ロボティクス入門

ICPはなぜ失敗するのか

2D点群の位置合わせを実行し、残差・対応率・真の姿勢誤差が一致しない理由を確かめる。

実装・実験 · 5分

Nav2で経路はあるのに進めない原因を調べる

車体の幾何、コストマップ、追従制御、指令の伝達を順に調べ、停止原因を設定の総当たりにせず特定する。

実装・実験 · 7分

ロボットの座標変換入門

回転と並進の向きを数値例で確認し、逆変換・クォータニオン・ROSのフレーム表現を結び付ける。

入門 · 6分

rosbag2でロボットの不具合を再現する

入力ログと設定を固定して比較実験を組み、TFの二重配信や時刻の混在による再生失敗を切り分ける。

実装・実験 · 9分

制御工学入門 2026年9月7日 Lab

PID制御をPythonで試す — ゲイン・遅延・飽和で応答はどう変わるか

同じ二次遅れモデルでPID制御を比較し、遅延と出力制限、積分の蓄積が目標値への追従をどう変えるかを再現する。

実装・実験 · 4分

Feature Tracking（特徴点追跡）入門 — 同じ点をフレーム間で見失わない方法

特徴点追跡は、連続画像の同じ物理点をフレーム間で対応付ける処理である。テンプレート追跡、Lucas–Kanade光学フロー、記述子マッチング、RANSAC、外れ値除去、カルマン予測を数式と実装手順で整理し、Visual OdometryやSLAMで破綻する条件と改善策を解説する。

入門 · 13分

Loop Closure入門 — SLAMのドリフトを一周分まとめて直す

Loop Closure（閉ループ検出）は、ロボットが以前に訪れた場所へ戻ったことを認識し、蓄積した自己位置誤差を地図全体へ配分して補正する処理である。場所認識、画像検索、幾何検証、Pose Graph最適化、誤検出対策、現行SLAM実装と研究を体系的に解説する。

入門 · 8分

Optical Flow入門 — 画像の動きから速度と構造を読む

Optical Flowは、連続画像の各画素がどの方向へ動いたかを表すベクトル場である。輝度一定の拘束、Lucas–KanadeとHorn–Schunck、ピラミッド、密なフローと疎な特徴追跡、RAFTなど学習ベース手法、カメラ運動・動的物体・評価方法を数式で解説する。

入門 · 8分

PnP入門 — 3次元点と画像だけでカメラ姿勢を求める

Perspective-n-Point（PnP）は、既知の3次元点と画像上の対応点からカメラの位置・姿勢を推定する幾何問題である。投影式、P3P/AP3P、EPnP、反復最適化、RANSAC、平面退化、Visual SLAM・AR・測量での使い分けを数式と実装手順で解説する。

入門 · 11分

油圧システム入門 — パスカルの原理からロボットの力制御まで

油圧はなぜ小さな入力でショベルの巨大なアームを動かせるのか。ポンプ、制御弁、シリンダ、作動油、センサ、制御器を一つの閉ループとして捉え、圧力・流量・効率の数式、建設機械・農業機械の現行技術、電動油圧化と最新研究を図解する。

入門 · 11分

屋内自律ロボットの全体像 — センサから走行制御までの学習ロードマップ

センサ・自己位置推定・地図・経路計画・制御を一つの流れとして理解し、目的に合わせて既存記事を読む順番を選ぶ。

学習ガイド · 4分

LiDAR-SLAM入門 — レーザー点群で「自分がどこにいるか」を知る技術

カメラが光の反射パターンから間接的に距離を推定するのに対し、LiDARはレーザー光の飛行時間から距離を直接測る。この能動的な測距センサーが返す点群同士を重ね合わせる技術がLiDAR-SLAMである。ICP/NDTというスキャンマッチングの2大アルゴリズムから、LOAMの特徴点設計、Loop ClosureとGraph SLAM、LeGO-LOAM/Cartographer/LIO-SAM/FAST-LIO2に至る代表アルゴリズムの系譜まで、LiDAR-SLAMの仕組みを土台から体系的に整理する。

