
Takumi Okamoto
33.5K posts

Takumi Okamoto
@MrBearing2
フリーのロボット屋です。正社員になりたいマン。メカ・電気・ソフトと全部できるようになりたい人。最近はRustとROS 2(とElixir)が好き https://t.co/510Ux6RTOL https://t.co/YOC6TmmEc4 All Posts are my own




stampfly_ecosystemは、機体、コントローラ、シミュレータ、制御設計ツール、ワークショップカリキュラム、授業カリキュラム、授業マテリアルなどを全て包含した無人機の制御を学ぶための包括的なリポジトリに育てる計画です。 StampFlyを購入した時に入っているファームとは違いもう一度0から構築したファームウエアが含まれています。オリジナルは姿勢推定はMadgwickFilterのフリーライブラリを採用しましたが、現時点において実装中の姿勢推定はError State Kalman Filter(ESKF)による姿勢推定を実装しています。 ESKFは姿勢推定だけではなく、ジャイロバイアス、加速度バイアス、速度と位置の推定を同時に行える能力があります。 config.hppファイルを書き換えることにより各センサごと観測として使う使わないを設定ができます。当初は使う計画でいましたが現状では地磁気を使わない設定になっています。 まだ実現していませんが、ESKF+EKFによる姿勢と位置・速度の推定を別々に実装するパターンとの比較や、以前のStampFlyのようにMadgwickFilterや相補フィルタも選択的に試して比較するなどの機能も実装予定です。 姿勢推定フィルタを正しく動かすためには正しいパラメータ設定が必要です。茨の道ですがStampFlyを使えばそういった姿勢推定アルゴリズムやパラメータの深淵に触れることも可能です。 ドローンは姿勢を得る手段がありません。最低限IMUから得られる加速度と角速度から推定をするスキルが求められます。姿勢推定ができなければ姿勢を制御することができません。シミュレーションの中で飛ぶドローンは神視線で姿勢を得ることも可能ですが実際のドローンではそれが難しく真の姿勢やを知ることができない場合はその調整は困難を極めます。 StampFlyはESKFによる位置推定が完成しつつあり、位置制御によるホバリングがStampFlyが誕生して初めて達成しつつあります。しかしながら、そのパラメータの追い込みも大変困難で皆さんが期待する成果を果たしてお見せできるのか今正念場となっています。しかし、できる限り理想的な位置制御をお見せしたく頑張っております。残念な結果となってもこの機体の限界を示すことができれば、この機体を使って学習する基準を作れると思います。 シミュレーションによる姿勢推定や制御ゲインの調整は必須となってきます。stampfly_ecosystemではそのためのシミュレータも実装する予定ですし一部実装が終わっています。単に操縦体験するシミュレータはすでに出来上がっています。 パラメータ推定の流れについてもソフトのインストラクションに従って手順を踏んでいくことによってある程度自動的に進めていくことができる様にしようと構築中です。 StampFlyはプログラムできる唯一のドローンとして売り出しました。唯一かどうかはともかく、プログラムできるというところは大事に育てたいです。レポジトリはクローンしてインストールすれば開発環境が自動的に整います。APIを叩いて独自にコードを実装して、独自の制御アルゴリズムの実装などがやりやすい様にしていきたいと考えていますが、まだそこに至っておりませんので頑張ります。 今後様々な機能を増やしたいですし洗練させていきたいと思います。高等教育機関のみならず、高校、中学、小学校でも使える様なカリキュラムや教育プログラムが内包されたレポジトリに育てていく予定です。皆さんに使っていただいてフィードバックをいただけると励みになりますし、より向上していけると思います。ご協力や、ご支援のほどよろしくお願いします。より理想に近づけるためにハードのステップアップもあるかもしれません。 一機の小型ドローンから学べることはたくさんあります。飛行制御だけでなくIoTやネットワーク、空気力学、電気回路の勉強と尽きることはありません。 StampFlyを楽しんでもらえると嬉しいです。 これ最後まで読む人いるんでしょうか(笑) いらっしゃいましたら、長文失礼しました。 ありがとうございます。 github.com/M5Fly-kanazawa…

技術的こだわり優先で、使いやすさという点では研究レベルで止まっていたとは思う



ASTORINO is a 6-axis robot built for education not industry -3D printed -easy to repair -programmable in AS-language designed so students can learn by breaking it without consequence most educational robots are -expensive -fragile -dumbeddown toys this one assumes students will make mistakes and builds around that reality Kawasaki Robotics


ちなみに、 ・3D都市モデル ・登記所備付地図 ・国土数値情報 あたりのデータを取得できるMCPサーバーを試作する予定があるとのこと(楽しみ!) 画像の出典: 国土交通省 「建築・都市のDX」 中長期ビジョン mlit.go.jp/tochi_fudousan…











