EduController は、古典制御から現代制御、さらにAIベースの次世代型制御までを体系的に学べる、段階的・実践的な制御教育教材プロジェクトです。
Pythonを活用し、制御理論の直感的理解からAI統合型制御設計までをサポートします。
EduControllerは、全9章から構成され、以下の2系統に分類されます:
🎓 制御理論系(Part 01〜05)
古典制御から現代制御、デジタル制御・実装技術までの体系的な章群
🤖 AI制御系(Part 06〜09)
ニューラルネット・強化学習・データ駆動・LLM統合など、AIによる次世代制御手法を扱う章群
※各章は独立して学べますが、AI制御系は制御理論の基礎知識を前提とします。
章 | ディレクトリ | 内容概要 |
---|---|---|
Part 01 | part01_classical | 古典制御理論(PID、周波数解析、安定性) |
Part 02 | part02_modern | 現代制御理論(状態空間、LQR、カルマン) |
Part 03 | part03_adaptive | 適応・ロバスト制御(MRAC、H∞、L1) |
Part 04 | part04_digital | デジタル制御とDSP(Z変換、FFTなど) |
Part 05 | part05_practical | 実装・演習編(Python、ROS、FPGAなど) |
章 | ディレクトリ | 内容概要 |
---|---|---|
Part 06 | part06_nn_control | ニューラルネット制御(NN-PID、逆モデル) |
Part 07 | part07_rl_control | 強化学習制御(Q学習、DDPG、PPO) |
Part 08 | part08_data_driven | データ駆動制御(Koopman、行列識別) |
Part 09 | part09_llm_hybrid | LLM統合・ハイブリッド制御(FSM×PID×LLM) |
control
, scipy
, matplotlib
, torch
, gymnasium
, stable-baselines3
EduControllerは、以下のプロジェクトと連携・相互参照されています:
半導体教育に特化した教材プロジェクト。プロセス・回路・レイアウト設計を横断的に扱い、Python自動化やSoC設計も含まれます。
特別編では、AITL-H構想やLLM連携制御とも統合されています。
人型ロボットなどに向けた階層型構造知能制御フレームワーク。
FSM(本能)+PID(理性)+LLM(知性)の3層によるハイブリッド制御を提案し、本教材の最終章(Part 09)と連動しています。
学歴:信州大学大学院 電気電子工学修士課程 修了
MIT License © 2025 Shinichi Samizo
本教材は教育・研究・個人学習の目的で自由にご利用いただけます。
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