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機械的自由度 - ロボットシステムの動きと制御を理解する - cover

機械的自由度 - ロボットシステムの動きと制御を理解する

Fouad Sabry

Traductor Kei Imano

Editorial: 10億人の知識があります [Japanese]

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Sinopsis

「機械の自由度」で、機械工学とロボット工学の基本的な知識を解き明かしましょう。これは、専門家、学生、愛好家にとって不可欠なリソースです。この本は、ロボット工学、機械工学、運動学の中核原理を深く掘り下げ、多体系、逆運動学などについての理解を深める体系化された包括的なガイドを提供します。学部生、大学院生、熟練エンジニアのいずれであっても、この本は、ロボット システムの複雑さと現代の工学におけるその応用を探求する力を与えてくれます。ロボット工学分野を前進させる基礎概念に飛び込んで、専門知識を高めてください。
 
章の概要:
 
1: 自由度 (機械学): 機械の自由度の中核概念と、剛体力学におけるその応用を理解します。
 
2: 機械: 機械の基本原理と、機械システムおよびロボット構造との関係を探ります。
 
3: 運動学: 力を考慮せずに動きの研究に没頭し、ロボットの動きを支配する原理に焦点を当てます。
 
4: 構成空間 (物理学): ロボット システムとその可能な状態を分析するために重要な構成空間の概念を理解します。
 
5: 剛体力学: ロボットと機械の動作を理解するための鍵となる、固体の動きとそれらに作用する力を調べます。
 
6: 逆運動学: ロボットが特定の位置に到達するために必要な関節の動きを決定するために逆運動学がどのように使用されるかを学びます。
 
7: 非ホロノミック システム: 高度なロボット工学に不可欠な、位置方程式に統合できない制約のあるシステムを学びます。
 
8: ロボット運動学: ロボットの構造とタスクの達成方法を考慮しながら、ロボットの動きを理解します。
 
9: リンケージ (機械): 機械リンケージと、ロボット アームでの動きの変換と力の伝達におけるその役割を探ります。
 
10: 過剰制約メカニズム: 必要以上に制約のあるメカニズムと、ロボット設計におけるその影響について学びます。
 
11: 6 自由度: ロボット システムにおける 6 自由度の概念と、それが移動性と制御に与える影響について理解します。
 
12: 並列マニピュレーター: 特殊なアプリケーションでよく使用される並列マニピュレーターと、ロボット工学における精密制御の実現方法について学びます。
 
13: マルチボディ システム: ロボット アームや車両などのシステムで相互接続されたボディがどのように相互作用するかを理解し、複雑な動作計画に不可欠なものにします。
 
14: 運動学ペア: ロボット動作の重要な側面である、接続され、互いに相対的に移動できる剛体のペアを調べます。
 
15: 運動学チェーン: ロボットの設計と動作分析で使用されるメカニズムの基礎となる運動学チェーンについて学びます。
 
16: ホロノミック制約: ロボット動作の制御と安定性の確保に重要な役割を果たすホロノミック制約について詳しく学びます。
 
17: チェビシェフ・グルブラー・クッツバッハ基準: 機構の可動性を分析するためのこの基準と、機械設計におけるその重要性について学びます。
 
18: 機構 (工学): ギアからアクチュエータまで、機械を動かす基本的な機構と、ロボット工学におけるその役割を理解します。
 
19: 運動学方程式: ロボット システムの動きを表す方程式をマスターします。これは、この分野のエンジニアにとって重要なスキルです。
 
20: 自由度と制約のトポロジ: ロボット設計の鍵となる、機械システムの自由度と制約を定義するトポロジを調べます。
 
21: 直交平行マニピュレータ: ロボット システムでの精度で知られる直交平行マニピュレータの設計と機能を詳しく調べます。
 
この本を学習することで、ロボットの設計と操作に不可欠な機械システムについて深く理解できるようになります。高度な概念を探求する場合でも、基礎知識を固める場合でも、この本はロボット工学に真剣に取り組むすべての人にとって詳細な参考資料と包括的なガイドの両方として役立ちます。理論的な枠組みだけでなく、それらの概念を実際のアプリケーションに取り入れるための実用的なツールも提供します。
Disponible desde: 24/01/2025.
Longitud de impresión: 248 páginas.

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    4: 最尤推定: 最も高い尤度でパラメータを推定するために使用される統計的アプローチについて詳しく説明します。
     
    5: カルマン フィルタ: 多くの状態推定手法の基礎となるカルマン フィルタについて詳しく説明します。
     
    6: 共分散行列: 共分散行列と、フィルタリングにおける不確実性の定量化におけるその役割について説明します。
     
    7: 不確実性の伝播: 不確実性が時間の経過とともに伝播し、フィルタリングの精度にどのように影響するかを探ります。
     
    8: レーベンバーグ・マルクアートアルゴリズム: 非線形最小二乗問題を最適化するこのアルゴリズムを紹介します。
     
    9: 信頼領域: パラメータ推定値の精度を定量化する統計領域について説明します。
     
    10: 非線形回帰: 最適化手法を使用して非線形モデルをデータに適合させる方法に焦点を当てます。
     
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    12: 一般化最小二乗: 不均一分散がある場合の回帰問題を解決するための一般化されたアプローチについて説明します。
     
    13: フォン・ミーゼス・フィッシャー分布: 高次元の方向データに役立つこの確率分布を紹介します。
     
    14: アンサンブル カルマン フィルタ: 大規模な非線形システムに適したカルマン フィルタのバリエーションを探ります。
     
    15: フィルタリング問題 (確率過程): 動的システムのランダム プロセスにフィルタリングを適用する方法について詳しく説明します。
     
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    17: 線形最小二乗法: 線形回帰問題を解くための最小二乗法について説明します。
     
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