#ロボティクス入門

ロボティクス入門 2026年9月7日

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 ロボティクス入門 2026年9月7日

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 コンピュータビジョン入門 2026年9月7日

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 機械学習入門 2026年9月5日

Object Detection・Semantic Segmentation入門 — 画像から「何がどこにあるか」を読み取る

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。

入門 · 25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 ロボティクス入門 2026年9月3日

Dead Reckoning入門 — 車輪・IMU・GNSSでロボットの移動を積分する

Dead Reckoning（推測航法）は、車輪の回転、IMU、速度センサを積分してロボットの姿勢と位置を更新する基本技術である。差動二輪の運動学、誤差の蓄積、EKFによる補正、屋内搬送ロボットや自動運転での実装を数式と図解で説明する。

入門 · 10分