機器人資料與硬體

透過身份、金鑰儲存、安全域、最小權限、網路分段、證書生命週期和恢復測試，保護 ROS 2 和 DDS 機器人命令。

選擇機器人 CPU、 GPU 和 NPU 工作負載時，主要參考延遲、記憶體頻寬、功耗、熱量和分析資料，而非僅憑峰值 TOPS 資料。

辨識機器人關節摩擦、斯特里貝克、庫侖摩擦和粘性摩擦，然後將有界前饋或觀察者與回饋和真實驗證結合起來，並整理真實機器人部署前需要核對的條件、指標與失敗證據。

構建機器人從感測器暴露到傳輸、預處理、模型執行、佇列、後處理和命令應用的推斷延遲預算，並整理真實機器人部署前需要核對的條件、指標與失敗證據。

透過無電流測試、角域分析和受控掃掠法，將齒輪轉矩與電流、換向、母線電壓、摩擦和機械擾動分離，並整理真實機器人部署前需要核對的條件、指標與失敗證據。

構建可重複的視覺-語言-動作機器人策略評估，包含任務層級、置信區間、延遲、介入措施、失效隔離和換位測試，並整理真實機器人部署前需要核對的條件、指標與失敗證據。

瞭解機器人抓握規劃如何生成候選方案、評分接觸、過濾 IK 和碰撞約束、規劃接近路徑和提起，以及驗證真實抓取，並整理真實機器人部署前需要核對的條件、指標與失敗證據。

瞭解機器人安全功能如何獲得所需的 PL 或 SIL，架構和診斷如何支援目標，以及如何驗證完整的物理反應，並整理真實機器人部署前需要核對的條件、指標與失敗證據。

學習如何透過資訊激勵、同步測量、可辨識參數、約束估計和持續驗證來辨識機器人模型，並整理真實機器人部署前需要核對的條件、指標與失敗證據。

理解機器人擴散策略如何生成多模態動作序列，利用觀察和動作視野，並要求延遲、控制器和安全驗證，並整理真實機器人部署前需要核對的條件、指標與失敗證據。