
例文: Multimodal perception combines camera and touch sensor data to recognize the object more reliably.
マルチモーダル知覚は、カメラと触覚センサーのデータを組み合わせて、対象をより確実に認識する。
- 触覚センシング(触覚情報を検知する技術)は英語でtactile sensing /ˈtæktaɪl ˈsɛnsɪŋ/（名詞）。
例文: Tactile sensing in the fingertips helps the robot adjust its grip without dropping the egg.
指先の触覚センシングにより、ロボットは卵を落とさずに把持を調整できる。
- 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 /ˌproʊpriəˈsɛptɪv ˈsɛnsɪŋ/（名詞）。
例文: Proprioceptive sensing tells the robot the current angle of each joint even without looking at it.
固有受容感覚センシングにより、ロボットは見なくても各関節の現在角度を把握できる。
- 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 /əˈfɔːrdəns/（名詞）。
例文: The handle's shape gives a strong affordance for grasping.
その取っ手の形は、つかむことを強く示唆している。
- 把持計画(ロボットが物体をどのように掴むかを計画すること)は英語でgrasp planning /ɡræsp ˈplænɪŋ/（名詞）。
例文: Grasp planning helps the robotic arm pick up objects of different shapes.
把持計画は、ロボットアームがさまざまな形の物体を持ち上げるのに役立つ。
- コンプライアント制御(力加減を柔軟に調整する制御方式)は英語でcompliant control /kəmˈplaɪənt kənˈtroʊl/（名詞）。
例文: Compliant control lets the robot arm yield slightly when it bumps into something instead of pushing hard.
コンプライアント制御では、ロボットアームが何かにぶつかったとき、強く押し返すのではなく少ししなやかに逃がすことができる。
- 全身協調制御(ロボットの全身の関節を協調させて制御すること)は英語でwhole-body control /ˌhoʊl ˈbɑːdi kənˈtroʊl/（名詞）。
例文: Whole-body control coordinates the robot's arms, legs, and torso to keep it balanced while reaching.
全身協調制御は、ロボットの腕・脚・胴体を協調させ、手を伸ばしている間もバランスを保つ。
- 劣駆動系(関節数よりアクチュエータの数が少ないシステム)は英語でunderactuated system /ˌʌndərˈæktʃuˌeɪtɪd ˈsɪstəm/（名詞）。
例文: A walking robot is often modeled as an underactuated system because it has fewer actuators than degrees of freedom.
歩行ロボットは、自由度よりもアクチュエータ数が少ないため、しばしば劣駆動系としてモデル化される。
- 四足歩行ロボットは英語でquadruped robot /ˈkwɑːdrəpɛd ˈroʊbɑːt/（名詞）。
例文: The quadruped robot climbed the stairs without losing its balance.
その四足歩行ロボットは、バランスを崩すことなく階段を上った。
- 脚式移動(脚を使った移動方式)は英語でlegged locomotion /ˌlɛɡd ˌlɑkəˈmoʊʃən/（名詞）。
例文: Legged locomotion allows the robot to cross rough terrain that wheels cannot handle.
脚式移動により、そのロボットは車輪では対応できない荒れた地形を越えられる。
- 歩容生成(歩き方のパターンを生成すること)は英語でgait generation /ɡeɪt ˌdʒɛnəˈreɪʃən/（名詞）。
例文: Gait generation adjusts the robot's stride length depending on the terrain.
歩容生成は、地形に応じてロボットの歩幅を調整する。
- 中枢パターン生成器(周期的な運動パターンを生み出す神経回路モデル、CPG)は英語でcentral pattern generator /ˌsɛntrəl ˈpætərn dʒəˈneɪtər/（名詞）。
例文: A central pattern generator produces the rhythmic signals that drive the robot's walking gait.
中枢パターン生成器は、ロボットの歩行パターンを駆動するリズミカルな信号を生み出す。
- ゼロモーメント点(二足歩行ロボットの安定性を判定する指標、ZMP)は英語でzero moment point /ˌzɪroʊ ˈmoʊmənt pɔɪnt/（名詞）。
例文: The humanoid robot keeps the zero moment point inside its foot to avoid falling over.
そのヒューマノイドロボットは、倒れないようにゼロモーメント点を足の内側に保っている。
- 衝突回避は英語でcollision avoidance /kəˈlɪʒən əˈvɔɪdəns/（名詞）。
例文: The mobile robot's collision avoidance system stopped it before it hit the wall.
その移動ロボットの衝突回避システムは、壁にぶつかる前に停止した。
- 物理シミュレータは英語でphysics simulator /ˈfɪzɪks ˈsɪmjəˌleɪtər/（名詞）。
例文: The team trains the policy in a physics simulator before testing it on the real robot.
そのチームは、実際のロボットで試す前に、物理シミュレータで方策を学習させる。
- 共有自律(人とロボットが操作を分担する仕組み)は英語でshared autonomy /ˌʃerɪd ɔːˈtɑːnəmi/（名詞）。
例文: Shared autonomy lets the operator guide the robot arm while the system handles fine adjustments.
共有自律では、操作者がロボットアームを誘導し、システムが細かな調整を担当する。
- ヒューマンロボットインタラクション(人とロボットの相互作用に関する研究分野)は英語でhuman-robot interaction /ˌhjuːmən ˈroʊbɑːt ˌɪntərˈrækʃən/（名詞）。
例文: Human-robot interaction research studies how people communicate naturally with robots.
ヒューマンロボットインタラクションの研究は、人々がロボットと自然にどのようにコミュニケーションするかを研究する。
- フィジカルAI(現実世界で身体を通じて知覚・行動するAIの総称)は英語でphysical AI /ˌfɪzɪkəl eɪˈaɪ/（名詞）。
例文: Physical AI combines perception, reasoning, and control so a robot can act safely in the real world.
フィジカルAIは、知覚・推論・制御を組み合わせることで、ロボットが現実世界で安全に行動できるようにする。