センサーフュージョン
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。
ロボットに触覚と力覚を加える設計判断：視覚との役割分担
視覚、指先触覚、手首力覚の違いを整理し、把持・挿入・嵌合でのセンサーフュージョンと導入判断を解説する。
