所望のフィルタ特性に合わせて，何回分の移動平均を取ればよいかを求めます。

Pontryaginの最小原理を用いて，Hamiltonianを最小化する軌道を解析的に求めました。 障害物は考慮せず，計算コストを小さくする軌道生成を目的とします。

今ではマイコンで$\sin(),\ \cos()$関数が簡単に実装でき，DSPでも高速処理できます。 一方ではz変換を用いて処理を高速化する手法もあります。

ここでは勉強のため，z変換を用いて正弦波を生成します。

自動でルービックキューブを揃えるロボットによるパターン生成をしました。

9軸センサに拡張カルマンフィルタ（Extended Kalman Filter:EKF）を適用してクォータニオンを推定します。

プロペラを用いた倒立振子を製作しました。

マイクロマウスの横滑り角の考え方の種類を示します。

センサから取得する地磁気のキャリブレーションをしました。

PD制御を用いた3次元フライホイール倒立振子を製作しました。