大森_backup
の履歴(No.26)
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大森_backup
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1 (2021-10-07 (木) 16:26:12)
2 (2021-10-07 (木) 17:45:28)
3 (2021-10-08 (金) 15:35:36)
4 (2021-10-22 (金) 13:11:01)
5 (2021-10-29 (金) 10:46:19)
6 (2021-11-29 (月) 12:19:55)
7 (2021-12-14 (火) 11:00:29)
8 (2021-12-21 (火) 13:02:25)
9 (2021-12-24 (金) 15:42:19)
10 (2022-01-07 (金) 11:18:03)
11 (2022-01-07 (金) 14:55:52)
12 (2022-03-29 (火) 12:02:15)
13 (2022-04-05 (火) 21:48:33)
14 (2022-04-15 (金) 16:41:22)
15 (2022-06-16 (木) 15:27:14)
16 (2022-07-13 (水) 12:30:20)
17 (2022-07-29 (金) 11:47:27)
18 (2022-08-02 (火) 12:29:45)
19 (2022-09-02 (金) 16:37:02)
20 (2022-09-09 (金) 16:03:56)
21 (2022-09-10 (土) 13:13:56)
22 (2022-09-15 (木) 13:52:37)
23 (2022-09-20 (火) 18:20:07)
24 (2022-09-21 (水) 06:12:17)
25 (2022-09-21 (水) 16:17:35)
26 (2022-09-28 (水) 16:05:14)
27 (2022-09-29 (木) 11:31:25)
28 (2022-10-14 (金) 13:16:08)
29 (2022-10-26 (水) 12:29:00)
30 (2022-11-04 (金) 21:39:17)
31 (2022-11-13 (日) 23:17:52)
32 (2022-12-07 (水) 19:55:15)
33 (2022-12-13 (火) 14:34:56)
34 (2022-12-14 (水) 16:21:39)
35 (2022-12-16 (金) 17:56:40)
36 (2022-12-19 (月) 15:10:49)
37 (2022-12-20 (火) 14:59:04)
38 (2023-01-04 (水) 19:31:12)
39 (2023-01-06 (金) 16:45:32)
40 (2023-01-06 (金) 20:11:27)
B3 後期授業スケジュール
月曜日
火曜日
水曜日
木曜日
金曜日
1-2
データ処理工学
研究会
3-4
大規模通信システム工学
英語特別演習3
組み込みシステム工学
研究会
5-6
電子情報工学特別講義
電子情報工学実験3
専門ゼミ
7-8
プログラミング3
”
技術者倫理
9-10
プログラミング演習3
"
11-12
B4 前期スケジュール
月曜日
火曜日
水曜日
木曜日
金曜日
1-2
研究会
3-4
研究会
5-6
7-8
研究会予備日
9-10
研究会予備日
11-12
大森の研究会
本論・中間発表
自動操舵システムとドライバとの協調方法の基礎研究 ~ドライビングエネルギを用いた操舵意図の推定(第 2 報)~ 後藤武志 立原拓実 久貝克弥 Basic Study on Cooperation Method of the Automatic Steering System and the Driver's Steering Operation ~ Estimation of steering intention using Driving Energy (2nd Report) ~ Takeshi Goto Takumi Tatehara Katsuya Kugai ハンドルコントローラの有用性 MATLABの使い方 インピーダンスの計算方法 Pythonを用いた数式表現
ハンドルコントローラの有用性 MATLABの使い方 インピーダンスの計算方法 Pythonを用いた数式表現
<変換コネクタ> https://www.monotaro.com/p/6090/0176/?utm_id=g_pla&utm_medium=cpc&utm_source=google&utm_campaign=246-833-4061_6466659573_shopping&utm_content=96539050923&utm_term=_419857551521_x_pla-879931900515&gclid=Cj0KCQjwhqaVBhCxARIsAHK1tiNqwaovg1FquAA4GLj5fBD-bgSfnhfyEe6sscsK0gK0ReGGEnQRDF8aApYHEALw_wcB <変換ケーブル> https://store.shopping.yahoo.co.jp/naturalhome/beauty-hahalutekeminimimbaby0197AP8ZK.html?sc_e=slga_fpla <圧力センサ> FSR402 ×2, 3 <マイコンボード> Arduino nano RaspberryPi Zero W <バッテリー> PiSugar2 1200 <抵抗> 10kΩ ×3 <基盤> ユニバーサル基盤 7×9cm
第1章 はじめに 第2章 運動学習と脳の習熟の関連性 2.1 モデルの作成 図2.1と2.3の挿入 収集したデータ 速度, 加速度のグラフ 2.2 インピーダンスの推定 インピーダンス制御図2.7の挿入 MBKのグラフ 2.3 内部モデルの信頼度 内部モデルの信頼度の概要図 信頼度のグラフ 第3章 3.1 足裏圧と歩行の研究 先行研究のなんか図 3.2 ショッカクシューズと自作センサの比較 ショッカクシューズの写真 ショッカクシューズのデータ(ショッカクシューズの説明のための図) 自作センサの写真 センサデータのグラフおよび図 3.3 自作センサの有意性 第4章 提案手法(仮) 4.1 識別のための機械学習(一般論) 4.2 健常者と障害者の歩行状態における相違(安定状態での識別) 健常者の水平路面の歩行(地盤が固く平ら) 階段の昇降 農地(地盤が柔い、凹凸) 上り坂、下り坂 立つ座る 4.3 危険予測(相転移の識別) 安定歩行と不安定、転倒の識別 データ 危険度評価の指標 第5章 数値実験 5.1 センサマッピング(データの対応) 5.2 実証実験 タイトルキーワード ・足元センシング ・危険予測 ・歩行 ・人工知能 ・統計学習 ・福祉 ・歩行支援 ・転倒予防 福祉における転倒予防のための足元センシングと統計学習による危険予測
なぞり運動における脳の習熟とインピーダンスの関連
デバイスの使い方
行動識別AIの使い方