Robotics Software Engineerロボティクスソフトウェアエンジニア

Robotics Software Engineer: ROS2, C++ and LiDAR perception on real mobile robots at work. The projects here are personal: learned perception and control trained in simulation, measured against a classical baseline, exported to run on device.

ロボティクスソフトウェアエンジニア。業務では実機の移動ロボットでROS2・C++・LiDAR認識を担当しています。ここに載せたプロジェクトは個人開発で、シミュレーションで学習した認識・制御を古典的なbaselineと比較して計測し、デバイス上で動く形でexportしています。

How I work進め方

• 01Classical baseline first, so the learned result has something to beat
• 02One evaluation protocol, fixed before training: 100 episodes × 5 seeds
• 03Test on physics the policy never saw, not on the training randomisation
• 04Negative results published as negative
• 05Export (ONNX / INT8 / C++) and measure the latency

• 01まず古典的なbaselineを作り、学習結果が超えるべき基準を置く
• 02評価プロトコルは学習前に固定（100 episodes × 5 seeds）
• 03学習時のrandomisationではなく、policyが見ていない物理モデルで検証
• 04悪い結果は悪い結果のまま公開
• 05ONNX / INT8 / C++へexportし、latencyまで計測

Current Focus現在の注力領域

Robot learning on CPU: biped balance, arm manipulation by RL, imitation and language, an INT8 detector · Sim-to-real: domain randomisation, held-out physics, ONNX export · A bit-identical C++ simulation backend

CPUでのrobot learning：二足ロボットのバランス制御、RL・imitation learning・言語指示によるアーム操作、INT8検出器 · Sim-to-real：domain randomisation、held-out physics、ONNX export · Pythonとビット単位で一致するC++シミュレーションbackend

Career Goal目指す役割

Physical AI Engineer — shipping learned behaviour onto real machines: sim-to-real, legged locomotion, robust perception.

Physical AI Engineer — 学習した挙動を実機に載せて動かす。sim-to-real、脚式ロボットの歩行、頑健な認識。