Embodied AI
ロボットのタスク実行アーキテクチャ：行動木・状態機械・プランナーの選択基準
ロボットのタスク実行における行動木・状態機械・プランナーの役割を比較し、再利用性と検証性を両立する構成を整理する。
自然言語からロボット行動へ：3Dグラウンディングと実行制約の設計
自然言語の指示を対象物、3D目標、座標系、動作前提、完了条件へ分解し、実行前に検証する設計を解説します。
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。
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。
ロボット失敗ログの活用設計：再学習と回帰テストへつなぐデータループ
ロボットの失敗ログを、検出・ラベル付け・パターン化し、再学習用データと回帰テストへ分岐させる設計を整理します。
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。
Physical AIの評価設計：タスク成功率だけでなく安全性と再現性を測る方法
ロボットAIをタスク成功率だけで判断せず、安全イベント、実行条件、環境変動、試行間の再現性まで測定する評価設計を整理します。
