タグ検索の該当結果が少ないため、タイトル検索結果を表示しています。
MATLAB および Simulink による強化学習
最近のニュースで、強化学習のアルゴリズムがどのようにして囲碁、Dota 2、Starcraft 2 などのゲームでプロを破ったかが取り上げられました。強化学習は、機械学習の一種であり、ビデオゲームからロボット工学、自動運転車のような複雑な用途における人工知能の使用を可能にします。 プロジェクトで強化学習の技術を活用することに興味があっても、これまで一度も使ったことがないとしたら、何から始めたらいいでしょうか。 この ebook は、MATLAB® および Simulink® で強化学習を始められるように、用語を解説し、例やチュートリアル、評価版ソフトウェアをご紹介します ebook をダウンロードすると、以下の内容を学習することができます。
MATLAB/Simulinkのカレンダー | Advent Calendar 2021 - Qiita
・MATLAB芸、Simulink芸、Stateflow芸 ・初心者だけどMATLABいじってみた ・MATLAB活用した研究事例、業務事例、趣味事例 ・Mathworksが絶句するMATLABの裏技 ・MATLAB関連のイベントレポート などなど、なんでもお寄せ下さい！ Advent Calendar初投稿の方大歓迎です。 Qiita外のブログからの参加もOKです。 MATLAB/Simulink Advent Calendar 2020：https://qiita.com/advent-calendar/2020/matlab MATLAB/Simulink Advent Calendar 2019：https://qiita.com/advent-calendar/2019/matlab
カメラ キャリブレーションとは"幾何学的カメラ キャリブレーション" は "camera resectioning" とも呼ばれ、レンズおよびイメージまたはビデオ カメラのイメージ センサーのパラメーターを推定します。これらのパラメーターを使用して、レンズ歪みの修正や、オブジェクトのワールド単位でのサイズ測定、シーン内のカメラ位置の判定などを実行できます。これらのタスクはマシン ビジョンなどのアプリケーションでオブジェクトの検出と測定に使用されます。また、ロボティクスのナビゲーション システムや、3 次元シーン再構成などにも使用されます。 カメラのキャリブレーションを行うと、以下のようなことが可能になります。 カメラのパラメーターには内部パラメーター、外部パラメーターおよび歪み係数が含まれます。カメラのパラメーターを推定するには、3 次元ワールド ポイントとそれに対応する 2 次元のイメー
1. はじめに 電子工作好きの方々は Arduino を動かすのに Sketch とかを利用しているんでしょうね．でも のお勉強で Arduino を動かすのであれば，日頃から使い慣れた Simulink を利用したいですよね！ 本記事では，Simulink Support Package for Arduino Hardware（以下，Simulink Support Package と略記）を利用して Arduino Mega 2560 R3（以下，Arduino Mega と略記）でエンコーダ付きの DC モータの角度制御を行う方法について説明します． I2C 通信が必要な 6 軸センサ MPU6050 の利用方法についても説明する！って思っていたのですが，間に合いませんでした．接続方法は記述しており，書く気でいたんですが... 後日，機会があれば... なお，今回もグダグダの記述に
Simulinkでのシミュレーション結果の仕方 制御設計や物理シミュレーションでよく使われているSimulink。新しいバージョンがリリースされるごとに新機能が実装されていますが、その機能自体に気づかないこともあります。 というわけで、この記事では、Simulinkを使うからには必ず行うであろうシミュレーション結果の可視化方法について、Simulinkの標準機能に絞ってまとめて紹介していきます。 使い方を忘れてしまった時の備忘録として利用してください。 目次 この記事では下記の機能を紹介します。各項目の[使用方法]で基本的な操作方法を紹介しています。気になる機能があれば展開して読んでみてください。 シミュレーションデータインスペクター Scope ブロック XY Graph ブロック スコープビューワー / Floating Scope ブロック Display ブロック To Works
広がるMATLAB、Simulinkの世界 - 製造業における革新的な導入事例(13) 「うまい運転」を実現するには トヨタ自動車がモデル予測制御（MPC）を活用
自動車メーカーをはじめ、さまざまなメーカーが自動運転への取り組みを加速させている。そのなかで、熟練ドライバーのような「うまい運転」を実現するためにユニークな取り組みを行っているのがトヨタ自動車株式会社 東京技術開発センターの入江喜朗氏だ。 入江氏は、車両運動の制御が専門分野で、これまでに車が滑っても限界を超えないようにブレーキ、駆動、ステアによって車を安全に走らせる「横滑り防止システム」や、コーナリングで左右の駆動輪に伝わる駆動力を調整する「トルクベクタリング」などを開発してきた。また、2008年には「プロのレーサーに勝つための自動運転」をテーマに、豊田中央研究所と共同で高精度GPSの開発に取り組んだこともある。 トヨタ自動車として自動運転への取り組みを加速することが決まり、2019年に豊田章男社長の旗振りのもと「うまい運転」が推進されるようになると、入江氏は現在の部署で「交通流制御システ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
カメラ キャリブレーションとは - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
Simulink と Arduino Mega で『制御工学』を学ぶ、はじめの一歩 - Qiita
Simulink のシミュレーション結果の表示の仕方まとめ - Qiita
sakutamatengo.hatenablog.com
08eigakan.hatenablog.jp
ameblo.jp/makoatu-kateisaien-2022
www.youtube.com
esse-online.jp
digital.asahi.com