入門 · 32分

VIO/LIO入門 — IMUとカメラ・LiDARを組み合わせて自己位置を求める技術

カメラだけ、LiDARだけでは自己位置推定は破綻する場面がある。加速度計とジャイロを内蔵するIMUを組み合わせることで弱点を補い合うVIO(Visual-Inertial Odometry)とLIO(LiDAR-Inertial Odometry)は、なぜIMU単体では位置が求まらないのかという原理から、Filter-basedとOptimization-basedという2つの設計思想、ROVIO/OKVIS/VINS-Mono/OpenVINS/LIO-SAM/FAST-LIO2に至る代表アルゴリズムまでを体系的に整理する。

入門 · 26分

Visual-SLAM入門 — カメラで「自分がどこにいるか」を知る技術

GPSも地図もない場所で、カメラ映像だけを頼りに自分の位置と周囲の地図を同時に求める技術がVisual-SLAMである。特徴点の追跡からEpipolar幾何、Visual Odometryとの違い、ORB-SLAM/LSD-SLAM/DSOに至る代表アルゴリズムの系譜、Bundle Adjustmentまで、Visual-SLAMの仕組みを土台から体系的に整理する。

入門 · 30分

ロボティクス入門 2026年9月7日 Lab

ROS 2で地図作成から自律走行まで — Jazzy・Nav2の最小再現手順

Jazzyの公式シミュレーションを入口に、地図作成・保存・再読み込み・ゴール指定を分けて確認する。

実装・実験 · 7分

ロボティクス入門 2026年9月7日 Lab

センサフュージョンがうまくいかない理由 — 時刻ずれ・座標系・外部較正

複数センサを組み合わせたときの破綻を、時刻・座標・取付位置・共分散の順に切り分ける。

入門 · 7分

ロボティクス入門 2026年9月7日 Lab

SLAMの精度をどう測るか — ATE・RPE・処理時間と失敗例

絶対軌跡誤差と相対姿勢誤差の違いを合成データで確認し、時間同期・整列・失敗区間をそろえた評価手順を作る。

実装・実験 · 6分

ロボティクス入門 2026年9月6日

Sensor Fusion入門 — 複数のセンサーから、1つの世界モデルを作る技術

カメラは意味に強く、LiDARは幾何に強く、IMUは動きに強く、それぞれ苦手がある。Kalman Filter/Factor Graphによる確率的・最適化的な統合の仕組みから、VIO(Camera×IMU)・LIO(LiDAR×IMU)・BEV Fusion(Camera×LiDAR)まで、複数センサーを1つの世界モデルへ統合するSensor Fusionの基礎を体系的に整理する。

入門 · 24分

コンピュータビジョン入門 2026年9月4日

バンドル調整基礎入門 — カメラ姿勢と3D点を同時に磨き上げる非線形最小二乗

バンドル調整（Bundle Adjustment）は、多数のカメラ姿勢と3D点を同時に動かし、全観測の再投影誤差を最小化する非線形最小二乗問題である。なぜヤコビアンが疎になるのか、Schur補行列がなぜ大規模問題を解けるようにするのか、Levenberg-Marquardt法の役割、ゲージ自由度、そしてPose Graph最適化やSfMとの関係を、式と図で体系的に解説する。

入門 · 18分コンピュータビジョン入門 2026年9月4日

カメラキャリブレーション入門 — レンズ歪みと内部パラメータを求める

カメラキャリブレーションは、画素座標と3次元空間を対応づけるために内部パラメータとレンズ歪みを求める処理である。ピンホールモデルの再確認から、半径方向・接線方向歪みモデル、Zhangの平面パターン法、再投影誤差の最適化、そしてVisual SLAMやVOでキャリブレーションがずれると何が壊れるかまでを数式と図で体系的に解説する。

