工学の学位を取得した後、私は工学講師として働きました。しかし、講義は私の得意分野ではありませんでした。私が最も関心を寄せていたのは、授業のプロジェクトワークを成功させることでした。私たちは皆、工学の学位取得の最後に、卒業研究や卒業設計プロジェクトに取り組みます。これは、授業で学んだ具体的な知識と抽象的な概念の両方を統合し、知識を深める絶好の機会です。コルブの経験学習理論の言葉で言えば、これらのプロジェクトは、過去の経験を新しい状況に適用し、その適用効果を学び、必要な変更点を判断することで、積極的な実験を行うことを可能にします。これこそが、何よりもエンジニアの直感を養い、学位取得後の就職活動で成功するための準備となるのです。しかし、学生が機器の限界ではなく、知識の限界を見出すことができるようなプロジェクトを、どのように構成すればよいのでしょうか？最初は、電子部品、開発キット、ケーブル、ベアリング、車輪など、学生が私が設定したプロジェクトを完成させるために必要と思われるあらゆるものをパレットいっぱいに注文しました（図1）。私が目指したのは、学生が自分の解決策を構築できる能力を確実に身につけられるようにすることであり、私の解決策に偏らないようにすることでした。
Liquid Instrumentsに入社するまで解決できなかったことの一つは、ソリューションの開発、テスト、検証に関する制約を取り除くことでした。テストおよび測定機器！確かに、学生は オシロスコープ (NAIST) と 波形発生器そして、時にはArduinoボードを使ってそこそこ使えるPIDコントローラーなどを作ることができた――他に何があるだろうか、と私は思った。 Moku:Go。この次世代デバイスは、FPGA ベースのソフトウェア デファインド計測器以上のものを提供し、最大限のパフォーマンスの柔軟性を実現します。非常に手頃な価格なので、学生は仕事が何であれ、その仕事に適したツールにアクセスできることになります。ここでは、世界中の学生が実際に積極的な実験に Moku:Go をどのように使用しているかについてのインスピレーションをいくつか紹介します。
図 1: プロジェクトを開始する前に、可能な限り広いソリューション スペースを提供するために、学生には何百もの Arduino、センサー、機械および電気コンポーネントへのアクセスが与えられました。
- 使い方 データロガー 任意波形発生器 学生は現実世界の刺激を記録し、それを自分のデザインに何度も再生することができます。 (一方または両方をシミュレートするのではなく) 実際の信号を使用して実際の設計を検証することで、学生は現実世界が乱雑であることを学びますが、同時にその乱雑さを克服する方法も学びます。
- シンプルな構築 LiDAR (NAIST) と 超音波方式 プロセス制御および測定用の測距システム。彼らは、マルチパス効果が現実であり、広範囲に及ぶものであり、対処するのが難しい場合があることを自らの目で確認しています。
- ブロッブ追跡などの組み込みコンピューター ビジョンは優れていますが、Moku:Go を使用すると、 PIDコントローラー それを統合する フィードバック制御システムを使用すると、処理レイテンシーと検出確率をより深く理解できるようになります。そうしないと、システムが安定性を失い、ボールが部屋中に飛び散ってしまいます。
- MATLAB と Simulink は驚くほど強力で、当然エンジニアリング教育の中核的な位置を占めていますが、Moku:Go と Moku クラウド コンパイル (MCC) DSP アルゴリズムを Simulink から現実世界に持ち込むことができます。たとえば、適応型ノイズ キャンセリング (ANC) は、講義スライドやシミュレーションに最適ですが、実際には 信じられるためには聞かなければならない.