ロボットの目標値生成にAIを使う
歩行動作を生成したり地面のどこに足をつくか等に使える
AIが自律して目標値を示すそれをMFR-LQの目標値に設定する
具体的には 状態変数 「x = 現在の足の角度 - 目標値」 の式で表せる
その目標値に対して制御理論で対象を目標値に制御する
今言われているようなフィジカルAIの様なものが出来上がる
MFR-LQのシミュレーションに組み込めばboston dynamicsの様なロボットシミュレーションが出来る可能性がある
ロボットの目標値生成にAIを使う
歩行動作を生成したり地面のどこに足をつくか等に使える
AIが自律して目標値を示すそれをMFR-LQの目標値に設定する
具体的には 状態変数 「x = 現在の足の角度 - 目標値」 の式で表せる
その目標値に対して制御理論で対象を目標値に制御する
今言われているようなフィジカルAIの様なものが出来上がる
MFR-LQのシミュレーションに組み込めばboston dynamicsの様なロボットシミュレーションが出来る可能性がある
プラグインや拡張機能で外部のプログラムを読み込んで実行できるソフトはその大元であるソフト自体を逆アセンブルしてプラグイン機能の部分の読み込みと実行を司る部分を読み解く。そうすればプラグイン機能をどのように処理しているかが分かる。ghidra等を用いる。
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