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。
2026年9月6日 ロボティクス入門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。
2026年9月5日 ロボティクス入門バウンディングボックスで物体を囲むObject Detectionと、ピクセル単位で意味を割り当てるSemantic Segmentation。両者の違いから、Instance/Panoptic Segmentationとの関係、R-CNNからDETR/DINOに至る代表アルゴリズムの系譜、点群を対象にした3D版まで、画像認識の基礎を体系的に整理する。