Wi-Fi ルーターがない環境でもスマホやタブレットから操作できますか？

可能です。カメラが自動的に Wi-Fi ホットスポット（reCamera-Arm-Teleop、IP 192.168.16.1）を配信するため、接続してブラウザから直接コックピットを開けます。

検証済みのロボットアーム機種は何ですか？

reBot B601-DM（Damiao モーター採用、6 軸＋1 グリッパー）で実機動作を検証済みです。SO-ARM101 シリアルバスサーボ等のドライバもコード内に実装されています。

ビジョン頭脳一体型スマートロボットアーム

Q: アームを動かすために外付けの産業用 PC や外部コンピューターが必要ですか？

不要です。B4 CAN ボードを装着した reCamera（SG2002 RISC-V SoC）が armd デーモンを実行し、1 Mbit/s SocketCAN で 7 基の Damiao モーターを直接制御します。

ロボットアームにビジョン頭脳を搭載。外付け PC 不要、スマホですぐ操縦でき、AI エージェントも一発連携。

reCamera 1台でロボットアームの「目」と「頭脳」を両立。アームに装着するだけで 7 軸モーターを直接駆動し、外付け PC や複雑な配線は不要です。スマホから直感的に操縦でき、AI エージェントもネイティブツールでそのまま連携します。

SenseCraft中級30minビジョン & 映像 AIAI Agent 対応ソースコード

再利用できる現場テンプレート

外付け産業用 PC を不要にする一体型ロボットマニピュレーション基盤。

ルーター不要のスマホ遠隔操作 — カメラ自営の Wi-Fi ホットスポットにスマホを直結し、ブラウザからジョイスティックや直交座標ジョグで現場操縦。
身体性 AI（Embodied AI）教育とデータ収集 — 重力補償によるダイレクトティーチングに対応し、50 Hz 周期の関節軌跡を Parquet 形式で保存。
AI エージェント協調マニピュレーション — 内蔵 TPU による物体検出・ArUco 姿勢推定と、PC 側の rebot-companion（MCP ツール群）を連携させた自動作業（タップ把持はシミュレーション閉ループ検証済み）。

どう実現するか

B4 CAN ベースボードを装着した標準版 reCamera（SG2002、RISC-V）が、アーム主コントローラーと手首ビジョンを兼ね備えます。内部で armd（50 Hz 関節制御、Web コックピット、セーフティステートマシン）と rebot-vision（H.264 配信、TPU YOLO 物体検出、CPU ArUco 推定）が動作します。外部 AI エージェントは 14 種類のネイティブ MCP ツールで連携します。

Wi-Fi ホットスポット直結 — reCamera-Arm-Teleop（IP 192.168.16.1）を自動配信し、スマホで Web コックピットを即座に利用可能。
ネイティブ MCP 連携 — Claude Desktop や Claude Code 向けに 14 種類の制御ツールを提供。
ティーチング軌跡の記録 — 重力補償によるダイレクトティーチングと連動し、50 Hz で Parquet 形式に記録。

reCamera（SG2002）+ B4 CAN ボード — RISC-V 上で armd を実行。バイナリ 4.1 MB、RAM 3.7 MB、50 Hz 閉ループ制御時の CPU 使用率は 7.0 %。
内蔵 TPU YOLOv11 — ハードウェア TPU により 1 フレームあたり 47 ms で物体検出を実行。
CPU ArUco 3D 推定 — 4x4_50 マーカーを検出し、CPU で 6 自由度姿勢をリアルタイム算出。
対話型手眼キャリブレーション — 普通紙に印刷した ArUco マーカー 1 枚で Web からキャリブレーションし、変換行列 JSON を出力。

reBot B601-DM アーム — 6 自由度関節＋1 力制御グリッパー、計 7 基の Damiao モーターを 1 Mbit/s SocketCAN（can0）で直結。
50 Hz 閉ループ運動制御 — 位置・速度・トルクのリアルタイム制御と順逆運動学解算に対応。
安全リース監視機構 — コマンド実行にはリース権が必要。ネットワーク遮断やクラッシュ時には即座に動作を停止・安全復帰。

どこまでできるか

B4 CAN ボード搭載 reCamera（SG2002）＋ reBot B601-DM（Damiao モーター）での実測値：

指標	実測データ	備考
`armd` デーモンバイナリサイズ	4.1 MB	RISC-V 向け静的バイナリ
`armd` 実行時メモリ消費	3.7 MB	RSS 実メモリ使用量
7 軸 50 Hz 制御時の CPU 負荷	7.0 %	SG2002 単一コア負荷
内蔵 TPU YOLOv11 推論速度	47 ms / フレーム	5 FPS 動作時の全チップ負荷 34 %
CPU ArUco 姿勢推定時間	37–57 ms	640×360 解像度
ティーチングデータ記録レート	50 Hz	30 秒で 1509 フレームの Parquet 出力

何が取り出せるか

reCamera が提供する通信インターフェース（ポート 8765, 8001, 8090）：

アドレス	プロトコル	用途
`http://<camera-ip>:8765`	HTTP / HTML	Web コックピット（ジョイスティック、直交座標ジョグ、キャリブレーション）
`ws://<camera-ip>:8765/api/v1/ws`	WebSocket	双方向アーム制御チャンネル（テレメトリ、指令、リース）
`ws://<camera-ip>:8001/`	WebSocket / H.264	手首カメラの H.264 リアルタイム映像
`http://<camera-ip>:8090`	HTTP / REST	オンデマンド画像認識（TPU YOLO 検出および ArUco 姿勢）
`rebot-mcp`	MCP (stdio)	Claude 等の AI エージェントに 14 種類の操作機能を提供

自社システムへの移植

reCamera + reBot システムのモジュール分割と拡張性：

レイヤー	インターフェース	カスタマイズ・移植性
画像認識	`rebot-vision`	`/userdata/rebot-teleop/models` の YOLO モデル変更や検出処理の差し替え
アクチュエータ	`armd` SocketCAN	URDF 運動学モデルの調整、モータープロトコルの設定（Damiao 標準対応）
エージェント	`rebot-mcp`	業務特化の MCP ツール追加や外部自律エージェントとの連携

どう導入するか

構成と製品リストを確認し、デプロイガイドの手順に進みます。

現場機器構成選定と導入構成

現場条件を選択して推奨パッケージと手順書を生成。AI による選定支援や一括導入も利用できます。

ソリューションのセルフ相談・デプロイ

デプロイ構成

reCamera + reBot B601-DM

カメラに rebot-teleop アプリをインストールし、PC に AI エージェント（MCP）サービスを導入して、コックピットから操作とキャリブレーションを実施。

3 ステップ · 約 30min

デプロイガイド →

AI Camera

recamera_2002

Robotic Arm

rebot_arm_b601

よくある質問

不要です。B4 CAN ボードを装着した reCamera（SG2002 RISC-V SoC）が armd デーモンを実行し、1 Mbit/s SocketCAN で 7 基の Damiao モーターを直接制御します。

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