アームロボットでフィジカルAIを体験する準備をします。
事例が多いマシーンは、「SO-101」だと思います。
基本は、下記のURLを参考にします。
手元のカメラと俯瞰するカメラが必要になります。
手元のカメラにはアームロボットに取り付けるアタッチメントが必要です。
購入先は、秋月電子にします。
2026年8月9日日曜日
アームロボットの研究準備1
SO-101ロボットアーム 実践ガイド
SO-101を使った少ないデータでの模倣学習に挑戦
2026年8月6日木曜日
2026年7月18日土曜日
Fable5でコンデンサと抵抗のLTspiceのセミナーコンテンツのアップデート
次に、コンデンサ教材のスクリプトに上級演習スライドを追加します。Next, the resistor deck upgrades.両教材を上級エンジニア向けに大幅アップデートしました。基礎演習はそのまま残し、「上級演習」として専門性の高いコンテンツを追加しています（白背景デザインは維持）。
コンデンサ編（19→23スライド、シミュレーション4本→7本）
- 上級演習A：インピーダンス周波数特性とSRF（
05_impedance_srf.cir）—.ac解析で1kHz〜100MHzを一括スイープし、4種のコンデンサのV字カーブを重ね描き。メーカーデータシートのあのインピーダンスカーブを自分の手で再現し、「SRFより上ではコンデンサはコンデンサではない」を体感します。 - PDNターゲットインピーダンス設計法（コンセプトスライド）— Ztarget = ΔV/ΔImax から始まる、電源分配網設計のプロの方法論を導入。
- 上級演習B：反共振（アンチレゾナンス）（
06_antiresonance_pdn.cir）— 「コンデンサを足したらノイズが悪化した」という実際に起きる逆説の種明かし。制御ESR品によるダンピングで解決する様子まで比較し、「低ESR＝常に正義ではない」というメーカー差別化にも直結する知見に落とします。 - 上級演習C：MLCCのDCバイアス特性（
07_dcbias_mlcc.cir）— 非線形電荷式 Q(V)=C0·V0·atan(V/V0) のビヘイビアコンデンサで「100µFの実力は半分」を再現。定電流チャージのdV/dt傾きから実効容量を読むという、実務のC-V測定原理そのままの演習です。
抵抗編（17→19スライド、シミュレーション3本→5本）
- 上級演習A：熱暴走をシミュレーションで"起こす"（
04_thermal_runaway_tcr.cir）— 抵抗値が自分の温度で変わり、温度が自分の発熱で変わる双方向の電気-熱連成ループを構築。ループゲイン K = I²·R0·α·Rth による安定判別条件を導入し、K=0.3/0.8/1.2 の3条件で「収束」と「発散（熱暴走）」を画面上で目撃します。商用の電気-熱連成ソルバと本質的に同じ計算です。 - 上級演習B：モンテカルロ公差設計（
05_montecarlo_divider.cir）— 「±1%抵抗の分圧精度は±1%ではない」を600回のランダム試行で統計的に確認。SPICE Error Logの右クリック→「Plot .step'ed .meas data」で分布がそのままグラフになる隠れ名機能も紹介し、ペア性・TCRトラッキングという高精度シリーズの訴求点につなげます。
各.cirファイルには物理背景・操作手順・議論ポイントを冒頭コメントに詳述済みなので、講師用アンチョコとしてもそのまま使えます。なお、熱暴走演習のTCRは現象を明確に見せるため実素子より誇張した値にしてあり、その旨をファイル内・スライド両方に明記しています。開催前に一度LTspiceの実機で全ファイルの実行確認をお願いします。
コネクタのLTspiceセミナーの準備
Fable5を活用し、コネクタのLTspiceセミナーの準備をしました。
コネクタ編を追加します。まず要点をメモリに記録し、LTspiceファイルから作成します。次にコネクタ教材のPPTXを作成します。対象欄が折り返しているので短くします。All clean. Finalizing the deliverables.第3弾「コネクタワークショップ」を作成しました。教材（PPTX・21スライド、白背景・ティール系デザイン）とLTspiceシミュレーション7本です。
設計上の課題設定 → LTspiceで解決、という構成
コネクタは「回路図に線としてしか描かれない部品」——その線の中で起きている電気現象を設計対象にする、というコンセプトで、前半をPI（電源・接点信頼性）、後半をSI（高速信号・ノイズ）に振り分けました。
演習①：接触抵抗は「育つ」（01_contact_resistance_heat.cir）— 新品5mΩ→劣化20mΩ→腐食80mΩの3条件で、電気-熱アナロジーにより接点温度そのものを波形化。カタログ値は「新品の値」でしかないことを体感します。
演習②：「4本で20A」の計算が崩れるとき（02_multipin_current_sharing.cir）— 1本の接触不良が残り3本の健全ピンを定格超過に追い込む、コネクタ特有の故障連鎖を数値で確認。
演習③：TDRシミュレーション（目玉演習）（03_tdr_impedance.cir）— 数百万円クラスのTDR測定器の原理をネットリスト約30行で再現。ステップ波を打ち込み、t≒2.1nsに返る反射から「波形の時間軸＝伝送路上の距離」という地図が読めるようになります。反射係数から Z=50·(1+ρ)/(1-ρ) の実インピーダンス換算まで.measで自動化済み。
演習④：反射を抵抗1本で退治（04_reflection_termination.cir）— コネクタ不連続＋未終端でVDD+0.5Vを超えるオーバーシュートが発生しICが壊れるメカニズムと、直列終端33Ωによる解決。
