第5回で集めた20回のお手本を自宅のRTX 5090で学習し、実機ロボットが自律で積み木を箱に入れるまでを解説。RTX 5090がCUDA 11.8で動かずcu128が必要な件、成功率10回中5回の実測と限界まで正直に。

SO-ARM101のテレオペで「積み木を箱に入れる」お手本を20回実演し、模倣学習用データセットを自宅PCに記録する手順を解説。物選び・カメラ配置のコツと、SSLエラー・録画タイミング・権限エラーの3つの詰まりも。

LeRobot対応ロボットアームSO-ARM101をAmazonで購入し、WSL2なしWindowsだけでキャリブレーションからテレオペまで動かす手順を解説。キット4グレードの選び方と、実際に詰まった4つの落とし穴の対処も。

最新のロボット基盤モデル「π0.5」を、WindowsのWSL2＋RTX 3090でLeRobot＋LIBEROシミュレーションで動かす手順を実演。座標を介さず画像と言葉だけでロボットが100%成功。PaliGemmaのライセンス解除や各コマンドの意味、限界まで正直にまとめます。

最新VLM「Qwen3-VL」を、Ollamaで家庭用PC（RTX 3090）に導入し、写真から物体の座標をJSONで出す手順を実演。PowerShellの罠、思考オフが効かない既知バグ、座標は推論で導かれる事実まで、実際に動かした記録をまとめます。

VLMとVLAの違いを、フィジカルAIを実務（AGRIST×Microsoft）で実装した経験から解説。画像から座標を出す方式と、座標を経由せず動作を直接出す最新VLAの違い、個人のGPUで試せるようになった経緯までまとめます。

PCで学習したYOLOモデル(best.pt)をJetson Nanoに移してTensorRT化、爆速推論にたどり着く全工程をDockerで完結する形で解説。ファイル名ルールから順を追って初心者でも迷わない構成。

YOLOv12のファインチューニングをdata.yamlの作り方から学習コマンド・結果の読み方まで初心者向けに完全網羅。仕上げにbest.ptをJetson NanoでTensorRT化する手順も連結。

Jetson NanoでYOLOをPython起動し、Dockerでリアルタイム表示→TensorRT化→検出結果をUDPで別Pythonへ渡すまでを1コマンドずつ解説。ROS連携の前段にちょうどいい構成です。

Jetson Nano＋USBカメラでYOLOをリアルタイム表示する手順を、Docker内Python実行を前提に解説。run.shで1発起動できる開発ループと、ホスト側で詰まりがちなエラーの対処法も収録。