🧪 Part 5: 実装・応用編 / Implementation and Applications
この章では、制御理論を実際のシステムに適用するための
Python実装・マイコン展開・ROS連携 などの実践的な応用手法を学びます。
This chapter focuses on practical implementation methods such as
Python coding, embedded systems deployment, and ROS integration for applying control theory to real systems.
📚 本章の構成 / Chapter Structure theory/
| セクション / Section | 内容 / Description |
|---|---|
01_simulation_setup.md |
Python制御シミュレーションの環境構築 Setting up a Python-based control simulation |
02_python_control.md |
Pythonによる制御設計の実装方法 Implementing control design with Python |
03_embedded_control.md |
Arduino等のマイコン向け制御展開 Control deployment on microcontrollers like Arduino |
04_ros_control.md |
ROS制御ノードの設計と通信構成 Designing ROS control nodes and communication layout |
💻 実装・シミュレーションコード / Implementation & Simulation simulation/
| ファイル名 / Script | 内容 / Description |
|---|---|
dc_motor_sim.py |
状態空間モデルによるDCモータ制御 DC motor control using state-space model |
ros_pid_node.py |
ROS用PID制御ノード実装 PID control node implementation for ROS |
📊 ノートブック・図解 / Notebooks & Visuals
| ファイル名 | 内容 / Description |
|---|---|
ros_pid_log_plot.py |
ROSトピック可視化スクリプト（.py版） Python script for ROS topic visualization |
ros_pid_log_plot.ipynb |
上記のNotebook形式 Notebook version of the above for log analysis |
figures/ |
制御ブロック図・構成図などの図版 Figures including block diagrams and architecture charts |
🔧 使用ライブラリ・ツール / Libraries & Tools
- Python:
control,matplotlib,pyserial - ROS1 (Noetic) / ROS2 (Foxy)
- Arduino IDE, STM32CubeIDE
- 補助ツール / Utilities:
rqt_plot,rosbag,rosparam
🧪 実験の流れ / Implementation Flow
- Pythonで制御モデルを設計・シミュレーション
Design and simulate control models using Python - 制御アルゴリズムをマイコンに移植（離散化含む）
Port controllers to microcontrollers with discretization - ROSノード化してセンサやアクチュエータと接続
Integrate with ROS and connect to sensors/actuators rqt_plotやrosbagで可視化・ロギング
Visualize and log using rqt_plot and rosbag- Part 6 に接続し、AI制御へ展開
Connect to Part 6 for AI-based control integration
🔗 関連章・接続 / Related Parts
| 章 / Chapter | 内容 / Description |
|---|---|
| Part 4: Digital Control | 離散制御理論・Z変換 Digital control theory and Z-transform |
| Part 6: AI Control | ニューラル・強化学習・DNN制御 Neural networks, reinforcement learning, DNN-based control |
| Part 9: LLM統合 | ChatGPT等との統合型制御（AITL構想） LLM-integrated control systems (AITL concept) |
👤 著者・ライセンス | Author & License
| 📌 項目 / Item | 📄 内容 / Details |
|---|---|
| 著者 / Author | 三溝 真一（Shinichi Samizo） |
| 💻 GitHub |  |
📄 ライセンス / License
教材・コード・図表の性質に応じたハイブリッドライセンスを採用。
Hybrid licensing based on the nature of the materials, code, and diagrams.
| 📌 項目 / Item | ライセンス / License | 説明 / Description |
|---|---|---|
| コード（Code） | MIT License | 自由に使用・改変・再配布が可能 Free to use, modify, and redistribute |
| 教材テキスト（Text materials） | CC BY 4.0 | 著者表示必須 Attribution required |
| 図表・イラスト（Figures & diagrams） | CC BY-NC 4.0 | 非商用利用のみ許可 Non-commercial use only |
| 外部引用（External references） | 元ライセンスに従う Follow the original license |
引用元を明記 Cite the original source |
⬅️ 前章 / Previous Chapter
デジタル制御の基礎、Z変換、DSP実装など、離散時間系の制御と実装方法を学びます。
Covers the basics of digital control, Z-transform, and DSP implementation for discrete-time systems.
次章 / Next Chapter ➡️➡️
ニューラルネットワークを利用した制御（NN-PID、逆モデル制御など）を扱います。
Covers neural network-based control methods such as NN-PID and inverse model control.