LiDAR
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。
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。
