カメラ
ロボット視覚の語彙設計：オープンボキャブラリー認識とタスク限定認識の使い分け
ロボット視覚で、未知物体に強い認識と固定対象に強い認識をどう選ぶか。仕組み、制約、安全な組み合わせ方、評価指標を整理する。
ロボットビジョンのシャッター方式選定：動体歪み・同期・画質を比較する
画像面速度と読み出し時間から、グローバル／ローリングシャッターの選び方と動体歪みの評価手順を整理します。
ロボット視覚の分布外検知：未知物体を見つけて安全に行動を保留する設計
未知物体や分布外入力を検出する手法を比較し、認識結果を安全に保留する受理ゲート、評価指標、実装上の制約を整理します。
ロボットの幾何キャリブレーション実践：関節誤差・工具座標・カメラ座標をどう校正するか
ロボットの幾何誤差を座標系、関節、TCP、カメラに分解し、外部計測による校正と独立データを用いた実機検証の手順を整理します。
ロボットの3D空間表現を選ぶ：ボクセル・TSDF・点群・ニューラル表現の比較
未知空間、表面、距離、認識クエリの違いから、ロボット向け3D空間表現の選び方と併用方法を整理します。
ロボットの能動視覚設計：認識精度と行動コストから次の視点を選ぶ方法
能動視覚のNext-Best-Viewを、下流タスクの情報価値と移動・安全コストから設計する方法を解説します。
ロボット自己位置推定のセンサーフュージョン設計：カメラ・LiDAR・IMUの役割分担
カメラ・LiDAR・IMUの観測特性を整理し、環境条件と推定要件からVIO、LIO、3センサー融合、EKF、因子グラフを選ぶ基準を示す。
ロボット視覚サーボ入門：画像ベース制御と位置ベース制御の選択
IBVSとPBVSの仕組み、必要な幾何情報、視野や深度の制約を比較し、ピック・接近・組立における選択基準を整理します。
カメラとLiDARの外部キャリブレーション：点群と画像を正しく重ねる方法
カメラとLiDARの座標変換を校正し、再投影誤差や未使用データで融合結果を検証する手順と判断基準を整理します。
ロボットセンサーの時刻同期設計：カメラ・LiDAR・IMUのデータを正しく重ねる方法
カメラ・LiDAR・IMUの時刻ずれを固定オフセット、ドリフト、遅延に分け、PTPや外部トリガー、ソフトウェア補正の選択基準を整理する。
