東北大学は6月7日、人間の計測データを使わずに、深層強化学習を用いて7自由度の多関節アームの自然なリーチング運動パターンを生成する手法を提案したことを発表した。 同成果は、東北大 大学院工学研究科 ロボティクス専攻の林部充宏教授、同・Han Jihui大学院生(研究当時)らの研究チームによるもの。詳細は、IEEEが発行する「IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL ROBOTICS AND BIONIC」に掲載された。 ヒトの身体の運動制御は、実は数学的には難題だ。意識することなく身体を動かしているが、いくつもの関節があり、なおかつ動かせる方向(自由度)が複数あるものも多いためで、この自由度の多さの問題は、多数の関節の冗長性問題と多数の骨格筋の冗長性問題に起因し、「多自由度空間問題」といわれる。ヒトがどのようなメカニズムで、この多自由度空間問題を解決しているのかという議論は
長・短期記憶 - Wikipedia
長・短期記憶 (LSTM) セルはデータを連続的に処理し、長時間にたってその隠れ状態を保持することができる。 長・短期記憶（ちょう・たんききおく、英: Long short-term memory、略称: LSTM）は、深層学習（ディープラーニング）の分野において用いられる人工回帰型ニューラルネットワーク（RNN）アーキテクチャである[1]。標準的な順伝播型ニューラルネットワークとは異なり、LSTMは自身を「汎用計算機」（すなわち、チューリングマシンが計算可能なことを何でも計算できる）にするフィードバック結合を有する[2]。LSTMは（画像といった）単一のデータ点だけでなく、（音声あるいは動画といった）全データ配列を処理できる。例えば、LSTMは分割されていない、つながった手書き文字認識[3]や音声認識[4][5]といった課題に適用可能である。ブルームバーグ ビジネスウィーク誌は「これらの
どもどもYanでっす。 本日のお題は「MEGAを静音化」でっす。 MEGAを使ってて気になりませんか？プリント時のピロピロ音。これはステッピングモーターの制御が原因です。格安3Dプリンタは、ほとんどがA4988というモータードライバを使ってモーターを制御しています。でもこのドライバ格安なだけあって動作はするけど変な音がしてしまうんです。そこで変な音の出ない仕組みを搭載したモータードライバに交換して静かにしようというのが今回の内容になります。 注意今回の記事の内容はMEGAの改造にあたります。メーカーの保証を受けられなくなる可能性があることを考慮して自己責任で行ってください。 MEGA、MEGA-Sともにメインボードにいくつか種類があり、モータードライバが取り外せないタイプのものの存在が確認されています。実際にモータードライバを購入する前に、モータードライバがメインボードに直接取り付けられて
RDSを自動停止・自動起動する - Qiita
RDSの自動停止と自動起動の設定方法。 CloudWatchEvent と SSMAutomation を利用します。 他にも「lambdaを使って特定のタグがついた全てのインスタンスの停止APIを呼び出す」みたいなのがありますが、こちらはインスタンスIDを指定するだけで設定できます。 ポリシーの作成 実行用のポリシーとロールの作成が必要です。 すでにある場合は イベントルールの作成 までスキップしてください。 IAM > ポリシー > ポリシーの作成 をクリック RDSに対するアクセス許可 サービス で「RDS」を選択 「rds」を入力するとすぐに出てくる アクション で「StartDBInstance」と「StopDBInstance」を選択 「start」「stop」を入力するとすぐに出てくる リソース で「このアカウント内のいずれか」にチェックを入れる SNSに対するアクセス許可
データ同化｜カルマンフィルタと尤度 - ari23の研究ノート
データ同化（またはベイジアンフィルタ）の1つであるカルマンフィルタと尤度について、自分なりの理解をまとめます🐜 この記事を書くにあたり色々調査したところ、素晴らしい記事がたくさんありますので、それをうまく参照しながら整理します。 カルマンフィルタの難しさ 線形・ガウス状態空間モデル 制御理論の場合 予測とフィルタ カルマンフィルタ アルゴリズムの導出 尤度 おわりに 参考文献 カルマンフィルタの難しさ カルマンフィルタはよく使われる技術ではあるんですが、理解がすごく難しいなぁと思っています。 というのも、例えばカルマンフィルタを解説する技術書や記事を見ても、その目的が制御なのか推定なのか、次元が一次元なのか多次元なのか、などで書きぶりがかなり変わってくるように感じています。 特に制御理論で発展した技術なので、著者が制御の人間かどうかで解説の仕方もかなり違う印象です。 以降でカルマンフィル
制御工学をこれから学びたい人の学習ロードマップ
