制御の検索結果1 - 6 件 / 6件

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  教育【制御工学チャンネル】：500本以上の制御動画ポータル（制御工学技術者・大学生・研究者向け）

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  • www.portal.control-theory.com
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  • 2024/01/08

  制御工学チャンネル（Control Engineering Channel）では，制御工学（せいぎょこうがく, Control Engineering）や制御理論（せいぎょりろん, Control Theory）に関連したYouTube動画をまとめています（動画５００本以上，YouTubeチャンネル数１５）。制御とは、システムの入出力特性を思い通りに操るための方法論です。見出しも含めて下線はページへのリンクです。トピック「制御のための数学」、「伝達関数入門」、「状態方程式入門」は大学１～３年生向け（基礎）。「制御理論」は大学院生、企業研究者向けです（実践）。「実験とシミュレーション」では、制御実験、制御シミュレーション動画などの利用事例を掲載しています。また、J-Stage掲載の制御工学に関する解説記事(145本)をリンク集としてまとめています。MATLABコードへのリンクも用意しています

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  An Electric New Era for Atlas | Boston Dynamics

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  • 2024/04/17

  SpotOur agile mobile robot for dynamic sensing and industrial inspectionRead More

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  Pythonで学ぶ制御工学　第9弾：時間応答（2次遅れ系） - Qiita

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  • qiita.com/Yuya-Shimizu
  • テクノロジー
  • 2024/02/29

  #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） "

  
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  このブログについて

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  • pekopoko4control.blogspot.com
  • 世の中
  • 2023/08/26

  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

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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

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  • speakerdeck.com/ssii
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  • 2023/06/16

  奥村圭祐（産業技術総合研究所/ ケンブリッジ⼤学）

  
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  Covariance Steering: 不確定性の制御

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  • zenn.dev/takuya_fukatsu
  • テクノロジー
  • 2024/01/08

  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