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「見て、掴んで、置く」——一見どれも同じ動画。でも技術者の目で見ると、6本はまったく別の顔をしています。このシミュレーション技術ラボでは、Pick & Place の内側で何が起きているのかを、やさしく、でもマニアックに解剖していきます。
すべて「赤いキューブを白い皿に置く」だけの動画です。でも、それぞれが軌道の滑らかさ・サンプリング密度・尺（反復性）・配置精度という違う軸を映しています。まずは全体マップから。気になるカードをタップすると、その解説へジャンプします。
💡 全動画とも 正面カメラ視点・480×480・30fps のシミュレーションレンダリング出力です。自動再生・ループ・ミュートで軽快に流れます。各動画は再生バーで一時停止・巻き戻しもできるので、気になる瞬間はぜひ止めて観てみてください。
赤いキューブへの接近 → 降下 → 把持 → 持ち上げ → 搬送 → 白い皿への配置。この一連の流れを等速で観察できる標準シーケンスです。まずはここが基準（ベースライン）。以降の動画は、この動きを色々な角度から作り込んでいきます。
固定座標を再生しているのではなく、「見た結果」で軌道が変わる。ここが従来のティーチング再生型ロボットとの決定的な違いです。
V1と見比べてみてください。こちらは動きの立ち上がり・停止が明らかに滑らか。これは意図的な軌道最適化（trajectory smoothing）の成果です。
実装上は経由点を5次多項式（quintic）スプラインや時間最適＋ジャーク制約で結び、速度・加速度が連続になるよう設計します。「見た目が綺麗」だけでなく、掴んだ物を落とさない・機構を痛めないという実利に直結する、地味だけど超重要な技術です。
ファイル名の dense が示すとおり、軌道を構成する制御点（ウェイポイント）を高い密度でサンプリングしたバージョンです。軌道が“真の曲線”へぐっと近づきます。
つまり dense 版は「精度 vs 計算負荷」というロボティクス永遠のトレードオフを、精度側に振った設定。実機ではこのステップ幅が制御周波数（例：1kHz級）とセットで効いてきます。
6本で最も長い動画。連続した動作を通して、システムの安定性・再現性を見せるためのシーケンスです。デモで1回成功させるのは、実はそれほど難しくありません。本当の難所は、何度やっても・条件が変わっても成功し続けること。
この基盤の価値はここに。実機なら1回数分・破損リスクありの試行を、安全・低コストで何千回も高速反復でき、成功率を統計的に磨き上げられるのです。
搬送後、白い皿の上でキューブを解放するプレース（配置）に焦点を当てたバージョン。「置く」が難しい理由は、解放の瞬間に集中しています。
力覚・タイミング・自己評価が凝縮している——それが分かると、この20秒がまったく違って見えてきます。
同じ動作を「軌道の滑らかさ」「サンプリング密度」「尺（反復性）」「配置精度」という軸で作り分けられること自体が、この基盤がパラメータを制御しながらAIを鍛えられる本格的な開発環境であることの証拠です。
次にこれらの動画を見るときは、ぜひ“どの技術の話をしている尺なのか”を意識してみてください。同じ「赤いキューブを皿に置くだけ」の映像が、まったく違って見えてくるはずです。
このラボは、汎用フィジカルAI概要ページのサブページです。仕組み（マルチカメラ・物体検出・三角測量）や展望も、あわせてどうぞ。