シミュレーションと実機
成否判定の構造

SIMULATION
Unity 物理エンジン
cup_x / cup_y / cup_z
フレームごとに取得
ground truth
REAL MACHINE
iPhone LiDAR
ARKit 深度マップ
リアルタイム3D座標
cup_x / cup_y / cup_z
同じフォーマットで出力
ログ構造：共通
frame / segment / ee_x,y,z / cup_x,y,z / j0〜j5_actual
↓
成否判定ロジック：共通
GRASP_MISS / PLACE_MISS / JOINT_LAG — 閾値も同じ
INSIGHT
iPhoneはスキャンツールからロボットの目へ役割が拡張される。パイプラインの構造は変わらない。
項目 SIMULATION REAL
カップ位置 物理エンジン
ground truth		 iPhone LiDAR
ARKit推定
関節角度 target ≒ actual
（理想的追従）		 バックラッシュ
熱変形・遅延あり
重力・摩擦 設定値どおり
完全均一		 経年劣化
温度で変化
環境 固定・再現可能 人間が変動させる
ケーブル干渉
成否判定 座標誤差
place_err < 5cm		 「台座に乗って
3秒静止」で十分
PRINCIPLE
精度はあとからお金で解決できる。
まず体験が成立するかを確認する。
PHASE 2a
ゼロコスト検証
¥0
関節完走フラグ（全セグメントを閾値内で通過）
iPhone LiDAR 動作前後スナップショット比較
「カップが台座に乗っているか」を目視に代わって記録
今すぐ使える。追加機材ゼロ。Xcodeなしで始められる（Record3D等）
PHASE 2b
台座センサー追加
〜¥2,000
ロードセル + HX711 + Arduino（固定環境デモ限定）
台座にカップの重さが乗ったかをバイナリで判定
産業ライン的な固定シナリオのデモに有効
協働環境では環境が固定できないため限定的。デモ精度の向上用途。
PHASE 3
iPhone ARKit ストリーミング
Xcode
ARKit + LiDARでカップ3D座標をリアルタイム取得
WebSocketでMacに送信、Pythonで受信
シミュレーションと同じログ構造で実機データを記録
cup_x/y/zをUnity値 → iPhone実測値に差し替えるだけ
Real2Render2Realの完全な構造。仮想と現実のデータが同じフォーマットで並ぶ。