たかい ひろのり hironori takai 高井 浩徳 mr.children - deepsea world 深海 otaku nerd geek mania

1.インストール直後の状態 最新の状態にする

端末から

sudo apt update

sudo apt upgrade

2.timeshiftのインストールとスナップショットの作成

端末から

sudo apt install timeshift

ubuntuの画面の左下のubuntuマークからtimeshiftを起動

スナップショットの種類 --> rsync

場所 --> 同じディスクを選択

スケジュール --> 何にもチェックを入れない(手動でスナップショットを取る設定にする)

ユーザー --> rootと自分のユーザー名のホームディレクトリを除外(すべてのファイルを除外をrootと自分のユーザー名をチェック)

フィルター --> 何も触らない

その他 --> 何も触らない

それでtimeshiftで最初の状態のスナップショットを取る(最初は時間がかかる)

コメントにfirst stateとでも入れておく(目印に)

3.snapのパッケージのリフレッシュ

端末から

snap refresh

4.flatpakの最初の設定

端末から

sudo apt install flatpak

sudo apt install gnome-software-plugin-flatpak

flatpak remote-add --if-not-exists flathub https://dl.flathub.org/repo/flathub.flatpakrepo

参考までに以下にリンク

Flatpak—the future of application distributionflatpak.org

5.flatpakのアップデート

端末から念の為

flatpak update

6.synapticのインストール

端末から

sudo apt install synaptic

7.timeshiftで再びスナップショットを取る

ロボットの目標値生成にAIを使う

歩行動作を生成したり地面のどこに足をつくか等に使える

AIが自律して目標値を示すそれをMFR-LQの目標値に設定する

具体的には 状態変数 「x = 現在の足の角度 - 目標値」 の式で表せる

その目標値に対して制御理論で対象を目標値に制御する

今言われているようなフィジカルAIの様なものが出来上がる

MFR-LQのシミュレーションに組み込めばboston dynamicsの様なロボットシミュレーションが出来る可能性がある

MFR-LQDownload MFR-LQ for free. model free recursive lq controller simulator, simulation, robot, robotics I will write the idea of the MFR-LQ project. We have listed what to do to a…sourceforge.net

プラグインや拡張機能で外部のプログラムを読み込んで実行できるソフトはその大元であるソフト自体を逆アセンブルしてプラグイン機能の部分の読み込みと実行を司る部分を読み解く。そうすればプラグイン機能をどのように処理しているかが分かる。ghidra等を用いる。

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