TECHNOLOGY 技術紹介
KUFUSHAの技術紹介動画
クフウシヤでは、自律移動ロボットやフィジカルAIを活用した開発をはじめ、
試作開発・受託開発・研究開発などの開発の様子をYouTubeで発信しています。
動画では、開発過程や実証実験の「現場のリアル」をお届け！
今後も、「○○やってみた動画」として、様々なロボット開発の様子や技術について発信していきます。
【Unitree G1×LeRobot】模倣学習を実機検証！unitree_lerobotによるアーム動作の学習・推論手順（ACT / π0.5比較）
【※この記事は2026年7月時点の情報に基づきます。】 はじめに ◆ 背景今回は、Unitreeのヒューマノイドロボット「G1」で模倣学習を行えるオープンソースプロジェクト「unitree_lerobot」を試してみました。 模倣学習とは、人がロボットを操作したときの動きをデータとして記録し、そのデータをもとに、ロボットに同じ作業を学習させる方法です。 動作を一つひとつプログラムするのではなく、人…
【NVIDIA】世界モデル「cosmos-transfer2.5」を使ってみた【構造(形状・動き)を保ったまま見た目だけ作り直す】
【2026年6月時点の記事です】 はじめに：NVIDIAのcosmos-transfer 2.5について理解するために、機能を一通り使ってみました。また、データセットの拡張ができるか検証しました。◆ cosmos-transfer 2.5とは？NVIDIA cosmos-transfer2.5とは、入力動画の構造や動きを維持しながら、背景や照明、質感などの見た目を変換できる世界基盤モデルです。 ロ…
【NVIDIA】世界モデルを支える「cosmos-reason2」の機能を試してみた【Physical AI向けVLMを検証】
【2026年5月末時点の内容です】 はじめに：NVIDIAのcosmos-reason2について理解するために、機能を一通り使って試してみました。 ◆ cosmos-reason2とは？NVIDIAのcosmos-reason2とは、画像や動画を理解し、空間・時間・物理法則を踏まえて推論を行うPhysical AI向けのVision Language Model（VLM）です。 ロボットや自動運転…
【NVIDIA】世界モデル「cosmos-predict2.5」で映像の続きを予測して生成【Text2World・Image2World・Video2Worldを比較！】
【2026年5月時点の記事です】はじめに：Nvidia-cosmosについて知るため、cosmos-predict2.5を触ってみました。 ◆ Cosmos Predict 2.5とは？NVIDIAのcosmos-predict2.5とは、テキストや画像、動画をもとに、現実世界の将来状態を動画として生成・予測する世界基盤モデルです。 ロボットや自動運転向けの世界モデルの構築や、WAMWorld A…
KimodoとOmniRetargetによる簡易モーション生成やってみた【G1シミュレーション】
はじめに【2026年4月27日時点の記事です】ヒューマノイドの効率的なモーション開発のため、NVIDIAのKimodo(※1)およびAmazonFARのOmniRetarget(※2)を使用した簡易モーション生成法を検討しました。 本手法では、Kimodoで生成したベースとなるモーションデータに対して、OmniRetargetでリターゲットおよびデータオーグメンテーション（データ拡張）を行います。…
