今までに書いてきたこれらの記事では、
ロボットの制御モデルを状態空間モデル
という形式で表現していましたが、
もう一つの形式として伝達関数モデルが
あります。これまでに大学の授業などで
伝達関数については触れた事もありますが、
それが結局何の役に立つのかが全然分かって
いませんでした。
今回改めて勉強し直したので、それについて
メモしておきます。
以前の記事にて2輪型ロボットの制御モデルについて
書きました。
こうやってモデル化されたシステムが、ある入力に
よってある状態に持っていけるものである事を
可制御、何かしらの方法でどういう状態である事を
可観測といい、これらを判定する事は重要です。
今回は、可制御・可観測の判定手法を勉強したので、
その手法と、それを実行するPythonサンプルサンプル
プログラムについて紹介します。
こちらのOSSプロジェクトを始めるにあたり、
コードの品質を高めるために良く使われている
各種クラウドサービスをいろいろ調べ、
とりあえず、コードレビューや自動テスト、
カバレッジ計測といった必要最低限の事が
一通り出来るようになりました。
今回は、取り入れた各サービスの特徴や、使える
ようにするまでにハマった事について紹介します。
自律走行ロボットの制御技術 -モータ制御からSLAM技術まで- (設計技術シリーズ)
最近リリースされたこちらの記事にて、
GROOVE Xが開発した家庭向けロボット
「LOVOT」で活用されている技術に
ついての紹介を読みました。
かなり読み応えのある内容でとても
面白かったので、読んだ感想と興味
深かったところについて調べたメモ
を残しておきます。
以前、こちらの記事で紹介したように、
卓球の試合の勝率の推移をシミュレート
するPythonプログラムを作りました。
なんとなくそれっぽくなっていますが、
計算された勝率が100%あるいは0%に
なる部分がちらほら見られ、実際の
試合とはまだまだギャップがある
状態です。
この計算精度を上げるべく、今回は
ベイズ推定による確率の推定を検討
してみたので紹介します。
