完成ヒューマノイドから逆算した実践開発ロードマップ（ハンズオン知見ベース）構成案

こちらについても近々作成して公開いたします。

米国や中国のヒューマノイド（人型ロボ）完成体をサンプルとして得て、ハンズオン分析を行い、現時点におけるヒューマノイドの先端的な知見を得た上で、日本の製造業が開発期間をグッと短縮した形でヒューマノイド量産に至る道筋という意味で投稿します。（6月中予定）

目的： Figure AIやUnitree、Agility Roboticsなど既存の完成体の分解・分析から、NVIDIA技術を使ったオリジナルヒューマノイド開発ステップを逆算・再構成する。

第1章　完成ヒューマノイドを分析する：対象機体と選定理由

• Figure 02、Digit、Unitree G1など

• それぞれの用途、ハード構成、価格帯、採用技術

• 主要パート：モーター／センサ／頭脳／筐体／OS／Sim環境

第2章　各機体の知能アーキテクチャとNVIDIA技術の関連

• GR00T N1類似機能の有無

• Sim学習／デジタルツイン使用の有無と精度比較

• 実環境でのタスクプランニング設計の違い

第3章　構造設計の逆解析とNVIDIA Omniverse設計への適用

• 関節数・自由度・重量バランスの最適化

• Omniverseでの物理設計・干渉チェック事例

• AgilityとUnitreeで異なる構造設計思想を比較

第4章　センサ・アクチュエータ構成とJetson Orinによる制御設計

• Lidar／IMU／触覚センサ／力覚センサの配置思想

• Jetson Orinで構築可能な制御構成

• 他社設計との差分と日本市場向け最適構成の検討

第5章　逆算から導く自社開発ロードマップ（日本企業版）

• 日本製サプライチェーンを使った開発設計

• NVIDIAスタック中心で構築するスケジュールと予算試算

• 日本型パートナーシップと量産PoC展開戦略

第6章　日本発オリジナルヒューマノイドへの展開戦略

• Figure AIとの違いを活かす"現場対応力"

• 建設・製造・物流の現場特化型アーキテクチャ

• パッケージ提供 or OEM事業モデルへの展開案