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『qiita.com』

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  • ざっくり解説!カルマンスムーザー(サンプルコード付き) - Qiita

    3 users

    qiita.com/acela86

    ※2023年10月26日:「機械学習としてのカルマンスムーザー」より改題 カルマンフィルター(Kalman Filter)、便利ですよね。 制御工学やロボティクスの世界では割とお馴染みの技術ですが、以前こちらの記事(機械学習としてのカルマンフィルター)がトレンド入りしていたように、機械学習やデータ解析の文脈で語られることは少ないようです。 一方で、制御エンジニアでも カルマンスムーザー(Kalman Smoother) についてはご存じない方が多いんじゃないかと思います。実際、Google検索で「カルマンフィルター」が約120万件ヒットするのに対し、「カルマンスムーザー」が約700件しかヒットしないことが如実に物語っています。(実は他の言い方があるのか?) 名前から想像つくかもしれませんが、カルマンスムーザーはカルマンフィルターを拡張したアルゴリズムです。やや強引ですが、カルマンフィルター

    • テクノロジー
    • 2020/11/24 05:24
    • あとで読む
    • Sympyを使った運動方程式の導出と線形化 - Qiita

      4 users

      qiita.com/acela86

      はじめに SympyはPythonの記号計算パッケージとして有名ですが、ラグランジュ法(ラグランジュの運動方程式)を用いて質点系の運動モデルを導出できる機能についてはあまり知られていないようです。 少し調べてみたところなかなか便利そうなので、この記事では覚え書きも兼ねて、最適制御や強化学習の題材としてよく使われる「倒立振子(Inverted Pendulum)」を例に、運動方程式を導出して線形化するまでの一連の方法について説明してみたいと思います。 なお、この記事ではPython3.6 + Sympy1.2を使用しています。 倒立振子とは 倒立振子は、重心が支点より高い位置にある、つまり逆立ち状態の振り子のことを指します。特に制御工学では、振り子が台車に取り付けられた「台車駆動型倒立振子(CartPole)」を安定化させる問題がよく扱われます。問題設定にはいくつかバリエーションがありますが

      • テクノロジー
      • 2019/03/06 13:09
      • Python

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