みなさん，こんにちは おかしょです． 私は大学の研究室を選ぶ際に初めて制御工学と言うものを知りました．それと同時に制御工学を極めたいと思いました． しかし，問題があります．どうしたら効率よく制御工学を学ぶことができるのかです．この記事ではこれから制御工学を学ぶ人が効率よく制御工学を学ぶためのロードマップを紹介します． この記事を読むと以下のようなことがわかる・できるようになります． 制御工学の学習ロードマップ 制御工学を学ぶ順番 制御工学と一言で言っても種類があります．それが以下です． 古典制御工学 現代制御工学 ロバスト制御工学 人工知能（AI） 最後の人工知能は制御工学とは少し違うのですが，同様に扱われるので書きました．以下ではこのブログで解説している記事を順番に紹介します．紹介している記事を順番にこなすことで制御工学を身につけることができます． 古典制御工学 ラプラス変換 ラプラス変
カルマンフィルター
カルマンフィルターは、逐次ベイズフィルターの一種であり、測定データからシステムの状態を推定するアルゴリズムです。これは、ハンガリーのエンジニアであるルドルフ・カルマン(Rudolf Kalman)によって提唱されました。このカルマンフィルターはNASAのアポロ計画で使われたことで有名で、アポロを月へ導いた数式とも言えます。アポロ計画では、センサーの情報から宇宙船の正しい位置を推定し、進行方向の調整などを行う際に使用されました。 現在、カルマンフィルターにはいくつかのバリエーションがあり、これらのフィルターは、コンピュータービジョン、誘導・航法システム、バッテリー充放電状態、計量経済学、および信号処理などの、推定に依存するアプリケーションで広く使用されています。 フィルターとは フィルターという言葉を聞くと、信号処理のノイズ除去等を思い浮かべる方が多いと思いますが、ここでいうフィルターとは、
古典制御・現代制御とは？それぞれの違いと利点を比較！
名前の由来古典・現代という名前は、歴史に由来します。 古典制御は1850年ごろから盛んに研究され、1950年ごろにだいたい今の形になったとされています。一方、現代制御は1950年ごろから盛んに研究され、今も進化を続けています。 この歴史に基づき、古典制御は「昔の制御」なので「古典」、現代制御は「最近の制御」なので「現代」という名前がついています。 両者を考える上で重要なのは、コンピュータの存在を前提としているかどうかです。古典制御は手計算を前提とした制御、現代制御はコンピュータ計算を前提とした制御、とイメージするとよいでしょう。
適応制御の基礎 - Qiita
はじめに 初アドベントカレンダーに参加させていただきます。 Mendyです。17日目の制御工学です。 この記事は宮里義彦氏著の適応制御（コロナ社）を参考に書いています。 おしながき 古典制御～現代制御～これからの制御 適応制御とロバスト制御 適応制御の基礎（モデル規範型制御） 最後に プログラム 古典制御～現代制御～これからの制御 PID制御（古典制御）から始まり，状態空間モデルを用いた現代制御へと制御手法は進化をしてきました。さらに強化学習といった手法も提案をされており，さらなる進化を遂げようとしているように感じています。 そんなことにまつわる2つの経験談があります。 まず、1つ目。学部生のころ、最適制御におけるリカッチ方程式の綺麗さに感動して、なんてすごいんだってなっていました。そこまではよかったのですが、社会人の方にお会いして衝撃的な事実を聞きました。（異なる業界の場合はこのエピソー
Summary: On–off controls that switch between two different system states need to clearly communicate to users both the current state and the state the system will move to, should the user press that control. In a recent WebEx meeting with a client, I panicked thinking that I couldn’t turn my microphone on. I was supposed to give a 6-hour presentation — how was I going to do it if I couldn’t even u
ホーム / つくってみた / スパムFAXを画像解析＋機械学習でブロックしてみた
講義ノート「制御系設計論」｜みなみゆうき
大学の講義ノートを動画にしました．講義では補足説明や練習問題を入れていますが，動画では省いています．内容は，制御系設計になります．前半は，伝達関数モデルをベースとした設計（PID制御，ループ整形など）を説明し，後半は，状態空間モデルをベースとした設計（状態フィードバック，オブザーバなど）を説明します．制御工学におけるモデリングと解析を一通り学んだ人を対象としています．たとえば，極（固有値）と振る舞いの関係や安定性（安定性解析），ボード線図，ナイキスト線図は理解していることを前提としています．なお，「Pythonによる制御工学入門」（オーム社）を傍において動画をみていただくとよく理解できるのではないかと思います．また動画中に登場する数値シミュレーションは，Pythonで行っています． 動画一覧 → マガジン 第１回 制御系設計の流れ 制御系設計の流れをマスバネダンパ系のPD制御を例にとって
