VLM
ロボット視覚の語彙設計：オープンボキャブラリー認識とタスク限定認識の使い分け
ロボット視覚で、未知物体に強い認識と固定対象に強い認識をどう選ぶか。仕組み、制約、安全な組み合わせ方、評価指標を整理する。
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。
ロボット視覚の分布外検知：未知物体を見つけて安全に行動を保留する設計
未知物体や分布外入力を検出する手法を比較し、認識結果を安全に保留する受理ゲート、評価指標、実装上の制約を整理します。
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。
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。
Jetson上でVLMと物体検出を組み合わせる推論パイプライン設計
Jetsonの限られた計算資源で、物体検出器とVLMを分担させる構成、最適化、評価指標、安全上の制約を整理します。
