aptpod Advent Calendar 2025 12月18日の記事です。
こんにちは、Automotiveグループのエンジニアの清原です。
車載システムとクラウドを連携させる際、
「車載器がそのままインターネットに接続できる」とは限りません。
今回は、そういった前提条件の事例をご紹介します。
今回の事例では、
の間で、車両内の各種状態や制御情報を双方向にやり取りする必要がありました。
しかし対象となる車載器は、以下のような制約を持つ既存システムでした。
本記事では、このような前提条件のもとで、
について紹介します。
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aptpod Advent Calendar 2025 12月17日の記事です。
こんにちは、Roboticsグループのエンジニアの影山です。
今回は、最近外部向けのデモ等で活躍しているUnitreeGo2-W（以下 Go2W）をどのように、弊社サービスと連携させるために環境構築、機能を拡張しているか紹介したいと思います。
この記事を読んで頂くことで、Go2Wに限らず、既存のロボットにどのようにintdashを組み込むことができるのか、参考にして頂ければと思います。
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aptpod Advent Calendar 2025 12月16日の記事を担当します、Roboticsグループの久保田です。
Roboticsグループとして、最近では四足歩行ロボットを扱う機会が増えており、自律走行だけでなく、ロボットに搭載されたセンサーデータの活用が重要なテーマになっています。 四足歩行ロボットには、カメラやLiDARといった視覚・環境認識系のセンサーが標準的に搭載されています。これらのセンサーデータは、aptpodの製品である intdash を用いることで、時系列データとして継続的に収集・蓄積 することができます。
intdashでは、ロボットから送信されるカメラ映像、センサ値などをリアルタイムに集約し、ダッシュボード上で可視化・再生・分析 することが可能です。そのため、データを「単に取得する」だけでなく、どのように解釈し、価値ある情報として可視化・活用するか が重要なテーマとなっています。
今回は、「見て理解できる」のかを検証するツールとして、生成AIを用いた画像認識、VLM（Vision-Language Model） の利用を紹介します。
ちなみにaptpodにおけるロボットの事例は以下のブログで紹介されていますのでご参照ください。
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こんにちは、奥山です。
「aptpod Advent Calendar 2025」の12月15日の記事です。
普段は intdash のソリューションアーキテクト（SA）として、お客様への技術提案やアーキテクチャ設計を行っています。
SAという仕事柄、製品の仕様やAPIの詳細について即答を求められることが多いのですが、intdashのマニュアルやSDKリファレンスは膨大です。 正直なところ、すべてを脳内にインデックスするのは人間の限界を超えています。「あれ、あの設定値の上限いくつだっけ？」「このAPIのエラーコードの意味は？」と、日々PDFやWebマニュアルの海を彷徨うこともしばしば。
そこで、「マニュアルの内容を全部知っているAI（RAG）」 を構築し、自分の「相棒」にすることにしました。
今回は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構築において最も重要であり、かつ泥臭い部分である「データ収集からベクトル化までのパイプライン」の実装について紹介します。
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aptpod Advent Calendar 2025 – 12 月 12 日の記事です。
こんにちは、intdashグループで組み込みソフトウェアを担当しているOchiaiです。
みなさんは、ディスプレイもキーボードもない「ヘッドレス」なエッジコンピューターの状態を確認する際、どうされていますか？
わざわざノートPCを開いてLANケーブルで繋いだり、HDMIモニターと電源タップを探し回ったり……。現場でのこうした作業は、物理的な準備だけで一苦労です。
aptpodではこうした課題に対し、専用ディスプレイデバイスの仕組みも準備してあります。ただ今回はエンジニアの遊び心として、それとは別の仕組みでメンテナンス用キオスク端末を作ってみたいと思います。
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