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関東のメーカーでエンジニアをやっています。ロボットに関わることが多いです。 専門はシス…

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関東のメーカーでエンジニアをやっています。ロボットに関わることが多いです。 専門はシステムです。自分が学んだこと、考えたことをまとめるために記事を書いています。 テクノロジー以外のことも書きます。

# ピッキングロボット作ります：#4 ロボットアームの可動範囲の見積もり（運動学）

前回はアクチュエータを選ぶために必要なトルクを計算しました。https://note.com/you_memolog/n/n7520a1aca177 その際にロボットアームのリンクの長さを仮定しました。 今回は仮定したリンクの長さで、ロボットアームが対象物を取ることができる（手を伸ばすことができる）範囲を計算していきます。 一般的にはDH法を使ってDHパラメータを設定し、行列演算をすることで手先の位置を求めます。 ただ、今回作ろうとしている3自由度のアームであれば、三角関

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    • ピッキングロボット作ります：#3 トルクの計算

      前回はロボットアームの種類・自由度を決定しました。 今後はアクチュエータを選ぶためにアクチュエータに必要なトルクを見積もっていきます。 アクチュエータを選定するうえでは、ピッキングする対象物と、ロボットアーム本体を動かすことができる程度のトルクを把握する必要があります。 トルクを計算するためには、モーメントの計算を行います。 今回のアクチュエータの選定基準今回はアクチュエータのトルク・質量だけを基準にして選定していきます。 ロボットアームが対象物を持って動くことができる

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      • ピッキングロボット作ります：#2 ロボットアームの構想

        まずはアーム部分を作っていきます。概ね以下のような流れで作っていくつもりです。 ロボットアームの種類 分類の方法はいくつかあるようですが、今回は産業用ロボットを参考に、ロボットアームの機構（リンク・ジョイントの関係）をもとにした分類を紹介していきます。 ロボットアームの動きを考えたり、分類するときには、「ジョイント（関節）」「リンク（腕）」を考えます。 ジョイントは大きく2種類、「回転関節」「直動関節」があります。 回転関節は1つの軸を中心に曲がる関節で、直動関節は1つの

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        • ピッキングロボット作ってみます：#1 はじめに

          最近、ロボットアーム（運動学・逆運動学など）について学びなおす機会がありました。また、色々なツール類（3DCAD等）に触れる機会もあり、もっと勉強したいと思っているところでもあります。 理解を深めていくために、自分でロボットを作ってみながら、実践してみようと思います。 今後の記事では、ロボットを作る過程で学んだこと、調べたことをまとめていきたいと思っています。 本記事執筆時点では完成していません。恐らく何かしら失敗してやり直すと思うので、そこも紹介していこうと思っています。

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        # ピッキングロボット作ります：#4 ロボットアームの可動範囲の見積もり（運動学）

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        • ピッキングロボット作ります：#3 トルクの計算

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        • ピッキングロボット作ります：#2 ロボットアームの構想

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        • ピッキングロボット作ってみます：#1 はじめに

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          システムアーキテクト試験（午前Ⅰ対策）

          前回からだいぶ時間が空いてしまいましたが、システムアーキテクト試験の試験対策について書いていきます。 前回の記事↓ 午前試験の問題集を一通りやってみた感想 前回の記事で紹介した問題集は、2週ほどやってみました。やってみた感想です。 ・昔勉強していたことは、覚えていたり、忘れていたり。 ・範囲広すぎ・・・ ・仕事しながらしっかり網羅するのは無理がある。 また、前回の記事を書いた時点では把握できていなかったのですが、それぞれの高度試験には出題分野と、レベルが設定されて

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          システムアーキテクト試験（午前Ⅰ対策）

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          matplotlibによる基本的なグラフ描画

          pythonによるグラフ描画ライブラリmatplotlibの使い方をまとめていきます。 matplotlibでできることは多岐に渡るため、今回は僕の視点で良く使われるであろうと思われる機能を中心にまとめていきます。 ○今回はmatplotlibを使って、以下のことができるようになります。 　・データをグラフとして描画（複数のグラフを例にします。） 　・グラフタイトルの表示 　・X/Y軸ラベルの表示 　・凡例の表示 　・描画したグラフのファイル保存 ○pyplotイン

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          matplotlibによる基本的なグラフ描画

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          DataFrameをCSV, TSVファイルに保存

          DataFrameのデータをCSV, TSVファイルに保存します。CSV, TSVファイルからの読み込みはこちらの記事を参考にしてください。 CSV, TSVファイルともに同じ関数を使用します。今回は以下の関数を紹介します。 ・pandas.DataFrame.to_csv 　DataFrameをCSV, TSVファイルに書き出します。 to_csvメソッド read_csv/read_tableメソッド同様に、引数の数が多く全ては紹介しきれないので、今回使用す

