01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
軌跡データは、方策を環境内で実行したときに生じる状態、行動、報酬などを順序どおりに記録したものを指す。ロールアウトとも呼ばれる。ロボット分野では、移動中の各時点における位置、速度、向き、機体姿勢などに加え、カメラのRGB画像や深度情報を記録できる。収集方法には、キーボードやゲームパッドによる手動操作のほか、ランダムな加速や経路追従などの自動生成がある。記録した軌跡は、方策やモデルの学習データ、動作の再生、可視化、評価に利用できる。ただし、軌跡データを集めるだけで十分な視覚的多様性や実環境での性能が保証されるわけではない。
02 / IN PRACTICE
Trajectory Dataの活用例
たとえば、こんな場面で
倉庫内を移動するロボットの経路を手動操作または自動生成で記録し、位置や姿勢、カメラ画像などを保存する。記録した軌跡をシミュレーション上で再生し、移動方策の学習や動作確認に使う方法が考えられる。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
データを確認するときは、各軌跡に含まれる状態、行動、報酬、姿勢、センサーデータの範囲と、手動・自動のどちらで収集されたかを明確にする。
参考資料
Build and Orchestrate End-to-End SDG Workflows with NVIDIA Isaac Sim and NVIDIA OSMO | NVIDIA Technical Blog （新しいタブで開きます）Key Terminology | NeMo Gym （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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