システム同定

[tmori]

1. Chirp信号の生成

まず、scipy.signalを使ってChirp信号を生成します。この信号を、箱庭ドローンシミュレータの目標値として使用するために、シミュレーション時間と同期させます。

from scipy.signal import chirp
import numpy as np

# シミュレーション時間に合わせた時間ベクトルを生成
t = np.linspace(0, 10, 1000)  # 例: 0から10秒、1000サンプル

# Chirp信号の生成
chirp_signal = chirp(t, f0=0.1, f1=5, t1=10, method='linear')

2. シミュレーションへのChirp信号の入力

生成したChirp信号を箱庭ドローンシミュレータの目標値（例: 目標速度）として使用し、シミュレーション時間に同期して逐次入力します。この部分はシミュレータ側の設定で対応可能とのことなので、具体的な実装方法はそのシミュレータのインターフェースに基づいています。

3. 出力データの取得

シミュレーション実行中に、目標値（Chirp信号）に対応する実際の速度などの出力データを取得します。これにより、入力と出力の両方のデータが揃います。

4. ボード線図や位相線図の計算

次に、取得した入力（Chirp信号）と出力（シミュレータからの速度データ）を使って、controlやscipy.signalでボード線図や位相線図を描画します。

import control as ctrl
import matplotlib.pyplot as plt

# シミュレーションで得た出力データ（例：実際の速度データ）
# 入力データ（Chirp信号）とシミュレーションからの出力データを取得
output_signal = np.random.randn(len(t))  # 擬似データとしての出力信号

# ボード線図の生成
sys_id = ctrl.tf(output_signal, chirp_signal)  # 伝達関数として定義
mag, phase, omega = ctrl.bode_plot(sys_id)

# プロットの表示
plt.show()

まとめ

この手順を踏むことで、生成したChirp信号を箱庭ドローンシミュレータの目標値として入力し、実際の出力データを基にボード線図や位相線図を生成できます。controlライブラリを使って、このプロセスを効率的に実行できるため、システムの周波数応答を解析するのに非常に効果的です。

必要なPythonライブラリや計算方法は、十分にサポートされているので、問題なく実現可能です。