現職者が教えるロボット制御:シミュレーションから実機ロボット(SO-ARM101)の制御まで

オープンソースを使わず自ら作成したコードで、機構学・動力学理論の実装から多関節マニピュレータの通信インターフェースまで完璧にマスター

1名 が受講中です。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

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manipulators
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受講後に得られること

  • オープンソースZeroベースの多関節制御アルゴリズムの実装

  • モデルベースの動力学(Dynamics)を活用した高性能トルク制御

  • シミュレーションコードをハードウェアに移植するための通信インターフェース技術

  • 国内外のロボティクス制御職の最新求人情報(JD)まとめで、就職・転職トレンドを一目で把握

現職者が教えるロボット制御:シミュレーションから実機ロボット(SO-ARM101)の制御まで

オープンソースを使わず自ら作成したコードで、機構学・動力学理論の実装から多関節マニピュレータの通信インターフェースまで完璧にマスター

このような方におすすめです

ロボティクス制御/SW職務での就職を目指しているが、ポートフォリオに物足りなさを感じている就活生・学部生

ライブラリの裏側でロボット制御エンジンが実際にどのように動作しているのか、もどかしさを感じていたジュニア開発者

画面上のシミュレーションを超えて、実際のロボットハードウェアを自分のコードで直接制御してみたい方。


受講後には

  • オープンソース・ゼロ(Zero)ベースの多関節制御エンジンの構築

    • 外部のロボットライブラリの助けを借りず、NumPyの行列演算のみで5自由度マニピュレータのFK、数値的IK、ヤコビアンアルゴリズムをゼロから実装します。

  • 作業空間(Task Space)内での完璧な直線・円弧モーションプランニング

    • 毎ループごとにリアルタイムでIKを解きながら、定規で引いたような直線経路を生成し、台形速度プロファイル(Trapezoidal Velocity Profile)を適用して、ガタつき(Jerk)のない加速を制御します。

  • モデルベースの動力学(Dynamics)を活用した高性能トルク制御

    • Recursive Newton-Euler Algorithm(RNEA) 逆動力学をコーディングし、ロボットを無重力のようにする重力補償と、外乱を克服する計算トルク制御(CTC)をマスターします。

  • シミュレーションコードをハードウェアに移植する通信インターフェース技術

    • シミュレーターで検証したアルゴリズム構造をそのまま維持したまま、モータープロトコルのパケット通信を確立し、実際のSO-ARM101ロボットを駆動させる実務プロセスを学びます。

この講義の特徴

核心的な特徴と差別点を紹介してみてください。

  • 本には載っていない「本当に生々しい現職エンジニアのチップス」

    • 大手企業の現役ロボット開発者が、実際の現場でシンギュラリティ(特異点)領域に直面した際の対処法や、数値微分のチューニングノウハウを伝授します。

  • すべてのコードが有機的に組み立てられる100%ライブコーディング・ビルドアップ

    • 自分が実装したFKコードがプランニングエンジンとなり、動力学モデルと結合してCTC制御器になります。レゴブロックのように連結されるアーキテクチャコードを実装します。

  • シミュレーション環境のサポート

    • 実際のロボット(SO-ARM101)がなくても、シミュレーション実習環境を構築することで、ハードウェアなしでもモデルベース制御の真髄を100%体験することができます。

  • 実務ロボット面接の頻出質問に完璧に対応

    • Numerical IKの収束条件ヤコビアンの物理的意味RNEAアルゴリズムTask SpaceとJoint Space制御の違いなど、実務面接官を満足させられる回答を自然に内面化します。

화면 캡처 2026-07-05 232649

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この講義を作った人

  • "HWの基礎からSWまで、泥臭く試行錯誤して得た本物のノウハウ"


    こんにちは、現職のグローバル大企業ロボティクス開発者です。

    数年間ロボット業界で働き、HWの基礎から組み込み、SWの上位レイヤーまで、すべてを経験してきました。

    私が現場で必死に積み上げてきたノウハウを整理し、

    ついでに副収入も得る兼ね合いで、講義を作成しています。

    講義で気になる内容があれば、いつでもコメントを残してください。

    受講料以上の価値を感じていただけるよう、多くのことを学べるよう精一杯サポートいたします!

