#control
18 件
control
モータ電流を使った壁 (endstop) 検出
追加センサなしでエンドストップ / 原点 homing を実現する方法。指令モードの選び方と誤検出防御
homingcalibrationmotor
control
電流ベースの homing (stall detection)
電流と速度の両方を監視して物理ストッパーを検出する homing 手法。振動対策は EMA + baseline 学習 + 連続条件で対応する
homingcurrentcalibration
control
電流制御の追従性 (指令と feedback が違う理由)
電流指令を送っても feedback が振動・遅れ・飽和する理由。ESC 内部 PID の帯域、Back-EMF 飽和、di/dt 制限、電流センサノイズ、cogging ripple の 6 種
motorcurrentrobomasterbldc
control
弾性たわみ補償
関節ねじれとリンク bending を分けて考え、関節剛性 K を実測 fit して forward 補償するのが実装最短。
manipulationcalibration
control
組込み PD (MIT mode) モータでの FF 項と同定
ファームを触れない MIT mode モータ (RobStride 等) で、FF スタックの各項をどこに置き、何を同定するか。定常誤差 τ_c/Kp、トルク feedback は減速機の手前、静的保持は 2 方向
ffidentificationmitrobstride
control
FF スタック
位置・速度カスケード PID に velocity FF・加速度 FF・重力補償・摩擦補償を加える構成
pidff
control
減速機付き MIT モードの停止後残留振動
関節剛性 = Kp·N² で効く・Kd に上限がある・停止後の 1〜3 Hz 振動の見分け方 (飽和リミットサイクル vs 低減衰モード) と対策の順番
mitimpedancegearoscillationrobstridetuning
control
全方向移動機の経路追従
横に動ける機体 (スワーブ・メカナム・オムニ) では pure pursuit をやめ、横ずれを横方向の速度で直接消す。向きは θ(s) から前向き項を取る
path-followingswerve
control
Homing 用パラメータの校正 (velocity_home / stroke)
Homing state machine が使う数字を事前に測る。VELOCITY mode では velocity_home と stroke の 2 つで済む
homingcalibrationmechanism
control
Homing の状態機械 (速度が主信号、電流は確認)
「動き始めの電流」と「壁に当たった電流」は電流だけでは区別できない。速度と時間で切り分ける
homingstate-machinestall-detection
control
制御ロジックを FW に置くか Host に置くかの判断
位置/速度 loop・FF・friction は FW、homing HSM・校正 orchestrator は Host。判断基準は「制御周期」「位相要求」「反復サイクル」の 3 点
embeddedros2latency
control
重力負荷インピーダンスアームの安全監視の反応
追従誤差/過電流で異常検知したとき、位置指令型 (MIT/インピーダンス) アームで「トルク切断」も「乖離目標での減速停止」も危険な理由と、実測位置ホールドが正しい理由
safetyimpedancesupervisorcollision
control
MIT mode (impedance control command)
RobStride / TMotor CyberGear / MyActuator 等が採用する 5 フィールドコマンド。トルク FF は独立だが velocity FF は Kd に結合
motorimpedancerobstridetmotormit
control
モータ制御の位相遅れ切り分け手順
FF 追従で観測される位相遅れの原因を「安い測定 → 高い測定」で特定する。traj rate 掃引 → fb rate 掃引 → step 応答 fit → CAN 改善 → FW 化 の順
phase-lagffdiagnosis
control
ロボコンで強化学習が効くタスクの判定
RL が古典制御より安くなるのは「接触が支配的・モデル化困難・成否が測りやすい」が揃うときだけ。経路計画や位置制御に使うのは劣化。採用形はハイブリッド
reinforcement-learningroboconsim2real
control
システム同定 (System Identification)
実験データから対象システムの数学モデル (パラメータ or 構造) を推定する。制御設計の前段
system-idcalibrationls
control
TOPP-RA
幾何経路 q(s) に対して速度・加速度・トルク制約を満たす時間最短パラメータ化 s(t) を求めるアルゴリズム (Pham & Stasse 2018)
motion-planning
project
gravity_compensation_node の内部モデル
URDF を Pinocchio で build (mimic=true で 4-bar 縮約) → g(q) = generalizedGravity。payload は円柱 inertia を tool 側 joint に加算した別 model で切替
salamandergravitypinocchioarm_control