センサー
自律ドッキングの実装設計：位置合わせ・接近制御・充電接続を分解する
自律ドッキングを大域移動、相対位置合わせ、低速接近、接触・充電確認に分け、センサー選定と失敗復旧の判断基準を整理します。
キャリブレーション誤差を計画へ伝える：ロボットの位置不確実性を扱う方法
校正後に残る誤差を共分散として表現し、座標変換、衝突判定、経路計画、把持計画へ伝播させる設計と判断基準を解説します。
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。
人協働ロボットの近接安全設計：人の動きを推定して速度制限へつなげる方法
人体の位置・接近速度・予測軌道を不確実性とともに扱い、速度制限や保護停止へ接続する設計方法と検証基準を整理します。
不確実性を扱うロボット把持計画：成功確率に応じて実行と再観測を切り替える
把持スコアをそのまま成功確率とみなさず、不確実性、観測コスト、安全制約を統合して実行・再観測・中止を判断する設計を解説します。
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。
接触作業のロボット制御設計：インピーダンス制御とアドミッタンス制御の選び方
接触作業におけるインピーダンス制御とアドミッタンス制御を、指令インタフェース、センサー、環境剛性、遅延、安全性から選定する方法を整理します。
ロボットのセンサー異常処理設計：検出から安全な縮退運転まで
センサー欠損や異常値を検出する層を整理し、速度制限、冗長系切替、機能停止、停止へ縮退する判断基準を解説します。
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。
