Robotics
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。
ロボットの地図を長期運用する：環境変化の検出と再マッピング設計
静的地図と動的障害物を分離し、変化の検証、地図の昇格、旧版保持までを長期運用の設計として整理します。
学習ベースのロボット機能を説明可能にする安全ケースの作り方
学習モデルの精度だけに依存せず、運用範囲、危険源、安全要求、検証証拠、監視条件、変更管理を安全ケースとして結び付ける方法を整理します。
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。
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。