演習⑤：ピンアサインという最強のタダ対策（05_crosstalk_pins.cir）— 相互インダクタンスKとピン間容量で隣接ピンクロストークを再現し、G-S-G配置でほぼ消滅することを波形で証明。
上級演習A：グランドバウンス（06_ground_bounce_ssn.cir）— 同時スイッチング1/4/8本でGNDピンのL·di/dtバウンスがVILを超えていく様子を観察。GPINSパラメータを書き換えてGNDピン増設の効果を自分の手で確認できる仕掛け付き。
上級演習B：活線挿抜のバウンス（07_hotplug_bounce.cir)— 電圧制御スイッチでチャタリングを表現し、接触ごとの突入電流と開離時のL·di/dtサージ（アークの正体）を1本のシミュレーションで俯瞰。ここから演習①の接点劣化へつながる「コネクタの一生」の因果でワークショップ全体が一本の物語として閉じます。
選定チェックリストの5項目はすべて演習番号と対応させてあり、「カタログのどこを見るか」まで落とし込んでいます。これで3部作（コンデンサ・抵抗・コネクタ）が同じフォーマット・同じ90分構成で揃いました。数値（寄生L/C、熱抵抗など）は代表的なオーダーで設定しているので、協賛メーカーの実製品値への差し替えと、開催前のLTspice実機での全ファイル動作確認をお願いします。
2026年4月22日水曜日
2026年4月4日土曜日
ロボットアームの開発のポイントは、産業用ロボット専用のグリッパーの提供
サブミニチュア専用のグリッパーや工具の開発状況は？
サブミニチュア（超小型）産業用ロボット専用のグリッパーや工具（エンドオブアームツーリング）などのエコシステムは、現在ONMIKROが製品化に向けて注力している主要な開発領域の一つです。
ソースに基づく開発状況と背景は以下の通りです。
- 市場の現状: 現在、サブミニチュアスケールや1マイクロメートル未満の精度に対応できるグリッパーやツールチェンジャーは、市場にほとんど存在しません。
- 顧客からの強い要望: 潜在顧客から最も多く寄せられる質問の一つが「ロボットに装着する専用のグリッパーやツールチェンジャーはあるか」という点であり、エコシステムの構築は顧客が導入を決める際の最大の懸念事項（摩擦）となっています。
- ONMIKROの戦略: 創設者のステパネンコ氏は、ロボットアーム本体を完成させるだけでなく、専用のエコシステムを構築することを市場投入に向けた最優先事項として掲げています。
- 開発の重要性: どのようなエンドオブアームツールを開発できるかが、最初にどの業界（光学、マイクロエレクトロニクス、医療機器など）に本格参入するかを決定付ける重要な要素になると考えられています。
総じて、サブミニチュア専用の工具類は**「これから構築される段階」**にあり、ONMIKROはロボットが真に実用的なツールとして機能するために、これら周辺機器の開発を不可欠なステップとして進めています。
ロボットアームの開発のポイントは、産業用ロボット専用のグリッパーの提供です。この辺りの対策は？
ONMIKROにおいて、専用のグリッパーやツールチェンジャーを含む**「エコシステムの構築」**は、ロボットアーム本体の開発と並んで、市場投入に向けた最優先事項の一つとして位置付けられています。
ソースに基づく具体的な対策と現状は以下の通りです。
- エコシステム開発の優先順位付け: 創設者のステパネンコ氏は、顧客が導入を検討する際の最大の懸念（フリクション）が「ロボットに何を装着すればよいか」という点にあると認識しています。そのため、単にアームを作るだけでなく、専用のグリッパーやツールチェンジャーをセットで提供することを、ビジネスを成功させるための必須条件としています。
- 市場にないツールの自社開発・構築: 現在、サブミニチュアスケールかつ1マイクロメートル未満の精度に対応できるツールは市場にほとんど存在しません。このギャップを埋めるために、ONMIKROは資金調達や専門家の採用を通じて、自社でこれらの周辺機器を開発・完成させる計画です。
- 参入業界の決定要因としてのツール開発: どのようなエンドオブアームツール（グリッパー等）を開発できるかが、最初にどの業界（光学、マイクロエレクトロニクス、医療機器、細胞操作など）に本格参入するかを決定する重要な指針となります。つまり、特定の用途に合わせたグリッパーの開発が、そのまま市場戦略に直結しています。
- 顧客との対話によるニーズの特定: ステパネンコ氏は、50社以上の潜在顧客との数時間にわたる対話を通じて、個別のアプリケーション（医療機器の組み立てやマイクロ電子部品の扱いなど）に必要とされるツールの要件を具体的に特定しており、これらを開発ロードマップに反映させています。
結論として、ONMIKROはグリッパーの不足を単なる課題ではなく、**「ロボットとエコシステムを一体として提供する」**という独自の価値提案の機会と捉え、製品化を急いでいます。
ONMIKROのロボットが1マイクロメートル（1μm）未満の繰り返し精度を一貫して実現できている理由
1マイクロメートル未満の精度はどのように実現されていますか？
ONMIKROのロボットが1マイクロメートル（1μm）未満の繰り返し精度を一貫して実現できている理由は、主に以下の3つの要素に集約されます。
- 最先端コンポーネントの採用と独自開発: ロボットは既存の製品の改良ではなく、メカニズム、エレクトロニクス、ソフトウェアのすべてがゼロから独自に設計・開発されています。その際、市場にある最先端（state-of-the-art）のコンポーネントを統合して使用していることが、高精度の基盤となっています。
