本製品の詳細>>
ご購入の前に
・本製品には,Raspberry Pi 4 Model B 2GBが付属しておりません.
・Raspberry Pi4が必要な方は,[VOD/data]Raspberry Pi4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
- 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.