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かーたー
Приєднався 20 тра 2022
「制御工学」に関連した動画を，時間ができたときに，こそっとアップします．
Відео
車輪型倒立振子に搭載した相補フィルタによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が倒れている状態）
Переглядів 4114 днів тому
車輪型倒立振子に搭載した相補フィルタによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が倒れている状態）
車輪型倒立振子に搭載した相補フィルタによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が真上で倒立した状態）
Переглядів 4314 днів тому
車輪型倒立振子に搭載した相補フィルタによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が真上で倒立した状態）
加速度センサによる角度算出（加速度センサのキャリブレーションなし，ジャイロセンサのキャリブレーションあり，初期姿勢が水平）
Переглядів 2014 днів тому
加速度センサによる角度算出（加速度センサのキャリブレーションなし，ジャイロセンサのキャリブレーションあり，初期姿勢が水平）
相補フィルタによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が水平ではない）
Переглядів 1014 днів тому
相補フィルタによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が水平ではない）
相補フィルタによる角度算出（ジャイロセンサのキャリブレーションなし，加速度センサのキャリブレーションあり，初期姿勢が水平）
Переглядів 1114 днів тому
相補フィルタによる角度算出（ジャイロセンサのキャリブレーションなし，加速度センサのキャリブレーションあり，初期姿勢が水平）
加速度センサによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が水平）：振動を加える
Переглядів 314 днів тому
加速度センサによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が水平）：振動を加える
加速度センサによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が水平ではない）
Переглядів 3814 днів тому
加速度センサによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が水平ではない）
ジャイロセンサによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が水平ではない）
Переглядів 5114 днів тому
ジャイロセンサによる角度算出（キャリブレーションあり，初期姿勢が水平ではない）
ジャイロセンサによる角度算出（キャリブレーションなし，初期姿勢が水平）：ドリフト現象
Переглядів 2814 днів тому
ジャイロセンサによる角度算出（キャリブレーションなし，初期姿勢が水平）：ドリフト現象
Simulink と Arduino を利用した 6 軸センサ MPU6050 による角速度検出
Переглядів 5821 день тому
Simulink と Arduino を利用した 6 軸センサ MPU6050 による角速度検出
Simulink と Arduino を利用した 6 軸センサ MPU6050 による加速度検出
Переглядів 2521 день тому
Simulink と Arduino を利用した 6 軸センサ MPU6050 による加速度検出
実機実験 (2)：鉛直面を回転するアーム系の PI-D 制御【外乱オブザーバによる外乱補償あり】
Переглядів 9610 місяців тому
実機実験 (2)：鉛直面を回転するアーム系の PI-D 制御【外乱オブザーバによる外乱補償あり】
実機実験 (1)：鉛直面を回転するアーム系の PI-D 制御【MEC による外乱補償あり】
Переглядів 50210 місяців тому
実機実験 (1)：鉛直面を回転するアーム系の PI-D 制御【MEC による外乱補償あり】
シミュレーション (2)：鉛直面を回転するアーム系の PI-D 制御【外乱オブザーバによる外乱補償あり】
Переглядів 4210 місяців тому
シミュレーション (2)：鉛直面を回転するアーム系の PI-D 制御【外乱オブザーバによる外乱補償あり】
シミュレーション (1)：鉛直面を回転するアーム系の PI-D 制御【MEC による外乱補償あり】
Переглядів 5310 місяців тому
シミュレーション (1)：鉛直面を回転するアーム系の PI-D 制御【MEC による外乱補償あり】
シミュレーション (3)：鉛直面を回転するアーム系の PI-D 制御【外乱補償なし】
Переглядів 5310 місяців тому
シミュレーション (3)：鉛直面を回転するアーム系の PI-D 制御【外乱補償なし】
Awesome balancing robot control with mbd
PID制御とバッチ制御かな 棒を上に振り上げるバッチと棒が倒れないようにするバッチかと思った。
年を取るとわかる
（３ー１）の動画も観てみたいです
アップしました！
♪♪タタタタートー、ター立っとらぁーー♪♪（FF ファンファーレ）
動画は面白かったけど、勝手に画面の輝度が上がって眩しいです 動画側の設定だと思うので確認してみて欲しいです
HDR？ なんにせよ投稿者じゃどうにもならないと思う
昔、大学の工学部で流行ってたよね
今でもやりますよ😂
立った瞬間に思いっきり叩き倒したい
やっぱジャダーはおこるんだな。
ぎりぎりを攻めると…ですねww 今回は振り上げてから素早く止める必要があるので，ゲインを大きめに設定しているようです 速度信号のローパスフィルタの時定数をもう少し大きくすると，ふらつきは大きくなりますが，異音はなくなります
お、立った
ブラボー🎉
すご
動じないミミッキュ
すご
すごいイケボですね
0:08 左がメトロノーム
Hello, do you have the mathematical modeling of this robot? I have one just like it and I'm having trouble modeling it.
素晴しい動画だ！
Very nice! What sort of feedback control did you choose?
thanks! if abs(theta2) > 120 [deg] then energy control (swing up) elseif abs(theta2) < 25 [deg] and abs(dtheta2) < 300 [deg/s] then v = K*x (LQ control) else v = 0 (no control) theta2: pendulum angle
@@かーたー-j7o did you use a sensor to get theta2_dot, did u use a difference equation, or just omit that state variable ? Found that inverted Pendulum is more stable when using theta2_dot with lqr
@@logandihel The state variables are arm angle, arm angular velocity, pendulum angle, and pendulum angular velocity. x = [theta1 dtheta1 theta2 dtheta2]' Angles are detected by rotary encoders. On the other hand, angular velocities are calculated by incomplete differentiation of angles. d_theta = s/(1 + Tf*s)*theta, s = d/dt We use a bilinear transform (trapezoidal method) to discretize incomplete differentiators.
wow very impressive, talent.exe