入門 · 14分

コンピュータビジョン入門 2026年9月4日

ホモグラフィ変換入門 — 平面の対応を1枚の3x3行列で説明する

ホモグラフィは、同一平面上の点、または純回転するカメラの視野を1枚の3x3射影変換で結びつける関係式である。DLT法による推定、RANSACによるロバスト化、回転・並進・平面法線への分解、エピポーラ幾何との使い分けを、画像スティッチングやAR平面追跡への応用とあわせて数式と図で解説する。

入門 · 13分コンピュータビジョン入門 2026年9月4日

Multi-View Stereo入門 — 疎な点群を密な3D形状へ埋める

Multi-View Stereo（MVS）は、既知のカメラ姿勢を使って多数の画像から密な3D形状を復元する技術である。光度一貫性という基本原理、Plane-SweepとPatch-based（PMVS）という二つの古典的アプローチ、MVSNetに代表される深層学習ベース手法、深度マップ融合によるメッシュ化までを、ステレオカメラ・デプスカメラとの関係とあわせて式と図で体系的に解説する。

入門 · 18分

コンピュータビジョン入門 2026年9月4日

Structure from Motion入門 — バラバラな写真群から3次元と撮影位置を同時に復元する

Structure from Motion（SfM）は、順序も撮影位置も分からない複数枚の写真から、シーンの3次元構造とすべてのカメラ姿勢を同時に復元する技術である。特徴マッチング、幾何検証、Incremental/Global SfMという二つの再構成戦略、三角測量、Bundle Adjustmentとの関係、そしてVisual-SLAMとの違いを、COLMAPなど現行実装とあわせて体系的に解説する。

入門 · 16分

ロボティクス入門 2026年9月4日

ロボットアーム運動学入門 — 順運動学・逆運動学・ヤコビアン

関節角度から手先の位置・姿勢を求める順運動学、その逆を解く逆運動学、そして両者の「速度」をつなぐヤコビアン。DHパラメータによる座標変換の作り方から、解析的IK・数値的IK(Damped Least Squares)・特異点・冗長自由度まで、ロボットアームの動きを支配する運動学を一から積み上げて解説する。

入門 · 20分

ロボティクス入門 2026年9月4日

力制御・インピーダンス制御入門 — 接触するロボットの作り方

位置制御が硬い環境で接触力を大きくし得る理由から出発し、仮想バネ・ダンパ・質量で力と変位の関係を設計するインピーダンス制御、力から位置修正量を求めるアドミタンス制御、方向ごとに分けるハイブリッド制御を、式・条件・限界とともに解説する。

入門 · 20分

ロボティクス入門 2026年9月4日

群制御(マルチロボット)入門 — 群れ・隊列・合意形成の作り方

1台のロボットでは解けない問題を、多数のロボットの「単純な局所ルール」だけで解く群制御。Boidsによる群れの再現から、コンセンサスアルゴリズムによる合意形成、リーダー追従・仮想構造・振る舞いベースという3つの隊列制御まで、集中型と分散型の違いを軸に体系的に整理する。

入門 · 18分

Behavior Planning入門 — FSM・Behavior Tree・POMDPで自動運転の「次の行動」を決める

自動運転のBehavior Planningは、認識結果から停止・追従・車線変更・合流などの行動を選び、経路計画とMPCへ制約を渡す判断層である。FSM、Behavior Tree、POMDP、現行ADAS、安全評価を図と数式で解説する。

入門 · 20分

Behavior Planning入門 — FSM・Behavior Tree・POMDPで自動運転の「次の行動」を決める

入門 · 20分

占有格子地図入門 — LiDARとカメラの観測を「通れる確率」へ変える

Occupancy Grid Mapは空間をセルに分け、占有・自由・未知を確率で表す。ベイズ更新、log-odds、逆センサモデル、ray casting、動的物体、3D voxel、経路計画との接続を数式と図で解説する。