何かご不明な点はありますか?

  • Q. ロボットハードウェア(SO-ARM101)を必ず購入する必要がありますか?

    • A. いいえ、選択事項です。 講義の90%以上はMatplotlib 3D視覚化ウィジェットとMuJoCo物理シミュレーターを通じて、ハードウェアがなくても完璧に実習できるようにカリキュラムを構成しました。アルゴリズムの検証のために、あえて高価なハードウェアを先に購入しなくても大丈夫です。

  • Q. ROS(Robot Operating System)やMoveItを知らなくても受講できますか?

    • A. むしろ、知らない方にこそおすすめです。 本講義は、既存のフレームワークのAPIの使い方を教える講義ではなく、そのフレームワークの内部深くに隠された「ロボット制御数学の核心」を直接コーディングする講義です。ROSを知らなくても、Pythonの基礎さえあれば、ゼロから制御エンジンを構築することができます。

  • Q. 就職面接や実際のハードウェア開発にどのように役立ちますか?

    • A. 面接官が最も物足りなさを感じる志願者は、「パッケージを持ってきて操作だけをかろうじてやってみた志願者」です。この講義を完走すれば、特異点回避のためのダンピング(Damping)の数値的意味、RNEA動力学の順方向/逆方向ループ演算構造などを完璧に理解できるようになり、「ロボットの根本原理を見抜いている真摯な人材」という印象を強力に植え付けることができます。

受講前のご注意事項

実習環境

  • コンピューター: Pythonの演算と軽量な物理シミュレーションが中心であるため、Windows、Mac、Linuxなど、どのような環境を使用しても問題ありません。(Python 3.10以上を推奨)

  • 準備ライブラリ: numpymatplotlibmujocomujoco-viewer(講義序盤の環境設定セクションにて、トラブルシューティングと共に順を追ってインストールをサポートします。)

  • 実機デバイス: SO-ARM101(ハードウェアポーティングのステップであるチャプター5を自分の手で直接動かしてみたい方にのみ推奨されるものであり、必須ではありません。)

前提知識および注意事項

  • 必須知識: * Pythonの基礎文法(ループ、条件分岐、関数の定義、基本的なクラスおよびオブジェクトの使用経験)

    • 基礎的な大学数学の知識(行列の掛け算、逆行列の概念、ごく初歩的な微分の概念だけ復習しておくと、理解のスピードが倍増します。)

  • 知らなくても問題ない内容:

    • 複雑なモータードライバーの回路設計や組み込みC言語のファームウェアの知識は、事前に一切必要ありません。実際のハードウェア連動段階(チャプター5)で必要となる通信パケットインターフェースの概念は、Pythonのレベルに合わせて基礎から一つずつ紐解いてお教えします。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • ロボティクス制御/SW職務での就職を目指しているが、ポートフォリオに物足りなさを感じている就活生・学部生

  • ライブラリの裏側でロボット制御エンジンが実際にどのように動作しているのか、もどかしさを感じていたジュニア開発者

  • 画面上のシミュレーションを超えて、実際のロボットハードウェアを自分のコードで直接制御してみたい方。

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonの基礎文法(繰り返し、条件文、関数の定義、基本的なクラスおよびオブジェクトの使用経験)

  • 基礎的な大学数学の知識(行列の掛け算、逆行列の概念、ごく初歩的な微分の概念だけ復習しておくと、理解のスピードが倍増します。)

  • 実際のハードウェア連動段階で必要となる通信パケットインターフェースの概念については、講義および講義資料にてお伝えいたします。

こんにちは
jellyです。

キャリア認証

こんにちは、現職のグローバル大手企業ロボティクス開発者です。

数年間ロボット業界で働き、HWの基礎から組み込み、SWの上位レイヤーまで全てを経験してきました。

 

私が現場で必死に積み上げてきたノウハウを整理し、

ついでに副収入も得る兼ね合いで、講義を制作しています。

 

講義で気になる内容があれば、いつでもコメントしてください。

受講料以上の価値を感じていただけるよう、多くのことを学んでいただけるよう精一杯サポートいたします!

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