位置・姿勢に関する運動学 微分運動学 手先自由度と関節数が等しい場合 手先自由度と関節数が異なる場合 関節数の方が少ない場合：最小二乗法 関節数の方が多い場合：ラグランジュ未定乗数法 特異姿勢となってランク落ちした場合 階数因数分解による方法 SR逆行列（Singularity-Robust Inverse） とりあえず一旦ここまで 参考書籍 位置・姿勢に関する運動学 各関節にアクチュエータが搭載されたロボットアームを考える． 関節数をとして，各関節変位を次元ベクトルで表す． アームの手先位置と姿勢をベクトルで表す．は次元ベクトルとしておく．ふつうであるが，運動が平面上に限られて，かつ姿勢角度を問わない場合，となるといった状況もある．逆に双腕アームを有するロボットで，両手先の位置姿勢を指定したい場合は自由度になったりする． ロボットアームを使用する上で，我々はアーム手先の位置・姿勢を直接指
外乱オブザーバの紹介 - Qiita
本記事では外乱オブザーバを用いた2自由度制御について紹介します。 Matlab/Simulink Advent Calender 2019にて同日公開予定の記事とペアとなっています。こちらにて2自由度制御系の説明とフィードフォワード制御の紹介しています。 Matlabにおける状態空間表現を用いた2自由度制御と完全追従制御の紹介 https://qiita.com/wcrvt/private/e198ad9ead4a8bf80af4 フィードフォワード制御は高速に動作させることを目的としていますが，フィードバック制御はあらゆる環境下での動作を保証するために使用されます。産業用ではフィードフォワード制御が強力な手法となっていますが，ヒューマノイド等，未環境下での一定の性能を保証するためには，フィードバック制御の技術が不可欠となります。 はじめに 外乱オブザーバは慶應義塾大学名誉教授/KGRI特
#Pythonで学ぶ制御工学< 時間応答（2次遅れ系） > はじめに 基本的な制御工学をPythonで実装し，復習も兼ねて制御工学への理解をより深めることが目的である． その第9弾として「時間応答（2次遅れ系）」を扱う． 時間応答の2次遅れ系について，図を使っての説明を以下に示す． 続いては，RLC回路を例に1次遅れ系を導出する． このようにして，2次遅れ系の形にした時に，対応する部分がゲイン，固有角振動数および減衰係数となる． 実装 ここでは，適当なゲイン，固有角振動数および減衰係数を指定し，ステップ応答の図を出力するプログラムを実装する．なお，出力する図は4つあり，ステップ応答・減衰係数を変化させたステップ応答・固有角振動数を変化させたステップ応答・ゲインを変化させたステップ応答である． ソースコード """ 2021/02/27 @Yuya Shimizu 時間応答（2次遅れ系） "
A central goal of sequence modeling is designing a single principled model that can address sequence data across a range of modalities and tasks, particularly on long-range dependencies. Although conventional models including RNNs, CNNs, and Transformers have specialized variants for capturing long dependencies, they still struggle to scale to very long sequences of $10000$ or more steps. A promis
ドローンの自動操縦を題材とした制御系設計演習の解説
京都大学工学部物理工学科「制御工学１（宇）」第12回演習問題の解説です． Zoomで画質が不足していた部分をこちらでご確認ください． 解説部分を復習する場合「字幕あり・2倍速再生」がお勧めです． 内容は古典制御の骨子である開ループ伝達関数のゲイン交差周波数と位相余裕に注目した制御系設計の復習です
#Pythonで学ぶ制御工学< Pythonモジュールのまとめ > はじめに 基本的な制御工学をPythonで実装し，復習も兼ねて制御工学への理解をより深めることが目的である． その第1弾としてPythonモジュールをまとめる． 制御工学を学ぶにあたって，ここでは5つのモジュールをそれぞれソースコードとそのときの出力を示すことで簡単にまとめておく Numpy 数値計算の基本パッケージ 効率よく，高速にさまざま数値計算や統計処理，信号処理を行うことができる． ソースコード """ 2021/02/10 @Yuya Shimizu Numpyについての簡単なまとめ """ import numpy as np ##基本的な数値計算 #平方根 Sqrt = np.sqrt(4) print(f"<平方根>\n{Sqrt}\n") #絶対値 Abs = np.abs(-5) print(f"<絶対
