🤖 ジンバル制御 PoC：FSM + MIMO PID + LLM（AITL-HX構成）

本ディレクトリは、3軸ジンバルの安定化制御を対象とした
FSM（状態遷移）＋ MIMO PID制御＋ LLM（大規模言語モデル）による
ハイブリッド知能制御アーキテクチャ（AITL-HX）のPoC実装を提供します。

🧭 システム構成図

flowchart TB
    subgraph LLM["LLM層"]
        direction TB
        LLM_desc["自然言語による指令生成・意図推論"]
    end

    subgraph FSM["FSM層"]
        FSM_desc["行動切替（待機・追従・復帰 など）"]
    end

    subgraph PID["PID層"]
        PID_desc["Roll / Pitch / Yaw の MIMO PID制御"]
    end

    subgraph ACT["アクチュエータ層"]
        ACT_desc["モータ駆動（PWM制御）"]
    end

    subgraph SENSOR["IMUセンサ層"]
        SENSOR_desc["姿勢センサ（角速度・加速度）"]
    end

    LLM --> FSM --> PID --> ACT
    ACT <--> SENSOR
    SENSOR --> LLM

LLM → FSM → PID → アクチュエータ → センサ → LLM
このように知能的な意図推論と物理制御が循環する閉ループ制御を構成します。

🔩 モジュール構成

層	モジュール	機能概要
LLM層	`llm_goal_agent.py`	自然言語からの目的推論・対話指令生成
FSM層	`control_fsm_pid_llm.py`	状態遷移制御（追従・復帰・待機など）
PID層	同上	Roll・Pitch・YawへのMIMO PID制御
センサ層	`imu_sensor_model.py`	3軸IMUセンサモデル（角速度・加速度）
アクチュエータ層	`motor_pwm_driver.py`	モータ駆動（PWM出力による模擬制御）

📂 ファイル一覧

ファイル名	説明
`control_fsm_pid_llm.py`	FSM＋PID統合制御本体
`imu_sensor_model.py`	IMUセンサの簡易シミュレーションモデル
`motor_pwm_driver.py`	PWMベースのモータ駆動制御
`llm_goal_agent.py`	ChatGPT/LLMによる目標生成インターフェース
`config_gimbal.json`	PIDゲインなどの設定ファイル
`gimbal_sim_demo.ipynb`	Notebookベースの統合制御デモ可視化

🗂️ ディレクトリ構成

gimbal_control/
├── README.md                   # プロジェクト概要と構成図
├── control_fsm_pid_llm.py     # FSM + PID + LLM統合制御
├── imu_sensor_model.py        # 3軸IMUセンサモデル
├── motor_pwm_driver.py        # モータ駆動PWMシミュレータ
├── llm_goal_agent.py          # LLMによる目標生成
├── config_gimbal.json         # PID設定などのシステムパラメータ
└── gimbal_sim_demo.ipynb      # 統合制御の可視化・Notebook実行用

🎯 学習目標

状態遷移（FSM）とPID制御の統合による動作切替＋安定制御の設計を学ぶ
LLMによる自然言語からの目標設定とフィードバック制御の融合を体験する
3軸ジンバル系のMIMO PID制御に関するシミュレーション実装を理解する
ロボティクス × LLM統合制御のPoC設計・検証手法を学ぶ

🧪 実行方法（ローカル環境）

Python仮想環境の作成と依存ライブラリのインストール

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install jupyter matplotlib numpy

Jupyter Notebook の起動とデモ実行

jupyter notebook gimbal_sim_demo.ipynb

⚙️ 設定ファイル概要

P：比例ゲイン
I：積分ゲイン（未使用時は 0）
D：微分ゲイン（未使用時は 0）
imu_noise_level：センサノイズ強度（標準偏差）
max_pwm：PWM出力の最大値（飽和制限）

🚀 今後の拡張予定

実機接続：IMUモジュール＋ESC＋Jetson/Raspberry Pi 連携
ChatGPT API を介したリアルタイム制御指令の実験
画像認識＋サーボによる視覚フィードバック制御の追加
ドローン、カメラジンバル、視線制御ロボットなどへの応用展開

📎 参考リンク・教材連携

🔗 AITL-H フレームワーク本体：
📘 教材連携先：