身体化されたAIシステムは、相互作用を通して学習します。ロボットに、物を拾う、置く、組み立てる、仕分ける、あるいは道具を使うといった動作を教えるには、最終結果だけでなく、その結果を生み出した一連の動作も記述したデモンストレーションデータが必要となります。
これは、両腕操作や器用な操作においては特に困難になります。操作者は2本の腕を協調させ、関節の位置を継続的に調整し、多くの場合、同時に個々の指を制御する必要があります。従来のコントローラーでもロボットを操作できますが、自然な人間の動作をボタン、ジョイスティック、または個別のコマンドに変換する必要がある場合があります。ビデオは動作を記録できますが、関節レベルの完全な動作データを直接提供することはできません。
ExoArm-7 Proウェアラブル外骨格は、人間の腕の動きを直接捉え、それをロボットの遠隔操作、模倣学習、身体化されたAI、VLA開発のための高周波データに変換することで、このギャップを埋めるように設計されています。