Embodied AI
ロボットの世界モデルを制御に使うには：状態推定・予測・行動生成の役割分担
世界モデルを状態推定やMPCの代替ではなく、将来予測と候補行動評価を担う上位層として捉え、安全な制御構成と判断基準を整理する。
ロボット経路計画の衝突判定設計：安全性・計算量・制御周期をどう両立するか
衝突判定を計画・実行・保護監視に分け、判定周期、幾何精度、安全マージン、再計画を設計する基準を整理します。
ロボット学習の合成データ戦略：実機データとの境界をどう設計するか
合成データが実機データを代替できる条件と、接触・センサー要因で併用すべき条件を、評価方法とともに整理する。
ロボット学習データの収集設計：実機デモの記録形式と品質検証
実機デモをepisode・step単位で記録するデータ設計と、同期・欠損・物理妥当性・成功ラベル・データリークの検証方法を整理します。
VLAと低レベル制御の責務分担：安全で実装しやすいロボット構成とは
VLAをモーター制御へ直結する構成と、タスク方策・目標姿勢に限定する構成を比較し、安全な制御階層の設計基準を整理します。
ロボットに触覚と力覚を加える設計判断：視覚との役割分担
視覚、指先触覚、手首力覚の違いを整理し、把持・挿入・嵌合でのセンサーフュージョンと導入判断を解説する。
