組み込み技術者のための「物理モデリング」の基礎とその実装ポイント　＜オンラインセミナー＞

～組込みシステム技術者必須の物理システムの知識、モデル作成の実践、アルゴリズム設計、実時間性を考慮した実装方法～

・ロボットや自動車などの制御システムの開発に必須となる物理システムのモデリング技術を修得し、高精度なシステム開発に応用するための講座
・モデル作成の基礎からモデルを使ったアルゴリズム設計やリアルタイム性を考慮した実装方法のポイントまで修得し、システム開発の実践に応用しよう！

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・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。

講師の言葉

　サイバーフィジカルやIoT(Internet of Thing)の世界ではデジタル機器とアナログ機器を融合してシステムを構築する必要があります。アナログの世界は物理学や化学など自然科学を基礎としています。これに対してデジタルの世界は情報や数学を基礎とした形式科学を基礎としています。
　本講義では、この二つの科学のインテグレーション技術の基礎として、自然科学を形式科学の目でとらえる方法論を学びます。具体的には、物理の世界を数学のことばで表現し、コンピュータで扱える形に変換することです。Ｐｙｔｈｏｎによる簡単なプログラミングも交えて解説します。
　さらに、本格的な導入を検討している方のために、文献調査や学習の方針について情報提供します。

セミナー詳細

開催日時	2026年07月07日(火) 10:00 ~ 17:00
開催場所	オンラインセミナー
カテゴリー	オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者	・計測制御関係の組込みシステムを扱っているソフトウェアエンジニア、メカトロニクスエンジニア・制御理論、制御工学の応用や実装に興味のある方・マイコンを使って計測や制御のアプリを作りたいと思っている方、チャレンジして挫折した方
予備知識	・Ｃ言語、Pythonなどで簡単なプログラム作成経験があること・大学初年度の数学（線形代数、微分積分の基礎）の知識があること
修得知識	・マイコンを制御装置として使用する方法の基礎・微分方程式で表現される物理系をマイコンのようなデジタル機器で扱うための基礎知識・カルマンフィルタに関連した応用技術
プログラム	１．組込みシステムの特徴　　（１）．組込みシステムの定義と特徴　　　　ａ．リアルタイム性　　　　ｂ．リソース制約　　　　ｃ．信頼性　　　　ｄ．用途特化　　（２）．マイコン・SoC・FPGA などのハードウェア構成　　（３）．組込みソフトウェア開発の一般的なプロセスと制約　　（４）．IoT・ロボティクス・計測機器における組込みの役割　　（５）．物理モデリングが求められる背景　　　　ａ．高精度制御・安全性・自律化２．物理システムの構成要素　　（１）．物理システムの構成要素　　　　ａ．質量、ばね、ダンパ、電気要素、熱、流体など　　（２）．エネルギー保存・力学・電気回路などの基本的関係式　　（３）．連続時間と離散時間の違い　　（４）．アクチュエータ・センサ・構造物・環境を含む“全体システム”としての捉え方３．知っておくべきキーワード　　（１）．時間応答、周波数応答、安定性、極・零点　　（２）．バンド幅、ゲイン、遅延、ノイズ、量子化　　（３）．制御周期、サンプリング、離散化　　（４）．モデル化に必要な計測機器・データ取得の基礎　　（５）．モデリングに役立つキーワードを実例交えて紹介４．物理モデリングとモデル表現　　（１）．微分方程式モデル　　　　ａ．Newtonの運動方程式　　　　ｂ．KVL／KCL など　　（２）．伝達関数の導出と意味　　（３）．状態空間モデルの表現と利点　　（４）．モデル表現の違いと用途　　　　ａ．解析、シミュレーション、制御設計、実装など５．第一原理によるモデリングの基礎　　（１）．第一原理モデルの意味　　　　ａ．