用語集
ロボット分野の重要用語をやさしく解説。
ロボットのアクチュエータとは？
アクチュエータはロボットの関節を動かす部品で、通常はモーター、減速機（またはねじ）、エンコーダ、ドライバで構成されます。
AMR（自律移動ロボット）とは？
AMRは車載センサーと地図で自らナビゲートし、固定軌道ではなく人や障害物を避けて経路を計画します。
BVLOS（目視外飛行）とは？
BVLOSは操縦者が機体を目視できない範囲での飛行。認可手続きと検知回避が鍵。
協働ロボット（コボット）とは？
協働ロボットは、安全柵なしで人のすぐそばで安全に作業するよう設計された産業用ロボットアームです。
ロボットの自由度（DoF）とは？
自由度は独立に動かせる関節軸の数。腕やヒューマノイドの器用さの目安。
多指ハンド（デクステラスハンド）とは？
多指ハンドは、複数の指と関節を持ち、人の手のようにさまざまな物をつかみ、回し、操作できるロボットハンドです。
身体性AI（エンボディドAI）とは？
身体性AIとは「体」を持つ人工知能で、センサーで物理世界を知覚し、ロボットを通じて行動し、その相互作用から学習します。
ロボットのエンドエフェクタとは？
エンドエフェクタはアーム先端のツール。グリッパ、溶接トーチ、吸着パッド、多指ハンドなど、実際に作業対象に触れる部分。
ロボットの力覚・トルクセンサとは？
力覚・トルク（F/T）センサは通常手首にあり、3軸の力と3軸のトルクを測り、組立・研磨・安全な接触を感じ取らせます。
ロボット化製薬におけるGMPとは？
GMPは医薬品に求められる品質システム。細胞治療などのロボセルは速さだけでなく、検証・監査可能な工程に収まらなければならない。
波動歯車装置（ハーモニックドライブ）とは？
波動歯車装置はコンパクトでバックラッシがほぼゼロ、1段で大きな減速比が得られる歯車で、ロボットアームやヒューマノイドの関節に広く使われる。
ヒューマノイドロボットとは？
ヒューマノイドロボットは、胴体、2本の腕、頭部、多くは2本の脚という人に近い体の構造を持ち、人のために作られた空間や道具で働けるロボットです。
ロボティクスにおける模倣学習とは？
模倣学習は、手順をすべて手書きしたり疎な報酬だけに頼るのではなく、遠隔操作・モーションキャプチャ・動画などのデモからロボットを訓練します。
レベル4自動運転とは？
レベル4はSAEの自動運転レベルで、限定された領域・条件内で人の介入なしに車が完全に自ら運転する。Waymoのようなロボタクシーがレベル4。
LiDAR（ライダー）とは？
LiDARはレーザーパルスで距離を測り、周囲の3D点群を作るセンサー。ロボットやロボタクシーが奥行きを正確に把握するために使う。
フィジカルAIとは？
フィジカルAIは、物理世界で知覚・推論・行動するAIの総称で、ロボット、自動運転車、それを動かすチップやモデルを含みます。
四足ロボットとは？
四足ロボットは4本脚で歩き・登り・運ぶ。倉庫のロボドッグから造船所の磁着Spiderまで。
ロボタクシーとは？
ロボタクシーは、安全ドライバーなしで自動運転システムが運転し、運賃を取って乗客を運ぶタクシーサービスです。
Robots-as-a-Service（RaaS）とは？
RaaSは、ハードを買い切る代わりに、設置・保守・ソフト込みのロボット能力に対して継続課金するビジネスモデル。
sim-to-real（シム・トゥ・リアル）とは？
sim-to-realは、物理シミュレーターでロボットの技能を学習させ、それを実機に移すこと。両者の「リアリティギャップ」を埋めることが課題。
ロボティクスのSLAMとは？
SLAM（自己位置推定と地図構築の同時実行）は、未知空間の地図を作りながら、その中での自己位置を追う技術。
ロボティクスにおける合成データとは？
合成データはシミュレータやレンダラ、生成モデルが作る学習信号。実機ログが乏しい・高いときに使う。
ロボットの触覚センシングとは？
触覚センシングは、指先や手のひらのセンサーによって、ロボットが接触、圧力、滑り、質感を感じ取れるようにする技術です。
ロボットのテレオペレーションとは？
テレオペレーションは人がロボットをリアルタイムで遠隔操作すること。学習データ収集、立ち往生したロボットの救援、デモでの「自律の演出」に使われる。
VLA（視覚-言語-行動）モデルとは？
VLAモデルは、カメラ画像と言語の指示を入力として受け取り、ロボットの行動を直接出力するロボット基盤モデルです。
ロボティクスの全身制御（whole-body control）とは？
全身制御は脚・胴・腕・頭を一つの系として協調し、届く・かがむ・運ぶ動作中もバランスを保つ。
ロボティクスにおける世界モデルとは？
世界モデルは物理世界のふるまいを学習したAIモデル。次に何が起きるかを予測し、ロボットが「想像の中で」計画・学習できるようにする。