ROBOTICS TRACK
ロボティクス
順運動学・逆運動学・軌道計画・SLAM・力制御・ROS 2… ロボット工学の仕組みを、まず TL;DR でつかみ、そこから数理・原理まで。
Concept Map
原理・深掘り
ロボット工学の仕組みを、まず TL;DR で要点をつかみ、そこから数理・原理まで。
LiDAR・カメラのセンサ融合
点群と画像を単純に足しても精度は上がらない。座標変換・時刻同期・早期/後期融合の設計原理を押さえれば、認識精度と頑健性を同時に底上げできる。
ROS 2のアーキテクチャ
ノード間通信をDDSに一任する設計で、実機投入時のリアルタイム性・セキュリティ・信頼性の壁をROS 1より前もって回避できます。
Sim-to-Real転移
シミュレータで鍛えた方策が実機で崩れる原因を「リアリティギャップ」として分解し、ドメインランダム化とシステム同定という2つの原理的対策の使い分けが分かります。
SLAM（自己位置推定と地図構築）
地図が無い場所でロボットが迷わず動ける理由を、自己位置と地図を同時推定する仕組みから原理で理解できます。
パーティクルフィルタとモンテカルロ位置推定
地図はあるのに自分の位置が分からないロボットを、多数の仮説を確率的に淘汰する発想だけで収束させる原理をリサンプリングの中身から解説。
ヤコビ行列と操作性
関節速度とエンドエフェクタ速度をつなぐヤコビ行列の原理を解けば、特異点の回避も力覚制御の設計も一つの数式から見通せます。
ロボットアームのPID制御と非線形性
1関節で効くPIDが多関節アームで暴れる理由を原理から解明。重力補償と計算トルク法まで分かればチューニング地獄を抜け出せます。
ロボットの動力学（Newton-Euler・Lagrange法）
関節トルクと運動の関係を数式ではなくアルゴリズムとして導出。逆動力学制御やシミュレータの中身が正確に読めるようになります。
ロボットの物体検出と把持計画
見えているだけでは掴めない。カメラ画像から6D姿勢を推定し遮蔽下でも把持点を選ぶ、知覚から動作までの変換原理を解説。
安全性と協働ロボット（コボット）
安全柵なしで人と並んで働かせたい人向けに、速度・分離監視や力制限の設計原理と規格の考え方を整理。停止までの原理を理解すれば導入判断を誤りません。
軌道計画（スプライン・多項式補間）
経由点をガクガク動かさず滑らかに結ぶための多項式・スプライン設計を原理から整理。加加速度制約と時間最適化のトレードオフが分かります。
脚型ロボットの歩行とバランス制御
転ばずに歩かせる勘所はZMPの安定判定にある。歩行パターン生成と外乱回復の原理を押さえれば、脚型を選ぶべき場面が見えてくる。
視覚オドメトリとVisual SLAM
カメラ映像だけで自己位置を求める仕組みと、単眼カメラが必ず陥るスケールドリフトの正体、ステレオ・RGB-Dによる解決策を原理から整理。
順運動学と逆運動学
関節角度と手先位置を自在に変換できれば、ロボットアームの軌道設計や制御の土台が固まります。同次変換行列と逆運動学の解法を原理から整理。
占有格子地図（Occupancy Grid Map）
測距センサの雑音や不確実性をそのまま地図に織り込み、ロボットが安全な経路を自ら判断できる地図表現の原理を、ベイズ更新の数式から解説。
動作計画（RRT・PRM）
障害物だらけの高次元空間でも経路が瞬時に見つかる理由を、RRTとPRMのサンプリング原理と完全性の違いから解き明かします。
複数ロボットの協調とスワーム
1台の限界を台数でなく仕組みで超える。中央集権と分散自律の境界、局所ルールが全体挙動を生む群知能の原理までを整理します。
力制御とコンプライアント制御
位置制御だけでは接触作業が破綻する理由と、力覚センサ・インピーダンス制御で人と安全に協働する仕組みを原理から解説。