本製品の詳細>>
ご購入の前に
・本製品には，Raspberry Pi 4 Model B 2GB，6軸IMUモジュール，ロータリーエンコーダなどを含むすべての部材が付属します．
・Raspberry Pi4をお持ちの方は，［VOD/Semi KIT/data］Raspberry Pi4非付属版がおすすめです．
・LIVEセミナ「ラズパイとPythonで一緒に！カルマン・フィルタ＆センサ・フュージョン入門」（2025年10月10日開催）を受講された方は，特別価格11,000円でお求めいただけます．以下からお申込みください．
・［VOD/data］キット非付属版【リピート学習割引】
・VOD，解説テキスト，ソースコード類は1人1ライセンスです
・その他の免責事項
仕様
- Raspberry Pi 4 Model B 2GB，実習環境書き込み済みマイクロSDカード，MPU-6050搭載 6軸IMUモジュール（ジャイロ＋加速度センサ），ロータリーエンコーダ・モジュール（Modulino Knob）ほか
- 講義動画350分
- 解説179頁
- 実習用ソースコード
位置/故障/姿勢まで，センサで測れない物理量も正しく推定＆制御
制御工学は，モノの動きをデザインする科学です．対象となるシステムの動特性を把握し，それに基づいて制御器を設計することで，望ましい動作を実現します．なかでも，制御システムの設計や運用においては，システム内部の状態を的確に把握することが極めて重要です．
しかし実際には，すべての状態量をセンサで直接観測することは難しく，多くの場面で，限られた入出力データから内部状態を推定する技術が必要とされます．本セミナでは，こうした状態推定問題とその解法のひとつであるカルマン・フィルタの基礎を，Raspberry Piとセンサを用いた実習キットを併用しながら学びます．
まず，状態推定問題の基本的な考え方と，差分近似を用いた簡易的な推定手法について解説します．つぎに，同一次元オブザーバや外乱オブザーバ，定常カルマン・フィルタ（最適オブザーバ）の学習を通して，状態推定の勘所を学びます．
最後に，実応用上よく用いられる離散時間のカルマン・フィルタに焦点を当て，そのアルゴリズムと応用例，さらに，背後にある設計論について解説します．