GitHub - eleurent/phd-bibliography: References on Optimal Control, Reinforcement Learning and Motion Planning
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このブログについて
はじめに社会人になってから必要に迫られ、組み込みエンジニアに必要な制御工学を学んできました。かなり偏っているかもしれないが、知っていると何かと役立つと思う制御工学の知見をまとめてみようと思い立ち、このブログを立ち上げることにしました。 1990年代に入ると組み込み制御は高度化し、学生時代に苦手だった制御工学の教科書を社会人になってからあらためて開きました。 しかし、当初はどのようにシステムに実装するのか、なかなか理解できませんでした。今でも、制御を実装する段階で、同じように悶々とされている方は多いのではないでしょうか。 そこで、このブログでは、制御工学を具体的に理解し使える技術にする ことを目的に説明していきます。 制御工学のうち対象としているのは概ね以下の範囲です。 状態方程式によるモデル化と離散時間モデルへの変換方法離散時間制御の実装例 ～フィードバック制御とフィードフォワード制御シス
touch-actionでスクロールやズームを止める（知名度が低いウェブ標準ひとりAdvent Calendar 2021 – 12日目） | Ginpen.com
知名度が低いウェブ標準ひとり Advent Calendar 2021 – 12 日目 今日は CSS の touch-action プロパティです。指操作の制御をします。 touch-action – CSS: カスケーディングスタイルシート | MDN デモ：https://codepen.io/ginpei/pen/gOGLrgG デモはタッチ対応端末でご覧ください。主にスマホ。 基本的な使い方 だいたいこんな値です。 auto – 通常 none – 反応しない pan-y – 縦方向スクロールのみ pinch-zoom – ズームのみ manipulation – スクロールとズームのみ（ダブルタップでの拡大を無効化） 他に下方向のみの pan-down とかいくつかあるので MDN をご覧ください。 Pointer Events 関係の仕様です。IE でも動きます。 使いどころ
PID Tuner
PID Tuner is an online tool to tune your PID controller gains for free. How to tune a PID controller? Tune your PID controller integral proportional and derivative gains easy. The optimal PID controller gains are obtained automatically. The PID controller gains are optimized for your plant. The PID tuning outperforms the ziegler nichols method. PID tuning is completely free. Use this free PID cont
Priority Inheritance with Backtracking for Iterative Mulit-agent Path Finding
Priority Inheritance with Backtracking for Iterative Multi-agent Path Finding Keisuke Okumura, Manao Machida, Xavier Défago, and Yasumasa Tamura [jouranl paper (AIJ-22)] [code] [robot implementation (toio)] Important note: This page is for a journal paper (AIJ). We substantially updated from the original repo of the conference paper (IJCAI-19). Much faster. In the Multi-Agent Path Finding (MAPF) p
奥村圭祐（産業技術総合研究所/ ケンブリッジ⼤学）
![SSII2023 [OS3] マルチエージェント経路計画の基礎と最新動向](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/527f3ea28e3772eccec0bf28ebaaf352926f1db9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F80253a9bf0f9485d8b19ce277f4e7e8c%2Fslide_0.jpg%3F25704078)
