主な特徴
🔧 ROS2ベースの本格的なロボット制御
業界標準のROS2を採用。リアルタイム制御から分散システムまで、複雑なロボット制御にも対応。
🐍 Python/AIプログラミング対応
機械学習ライブラリの活用や、AI技術を組み込んだロボット制御が可能。
🌐 3Dシミュレーション環境連携
TOMOT 3D Simulatorとシームレスに連携。仮想空間で検証してから実装可能。
📚 豊富な学習コンテンツ
YouTubeの動画チュートリアルやnoteの技術記事など、充実した教材が揃っています。
習得スキル
ROS2
ロボット・オペレーティング・システム
Python
汎用プログラミング言語
AI & ML
機械学習とAIの基礎
Robotics
ロボティクスエンジニアリング
技術仕様
ハードウェア
- メインボード: Linux-based (ARM)
- プロセッサ: クアッドコア 1.8GHz
- メモリ: 4GB RAM, 32GB Storage
- 接続: Wi-Fi, Ethernet, USB
- センサー: 豊富なセンサーオプション対応
ソフトウェア
- OS: Ubuntu 20.04 LTS
- ROS: ROS2 Foxy/Humble
- 言語: Python 3.8+
- AI: TensorFlow, PyTorch対応
教育環境
- 対象: 高校～大学・研究機関
- 学習時間: 120時間の標準コース
- 言語: 日本語、英語
- グループ学習: 最大50名対応
応用例
自動運転研究
自動ナビゲーション、障害物回避、経路計画などの研究開発
AI・機械学習
画像認識、音声認識、強化学習の実装と検証
ロボットビジョン
カメラベースの認識システム構築と最適化
マニピュレーション
ロボットアームの制御とビジュアルサーボイング
3D Simulator連携
TOMOT 3D Simulatorとの統合により、物理演算環境でのシミュレーション検証が可能です。
- 実機のコード変更なしでシミュレーション実行
- 複雑なシナリオの安全な検証
- 開発時間の短縮
- コスト削減
研究開発を加速させる
TOMOT-Aro2で次世代のロボティクス研究に挑戦しませんか？