- 物理的特性（軽量・短リーチ）の利点: 本体重量がわずか1.5kgと極めて軽量であること、そして一般的な産業用ロボットに比べてアームのリーチ（届く範囲）が短いことが、高精度を実現するための重要な前提条件となっています。アームを短く設計することで、物理的な構造上の誤差や振動を抑え、精度を極限まで高めることが可能になります。
- マイクロ自動化への特化: 数キログラムの可搬重量を想定して重厚に作られる従来の産業用ロボットとは異なり、ONMIKROのロボットは数グラム程度の非常に軽く小さなオブジェクトを扱うことに特化してアーキテクチャが最適化されています。この「小さく、軽く、精密に」という設計思想が、卓越した精度をコンパクトなパッケージで提供することを可能にしています。
創設者のステパネンコ氏によれば、これらの要素が組み合わさることで、既存の産業用ロボットよりも一桁高い精度を安定して発揮できるとしています。
超精密マイクロロボットアームの革新
超精密マイクロロボットアームの革新
OnMikroの創設者アレクサンドル・ステパネンコ氏は、マイクロスケールの産業オートメーションを革新する超精密ロボットアームを発表しました。このロボットは、従来の産業用ロボットを遥かに凌駕する1マイクロメートル未満の反復精度を誇り、光学、マイクロエレクトロニクス、医療機器などの精密分野での活用が期待されています。氏は20年に及ぶ独自の開発経験を経て、サブミニチュア産業ロボットという新市場を開拓し、世界中の企業から大きな注目を集めています。現在は、製品化に向けたエコシステムの構築や専門人材の確保、資金調達に注力しており、モントリオールを拠点にこの革新的な技術の市場投入を目指しています。
ONMIKROが目指す「サブミニチュア」ロボットの定義とは？
ONMIKROの創設者であるアレクサンドル・ステパネンコ氏は、従来の産業用ロボットとは一線を画す、マイクロスケールの自動化に特化した新しいクラスを**「サブミニチュア（超小型）・産業用ロボット」**と定義しています。
ソースに基づくと、この「サブミニチュア」ロボットを定義付ける主な要素は以下の通りです。
- 驚異的な精度（繰り返し精度）: 既存の産業用ロボットよりも一桁高い精度を持ち、1マイクロメートル（1μm）未満の繰り返し精度を安定して実現できることが定義の核となっています。
- 真のミニチュア・フォームファクタ: 非常にコンパクトな設計であり、1フィート四方の立方体の中に2台から3台のロボットを収めることができるサイズ感を指します。
- 極めて軽量な設計: 従来の「小型」とされる産業用ロボットがキログラム単位の可搬重量を想定して重厚な造りであるのに対し、このロボットは本体重量がわずか1.5kgと非常に軽量です。
- マイクロ自動化への最適化: 数グラム程度の極めて軽量で小さなオブジェクト（光学部品、フォトニクス、マイクロエレクトロニクス、細胞など）を扱うことを目的としており、短いリーチ（届く範囲）を活かして精度を極限まで高めています。
ステパネンコ氏は、技術の小型化が急速に進む中で、既存の産業用ロボットでは対応しきれない「より小さく、より精密で、よりコンパクトな製品」への需要に応えるものとして、このサブミニチュアという概念を提唱しています。
2026年3月24日火曜日
Wi-Fi チャネル状態情報(CSI:Channel State Information) によるWi-Fi センシング
Wi-Fi チャネル状態情報(CSI:Channel State Information) によるWi-Fi センシング
2026年3月15日日曜日
2026年3月9日月曜日
2026年2月1日日曜日
the VIRAL F1 Python project
Link to GitHub Repository: https://github.com/IAmTomShaw/f1-race... Link to Newsletter: https://tomshaw.substack.com/ Two months ago I built a Python project for Formula 1 fans and it went viral, hitting over 2 million views online and becoming one of the most starred F1 projects on GitHub. In this video, I give a full update on what’s changed since the last release, walk through the biggest new features, and talk about the future vision for the project. If you'd like to get involved in the project, feel free to help build some new features and submit a PR to the GitHub Repository! CHAPTERS 00:00 – Project update & what’s changed 00:24 – What F1 Race Replay does 00:39 – New features: GUI, telemetry & race insights 02:07 – Vision for the project & open source contributions 04:38 – How to get involved & what’s coming next
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