ロボット制御
ロボットの電力制約をタスク計画へ反映する：3層設計の考え方
電池状態の推定、タスクごとの消費予測、充電判断を3層に分け、ロボットの長時間運用に適した計画粒度を整理します。
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。
ロボット方策の機体間移植設計：形状・関節・センサー差を吸収する方法
異なるロボットへ学習済み方策を移植するため、共通タスク表現、機体アダプター、センサー正規化、動力学適応の設計と判断基準を整理します。
ロボット制御を実機に合わせる：アクチュエーター制約をモデル化して計画へ反映する方法
飽和・量子化・バックラッシュを分離してモデル化し、軌道生成と上位計画で実機の実行可能性を判定する設計を解説します。
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。
ロボット行動方策の実行粒度：アクションチャンクと再計画周期の設計
VLAや模倣学習で、予測長Hと再計画間隔Kを分けて設計する考え方を、制御周期・遅延・タスク特性から整理します。
ロボットの失敗からの復旧設計：リトライ・再計画・人への引き継ぎを使い分ける
ロボットの実行失敗を分類し、安全条件・状態の信頼性・副作用から、リトライ、再計画、停止と人への引き継ぎを選ぶ設計を整理します。
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AIの検証パイプライン：シミュレーションからHIL・実機試験へ移す方法
シミュレーション、HIL、実機試験の役割を分け、変更リスクに応じた実行頻度と実機移行の出口条件を設計する方法を解説します。
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。
