VLA
学習方策を安全に動かすランタイム保証：監視・シールド・フォールバックの設計
学習方策をアクチュエータへ直結せず、制約監視、出力修正、リカバリ、停止を分離して設計する方法と限界を整理します。
ロボットの長期記憶アーキテクチャ：エピソード・意味・手続き記憶をどう設計するか
ロボットの長時間タスクにおける3種類の記憶の役割、検索・更新・再検証の流れ、導入時の判断基準を整理します。
ロボット学習のアクション表現を選ぶ：関節・手先・速度指令の設計比較
関節、エンドエフェクタ、速度指令の仕組みと制約を比較し、模倣学習やVLAを実機へ接続する際の選定基準を整理します。
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。
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。