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          CSV, TSVファイルの読み込んでDataFrameを作成

          CSV, TSVファイルからデータを読み込んで、DataFrameを作成する方法についてまとめます。 今回は以下の関数を紹介します。 ・pandas.read_csv 　CSV(Comma-Separated Value)ファイルを読み込みます。 ・pandas.read_table 　TSV(Tab-Separated Values)ファイルを読み込みます。 CSV/TSVファイルの違い ご存じの方は読み飛ばしてください。 とりあえずWikipediaより引用します。

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          CSV, TSVファイルの読み込んでDataFrameを作成

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          システムアーキテクト試験

          システムアーキテクト試験を受けることにしました。といっても決めたのはつい最近のことなので、色々と良く分かりません。ここで調べた内容とかを自分のメモ代わりに書いていきます。 誰か教えてくださると非常に助かります。 モチベーション きっかけは会社のキャリア面談です。スキルアップのことを話している中で、システムアーキテクトにチャレンジしてみましょうという話になりました。 その後、少し自分でも調べてみました。その中で自分の中で持っていた課題感をこの機会に解決できると思って、

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          Pythonでのzipファイルの操作

          機械学習を勉強しながら遊んでいると、収集したデータのファイル数・サイズが大きくなってしまい、扱いに困りました。 そんな経験からPythonでのzipファイル操作の方法を調べて、まとめてみました。 主に以下の内容についてまとめています。 ・zipファイル圧縮 ・フォルダごと圧縮 ・zipファイルの確認 ・zipファイル展開（解凍） 実行環境実行環境は下記のとおりです。 import platformprint(f"Platform: {platform.pla

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          Pythonでのzipファイルの操作

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          DataFrameからのデータ（行・列）の削除

          DataFrameから行ごと、もしくは列ごとデータを削除します。データベースから不要なデータを削除することを想定しています。 今回は以下の関数を紹介していきます。 ・pandas.DataFrame.drop() 　DataFrameから指定した行、列を削除します。 ・pandas.DataFrame.dropna() 　欠損値(NaN)が含まれた行、列を削除します。 ・pandas.DataFrame.drop_duplicates() 　重複のある行を削除します。 ま

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          DataFrameからのデータ（行・列）の削除

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          DataFrameへのデータ（行・列）の追加

          DataFrameに行ごと、もしくは列ごとにデータを1つずつ追加します。データベースに新たなデータを追加するような使い方を想定しています。 DataFrame同士の結合は別の記事にまとめていきます。 それぞれ使用する関数について説明した後、使用する場面を想定して、実際に使ってみます。 今回は以下の関数を紹介していきます。 ・pandas.DataFrame.append() 　DataFrameに行（横方向のデータ）を追加します。 ・pandas.DataFrame.as

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          DataFrameへのデータ（行・列）の追加

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          Julia入門

          最近Juliaというプログラミング言語の存在を知りました。公開されたのは2012年ということで比較的新しい言語です。紹介記事などを読んでいて、とても興味が出てきたので、新たに学んでいきたいと思います。 今回の記事では以下の内容を書いていきます。開発環境・エディタとしてVisual Studio Code（以下、VSCode）を使い、Windows環境でJuliaを実行することを目指しています。 ・Juliaのインストール ・VSCodeの拡張機能のインストール ・VS

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          Julia入門

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          f-strings

          Python3.6より、f-strings（フォーマット文字列）という機能が追加されました。 これにより従来の%文字列や、str.format関数よりも簡潔に表現できるようになり、コードが読みやすくなります。 今回はf-stringsの使い方についてまとめていきます。 基本的な使い方 文字リテラルの前に"f"、または"F"を入れます。 python a = 1234b = "abc"print(f"{a} and {b}")print(F"{a} and {

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          f-strings

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          DataFrameの作成

          pandasでデータを操作するときに主に使用することになる（と思っている）DataFrameについてまとめていきます。 今回は主にDataFrameの作成方法についてです。こちらを参考にしています。 DataFrameコンストラクタDataFrameクラスは大まかにいえばデータベースのテーブル、2次元配列に相当するものです。概ね以下のような構成になっています。 ・data：データ本体です。 ・index：行名に相当するものです。 ・columns：列名に相当します。

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          DataFrameの作成

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          pandasまとめ

          Pythonのデータ処理ライブラリpandasの使い方をまとめていきます。 膨大な量になるので何回かに分けて書いていきます。 この記事のモチベーション最近機械学習を勉強するようになって、pandasに触れる機会が多くなってきました。分からないことだらけなので、調べながらコードを書いています。 ある程度使えるようになってきたと思うので、自分と同じような境遇の方向けにpandasの使い方をまとめていきます。 他にも似たようなブログはあるのですが、断片的な記載が多くて、良く

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          pandasまとめ

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