MEMS 加速度センサーで振動を監視する: 加速度から速度への単位変換 | Analog Devices
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「4脚歩行ロボ『Spot』徹底分解」日経BP【公式】
人の生活圏で活動する４脚歩行ロボットの時代が到来。 その先駆けとなる米Boston Dynamicsの「Spot」を徹底分解し、 4脚歩行に必要な技術要素を明らかに。 センサーとAI（人工知能）、電動化技術の進展によって、小型の運搬機械、掃除機、自動運転車などさまざまなロボットが身の回りに浸透しつつあります。ただ、これまでのロボットは、移動に車輪を使うため、工場の床、廊下、道路の上といった具合に行動範囲が平面的な場所に限られていました。床にがれきなどが散乱した場所や、階段や舗装されていない道など、人であれば難なく歩ける場所でも稼働することができません。 この状況を打破した初めての商用ロボット（※1）が、米Boston Dynamics（ボストンダイナミクス）の「Spot」です。4脚をもち、犬のように歩くことで、建設資材が散乱する工事現場、階段、山道、砂場など、人が歩ける場所ならほぼどこへで
《日経Robotics》グーグルが開発、強化学習を1000倍高速にする技術
米グーグルが、ロボットの深層強化学習を1000倍以上に高速化する驚異的な技術を開発した。数時間を要していた学習を、わずか10秒ほどに短縮できる。新しい強化学習のアルゴリズムを考案したという話ではなく、強化学習のすべての分野に影響が及ぶ、よりベーシックなレイヤーで革新を起こした。 ディープラーニング技術といえば、その学習から推論までGPUのようなアクセラレータ上で動くのが当然と思われるかもしれない。しかし、ディープラーニング技術が全盛の現在でも、未だにGPU上で動かず、CPUの上でシングルスレッドで実装されているところがあった。それが物理演算を行うシミュレータである。 強化学習では、環境中での試行錯誤を繰り返しながら学習を進めていくが、ロボットのような物理的な動きを伴うケースでは、いきなり実機で試行錯誤を行うと環境やロボットそのものを破損することがあり危険である。このため、当初は物理演算エン
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フライホイールバッテリ用CFRPロータの開発
https://ww1.microchip.com/downloads/jp/DeviceDoc/00003440A_JP.pdf
HV2607 2707 2708 DS.book
Microsoft Word - 3[1].【セット版】風力発電_1126.doc
Raspberry PiCM4搭載のヒューマンマシンインターフェースデバイス「reTerminal」 | 研究開発者向け情報発信メディア TEGAKARI