物理法則に基づくモデル　　（２）．機械系・電気系・熱系・流体系の典型的なモデル化プロセス　　（３）．モデリングでよく使う近似　　　　ａ．線形化　　　　ｂ．小信号モデル　　　　ｃ．集中定数化　　（４）．モデル精度と計算量のトレードオフ６．システム同定の基礎　　（１）．システム同定とは何か、第一原理モデルとの違い　　（２）．同定に必要なデータと実験条件　　（３）．パラメトリックモデル　　　　ａ．ARX 　　　　ｂ．ARMAX 　　　　ｃ．OE 　　　　ｄ．FIR 　　（４）．パラメータ推定　　　　ａ．最小二乗法　　　　ｂ．勾配法の基礎　　（５）．ノイズとバイアスの考え方７．モデルの作成法とその実践ポイント　　（１）．目的の明確化　　（２）．境界条件（入力・出力・環境）の整理　　（３）．適切なモデル表現の選択　　　　ａ．ODE／TF／SS 　　（４）．パラメータ取得　　　　ａ．計測 or 計算　　（５）．検証と精度改善　　（６）．低次元化や計算負荷最適化の手法（モデル縮約）８．モデルの読み方・使い方　　（１）．微分方程式の構造から挙動を読み解く　　（２）．伝達関数から極・零点を確認し応答特性を理解　　（３）．状態空間モデルから可制御性・可観測性を判断　　（４）．モデルの妥当性評価と限界の判断ポイント　　（５）．モデルベース思考法９．モデルを使ったアルゴリズム設計と制御への応用および注意点　　（１）．基本制御（PID）のモデル的解釈　　（２）．モデルベース制御の基礎　　　　ａ．フィードフォワード　　　　ｂ．状態フィードバック　　（３）．LQR・カルマンフィルタの概念紹介　　（４）．安定性・ロバスト性・ゲイン設計の基礎　　（５）．サンプル周期と離散化を踏まえた設計上の注意点１０．モデルを使ったアルゴリズム設計と推定・予測への応用　　（１）．センサフュージョンの基礎　　　　ａ．IMU＋他センサ　　（２）．オブザーバ　　　　ａ．Luenberger 　　　　ｂ．Kalman Filter 　　（３）．物理モデルを使った状態推定の考え方　　（４）．Model Predictive Control（MPC）の概要　　（５）．予測と制約処理の重要性１１．実時間性を考慮した実装方法とそのポイント　　（１）．組込みでのモデル実装のポイント　　　　ａ．固定小数点　　　　ｂ．計算量　　　　ｃ．メモリ制約　　（２）．フィルタ・制御アルゴリズムの効率的な実装　　（３）．離散化とゼロ次ホールド　　（４）．遅延・ノイズへの対処　　（５）．RTOS・割り込み・タスク設計と制御周期の関係　　（６）．実装バグの典型例と対策１２．事例紹介とまとめ　　（１）．ドローン制御系　　　　ａ．姿勢制御　　　　ｂ．センサ融合　　（２）．ロボットアーム　　　　ａ．動力学　　　　ｂ．フィードフォワード制御　　（３）．計測機器　　　　ａ．ノイズモデル　　　　ｂ．フィルタ設計　　（４）．自動車制御　　　　ａ．車体モデル　　　　ｂ．予測制御　　（５）．モデルベース開発（MBD）の全体像　　（６）．学んだ内容の整理と、今後の学習ロードマップ１３．質疑応答とディスカッション　※数学的概念について定理証明は行なわず必要最小限の内容にとどめます。数値計算ソフトウェアで原理の理解に重点を置きます
キーワード	物理モデリング　状態空間モデル　伝達関数　微分方程式モデル　リアルタイム性　リソース制約　離散化・サンプリング　第一原理モデリング　システム同定　カルマンフィルタ　センサフュージョン　モデルベース制御（MBC）　モデル予測制御（MPC）　実時間実装
タグ	シリアルインターフェース、ソフト管理、ソフト教育、デバイスドライバ、組み込みソフト、制御、FPGA
受講料	一般 (1名)：49,500円(税込) 同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込)
会場	オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。

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