入門 · 15分

SAE自動運転レベル0〜5入門 — ADASと自動運転の責任境界を正しく読む

SAE J3016のレベル0〜5は性能ランキングではなく、動的運転タスク、監視、フォールバック、ODDを誰が担うかの分類である。現行ADAS例、人間への引継ぎ、遅延、安全評価、SOTIF、サイバー攻撃まで図解する。

入門 · 15分

V2X入門 — クルマ同士・信号機・ネットワークを安全につなぐ通信技術

V2V・V2I・V2N・V2Pは何を交換し、DSRC/ITS-G5とC-V2Xはどう違うのか。遅延・到達信頼性・混雑、協調認識、PKI、位置プライバシー、フェイルセーフを数式と図でつなぐ。

入門 · 13分

制御工学入門：状態オブザーバと線形カルマンフィルタ — 見えない状態を推定する

センサ値は状態そのものではない。線形カルマンフィルタの予測・更新、可観測性、共分散、数値例、LQR/PID/MPCとの接続、ロボット実装と故障時安全を解説する。

入門 · 11分

制御工学入門：LQR — 状態を重み付けして最適なフィードバックを作る

LQRは状態空間モデルと二次評価関数から、状態フィードバックのゲインをリカッチ方程式で導く。PID/MPCとの違い、可観測性、ロボット実装、安全までを解説する。

入門 · 10分

制御工学入門：モデル予測制御 — 未来を予測して制約の中で動かす

モデル予測制御（MPC）は、モデルで将来を予測し、入力・状態・安全制約を満たす操作列を繰り返し最適化する。PIDとの役割分担、数式、実装、研究・製品例までを解説する。

入門 · 12分制御工学入門 2026年9月3日

制御工学入門：経路計画 — A*、Dijkstra、RRT、PRMをどう使い分けるか

経路計画は最短線を引く処理ではない。地図、ロボットの大きさ、探索空間、計算時間、動的障害物、安全停止を扱うA*/Dijkstra/RRT/RRT*/PRMを比較する。

入門 · 10分制御工学入門 2026年9月3日

制御工学入門：PID制御 — 誤差を三つの時間スケールで扱う

PIDは比例・積分・微分を足すだけの制御器ではない。対象、遅れ、飽和、ノイズ、安全を観測し、追従と外乱抑制を両立させるための実装技術を、式・調整法・ROS 2の例で解説する。

入門 · 12分

制御工学入門：軌道生成 — 最小ジャーク、5次多項式、台形速度プロファイル

経路はどこを通るか、軌道はいつどの速度で通るかを決める。最小ジャーク、5次多項式、台形・三角速度プロファイルを式・図・実装・安全の観点から解説する。

入門 · 10分

コンピュータビジョン入門 2026年9月3日

Epipolar Geometry（エピポーラ幾何）入門 — 2枚の画像から奥行きとカメラ運動を読む

エピポーラ幾何は、同じ3次元点が二つの画像にどう写るかを拘束する理論である。Fundamental MatrixとEssential Matrix、8点法・5点法、RANSAC、三角測量、ホモグラフィとの選択、校正、OpenCV/COLMAP実装、失敗条件と近年の学習ベース推定を、数式と図で体系的に解説する。

入門 · 26分

コンピュータビジョン入門 2026年9月3日

Feature Detection（特徴点抽出）入門

画像の中から「もう一度見つけられる場所」を選び、対応付けに使う特徴点抽出。コーナー、Blob、DoG、FAST、ORB、SIFTの原理から、頑健性、評価、現行ツールと学習ベース手法までを一つにつなげて解説する。

入門 · 22分

コンピュータビジョン入門 2026年9月3日

VO/VIO入門 — カメラとIMUで移動を推定するための実践的な基礎

Visual Odometry（VO）とVisual-Inertial Odometry（VIO）は、連続画像と慣性計測からロボットやカメラの相対運動を推定する技術である。単眼のスケール不定性、IMU事前積分、初期化、フィルタと最適化、VINS-Mono・OpenVINSなどの実装、評価指標、失敗条件を数式と図で整理する。

入門 · 25分