工場では多くの機械・設備が作動しています。工場自動化の一助となっているのが、PLCという装置であることはみなさんご存知でしょうか。今回はPLCについて、定義やメリット、動かすための方法などを解説していきます。 現代の製造現場では、作業の機械化が進んでいます。加工・組立など、数十年前まで人の手のみで行われていた作業が自動化されているのです。 もちろん、機械ではまだまだ実現できない作業もあるでしょう。しかし、工場ではあらゆる機械・設備が作動しています。これらの機械・設備を連動させることで、生産効率を大幅に向上することが可能です。工場自動化の一助となっているのが、PLCという装置であることはみなさんご存知でしょうか。 PLCは有接点シーケンス制御という電磁リレーを用いた制御方法の代替として開発された装置で、以前より複雑な制御を行うことができるようになりました。 今回はPLCについて、定義やメリッ
Pythonで学ぶ制御工学 Part1
5/26に開催したオンライン勉強会の動画です．無編集です． 講師が一方的に解説していくスタイルです． Part1では，制御工学の基礎とPythonの基礎を説明しています． 0:00 はじめに，講師の自己紹介 7:43 勉強会の概要 14:45 なぜPythonで制御系設計をするのか？ 24:40 制御とは何か？制御系設計の流れ 42:00 JupyterLabの基礎 51:20 Pythonのお作法 1:10:50 ライブラリ（Numpy, Matplotlib） 1:24:34 設計モデル（状態方程式，重み関数，周波数伝達関数，伝達関数） 1:50:00 モデルの特徴（時間応答特性，周波数特性） 【関連動画】 JupyterLabの操作：https://youtu.be/X-diR_2yJvs 制御工学クイック学習：https://youtu.be/SSJNCZSzq4M Part
これはなに？ 初めてデジタル制御を作ってなにか動かしてみたいけど 右も左も分からないという方に対して、 デジタル制御におけるソフトウェアアーキテクチャの全体像を示したメモです。嘘です。怪文書でした。 自分なりに嘘を書いてないかチェックしたつもりですが、 私は基本的に自分の考えをオープンにして、 周りからボコボコに指摘されて自分の知識をUpdate（矯正？）するスタイルなので 大変お手数ですが間違い等ありましたらご指摘お願いします。 動くやつないの？ ちなみにここで言ってることの一部をSimulinkモデルにしたものを Githubにアップロードしましたので合わせてご確認ください。 https://github.com/mathworks/adc-synchronized-with-pwm ここでいうデジタル制御って？ マイコンを使ってモータやインバータ、DCDC電源回路のような制御対象（P
最適制御の数理 - Qiita
はじめに こんにちは。東京大学計数工学科B3の石鹸です。 このブログは物工/計数 Advent Calendar 2020の18日目の記事です。 去年のAdvent Calendarには解析力学とラグランジュ未定乗数法の記事を投稿しましたが、今回は最適制御理論について紹介していきます。前半では最適制御理論について扱い、後半ではカルマンフィルタについて扱います。 前提知識ですが、制御工学/制御理論の授業で習う知識を前提としません。変分法やラグランジュ未定乗数法を使うので、知らないという人は去年のAdvent Calendarを読んでから読むと理解しやすいと思います。 最適制御理論 正準方程式とHJB方程式 まずは最適制御理論の基礎となる式を導出しましょう。 問題設定 制御対象のシステムの状態をベクトル$\boldsymbol{x}$で、制御入力をベクトル$\boldsymbol{u}$で表現
本記事はスタンフォード大学の田久保勇志（https://www.linkedin.com/in/yuji-takubo/ ）による寄稿です。 はじめに 最適制御における不確定性の考慮(Stochastic Optimal Control) の領域において、ここ5年ほどで大きな注目を集めているCovariance Steeringについて解説をします。 プラント、或いはダイナミクスに対する不確定性(model uncertainty) や状態変数に対する不確定性(state uncertainty)に対する制御手法の歴史はロバスト制御や適応制御 など古くからありますが、この不確定性環境下での最適化(Optimization under uncertainty) から"不確定性を最適化する"(Optimization of Uncertainty) という飛躍を遂げたのがこのCovarianc
setPointerCapture()でdocumentでonmousemoveしなくて済む（知名度が低いウェブ標準ひとりAdvent Calendar 2021 – 15日目） | Ginpen.com
