記事一覧
Physical AI、Embodied AI、ロボティクスに関する記事の一覧です。
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。
Physical AIの可観測性設計：センサー・推論・制御を横断して失敗を追跡する方法
センサー取得からアクチュエータ応答までを相関IDと複数の時刻で結び、分散トレース、rosbag2、構造化ログを使って遅延と失敗を再現可能に調べる設計を解説します。
ロボット視覚サーボ入門：画像ベース制御と位置ベース制御の選択
IBVSとPBVSの仕組み、必要な幾何情報、視野や深度の制約を比較し、ピック・接近・組立における選択基準を整理します。
Physical AIの評価設計：タスク成功率だけでなく安全性と再現性を測る方法
ロボットAIをタスク成功率だけで判断せず、安全イベント、実行条件、環境変動、試行間の再現性まで測定する評価設計を整理します。
接触作業のロボット制御設計：インピーダンス制御とアドミッタンス制御の選び方
接触作業におけるインピーダンス制御とアドミッタンス制御を、指令インタフェース、センサー、環境剛性、遅延、安全性から選定する方法を整理します。
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。
ROS 2 Lifecycle Nodeの実践設計：起動順序・停止処理・異常復旧を状態機械で管理する
ROS 2 Lifecycle Nodeの状態遷移とコールバックの責務を整理し、複数ノードの起動順序、段階的な停止、異常復旧の判断基準を解説します。
リアルタイムなロボットAI基盤：推論・制御・通信の実行予算を設計する
制御期限を先に確保し、ROS 2通信とAIを独立した予算で管理するための設計、計測、縮退判断を整理します。
ROS 2のノード合成を使い分ける：コンポーネント、ゼロコピー、障害分離の設計
ROS 2 Jazzyを前提に、Composable Node、Intra-process Communication、プロセス分離を遅延・メモリ・障害分離の観点で比較します。
ロボットのセンサー異常処理設計：検出から安全な縮退運転まで
センサー欠損や異常値を検出する層を整理し、速度制限、冗長系切替、機能停止、停止へ縮退する判断基準を解説します。