ちなみにそれぞれ gotpointercapture と lostpointercapture イベントが発火します。 何が嬉しいか mousemove イベントを使って自前でドラッグを作ってみると直面すると思うんですが、このイベントって対象要素上でマウスカーソルを動かしたときにだけ反応しますね。 経験ない人からすると何当たり前のこと言ってんだって感じだと思うんですけど、こんなときに困るんです。 マウスカーソルを素早く操作して対象要素の外へ出てしまう デザインの都合上、重なり手前に表示される要素がある デモで右端を掴んで右側へドラッグしてみてください。たぶん止まります。カーソルを戻して、ゆっくり、はみ出ないよう少しずつ動かすとドラッグできます。 対処としては対象要素じゃなくて document の方で mousemove を見張るって感じでしょうか。直感的ではありませんし、開放処理の漏れと
数値最適制御入門の入門
introduction_to_numerical_optimal_control.ipynb Sorry, something went wrong. Reload? Sorry, we cannot display this file. Sorry, this file is invalid so it cannot be displayed.
数理最適化に基づく制御 ~ モデル予測制御を中心に~
第３回 MOAI研究部会 3/22 午後５時開始 zoomによるオンライン 岸田昌子（国立情報学研究所） 講演タイトル： 数理最適化に基づく制御 ~ モデル予測制御を中心に~ アブストラクト：この講演では、近年機械学習分野で注目を集めているモデル予測制御（MPC）を解説します。MPCは、数理モデルを用いて将来のシステム挙動を予測し、制御入力を最適化する制御手法で、自動運転車、ロボティクス、工業プロセス制御などの分野で幅広く応用されています。制御理論の基礎と数理最適化に基づく制御手法を概説した後、MPCの基本形、データ駆動型アプローチや、機械学習、特に深層学習を利用した最新手法までを紹介します。 以下のMOAIフォーラムのHPから，講演スライドなどをダウンロードできます． https://vagabond-journey-286.notion.site/MOAI-Forum-b
#Pythonで学ぶ制御工学< 制御モデルの例 > はじめに 基本的な制御工学をPythonで実装し，復習も兼ねて制御工学への理解をより深めることが目的である． その第2弾として制御モデルの例を扱う． システム システムには大きく分けて２つある． 動的システム 過去の状態に影響を受けるようなシステム 静的システム 過去の状態に依存しないようなシステム 制御対象は多くの場合，動的システムであり，ここで扱うのも動的システムである． 制御を考えるためには，制御モデルを構築できなければならない．以下では，４つの例を示して，制御モデルとはどのようにして求められるのかということへの理解を深める．なお，図において，緑の背景で示したものが制御モデルである． 制御モデル①：台車のモデル 次に台車と条件を示した図を示す． 以下にモデルの導出過程を示す． 制御モデル②：垂直駆動アームのモデル 次に垂直駆動アーム
H3X – A Motor with High Power Density › Sustainable Skies
H3X, a motor company started by three University of Madison, Wisconsin graduates, promotes its integrated motor/inverter power plant as “the next step in the evolution of electric propulsion technology.” With Their HPDM-250’s 13-kilowatt-per-kilogram continuous power ability, it meets ARPA-E’s (Advanced Research Projects Agency–Energy’s) criteria for powering large, 737-type aircraft. Electronics
SpotOur agile mobile robot for dynamic sensing and industrial inspectionRead More
はじめに この記事では、私が考案した（のは事実ですが、似たような先行研究がありました。それについては記事の最後で触れています。）姿勢推定フィルタについて説明し、相補フィルタやEKFとの比較を行います。 相補フィルタやEKFによる姿勢推定では四元数そのものに係数を掛けて足したり引いたりすることで補正を行いますが、本記事中で紹介するフィルタは、角速度を積分する際に補正のための角速度を別途加えることで間接的に補正を行います。 上述した特徴により、相補フィルタと比較して外乱の影響を受けにくくすることができました。 このフィルタのコンセプトは、「EKFより簡単に、相補フィルタより外乱に強く」です。 ※追記（2022-03-03）：本記事における外乱とは、主に加速度外乱のことを指します。また、その中でも、一定の動加速度が長時間加わる状況よりは、振動や衝撃により一時的に加速度計測値が乱れるような状況を想
Arduinoで作るブラシレス・ジンバル
安価なジャイロ・モジュールとArduinoを使った工作をこれまで2つ行いました（倒立振子、三次元書道）。今回その第3弾として、カメラ安定化のジンバル（gimbal）の作成を思い立ちました。開発方針は次の3つです。 普通のデジタル・カメラを搭載 ・・・ GoProより大きなカメラ用 できるだけシンプルで一般的な構成 ・・・ 特殊な部品を使わない自力で作る ・・・ webの先人になるべく頼らない当初は、サーボ・モータを使った2軸ジンバルを作るつもりでした。しかし思い通りの効果が得られず、最終的にブラシレス・モータを使った3軸ジンバルを作ることになりました。このジンバルの効果は下の紹介動画で確認できます。（動作ノイズが急に再生されるのでご注意ください。素のパフォーマンスが分かるように、編集は控えています） : ■紹介動画：自作ジンバルの有効性 : 上の動画を見て分かるように、作成した3軸ジンバル
#Pythonで学ぶ制御工学< 伝達関数 > はじめに 基本的な制御工学をPythonで実装し，復習も兼ねて制御工学への理解をより深めることが目的である． その第3弾として伝達関数を扱う． 入力と出力の関係を周波数領域で表現したもの $P(s)=\frac{Y(s)}{U(s)}$ 具体的には，次のような形で伝達関数は入力と出力の関係をむすぶ． $Y(s)=P(s)U(s)$ 実装方法 ここで，まずPythonでの伝達関数モデルの実装方法を学び，後に前回の制御モデルの伝達関数モデルを実際にPython上で作成してみることとする．なお，伝達関数モデルは上記の$P(s)$のことである． 学習のための簡単な例として，次に示す伝達関数モデルを扱う． ① $P(s) = \frac{1}{s^2+2s+3}$ ② $P(s) = \frac{s+2}{s^3+5s^2+3s+4}$ ③ $P(s)
Engineering Media
Welcome!Engineering Media is a consulting company founded in 2018 by me, Brian Douglas. I'm a control systems engineer based in Seattle, WA and I specialize in making complex ideas intuitive and easy to understand. I have created a lot of things over the years and I’m trying to collect them all here. Poke around a bit and maybe you will find something that interests you. Thanks for stopping by! Co
Drake: Model-based design in the age of robotics and machine learning
When I joined Toyota Research Institute (TRI) more than five years ago, I believed that an industrial research lab like TRI could make fundamental contributions to robotics that would be hard to make in an academic lab or a startup. And I joined with a commitment that we would share our best tools and results with the world through open-source software. Just before joining TRI, I competed in the D
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【ロボティクス】運動学・ヤコビ行列・擬似逆行列の覚え書き - ギャラクシースーパーはてなブログ
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Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces
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SSII2023 [OS3] マルチエージェント経路計画の基礎と最新動向
PLCとは？導入のメリットや活用事例について解説！ | レポート | PROTRUDE
デジタル制御するためのソフトウェアアーキテクチャ - Qiita
Covariance Steering: 不確定性の制御
Pythonで学ぶ制御工学 第2弾：制御モデルの例 - Qiita
Flipping the Script with Atlas | Boston Dynamics
角速度の形でフィードバックを行う姿勢推定フィルタ - 宇宙電波実験室
Pythonで学ぶ制御工学 第3弾：伝達関数 - Qiita