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改正航空法が成立し、いよいよ動き出す"空の産業革命" －その主役たるドローンへの期待はこれまで以上の高まりを見せている。 回転翼タイプのドローンを中心に、その制御・駆動系・通信の各技術の解説から応用技術の紹介、さらに先行する国外事例とドローンのリスクにまで至る内容を網羅している．

本書は，理工系分野で必要とされる応用解析を，丁寧で簡潔明瞭な記述によって解説しており，豊富な例題・演習問題を解きながらその基礎が学べるように構成されている．内容は第１章 簡単な微分方程式，第２章 複素解析，第３章 ベクトル解析，第４章 フーリエ解析，第５章 ラプラス変換であり，巻末に詳しい解説も掲載されている．第4章，5章を担当．

小林真也, 猪熊孝夫, 八木谷聡, 滑川 徹 本書はUNIXワークステーションの基本操作をわかりやすくまとめた入門書である．本書の内容は，ウインドウ環境，ウインドウ環境でのUNIXの基本操作，UNIXコマンド，テキストエディタ (vi, ieditor, mule)，WWW，Email，ネットニュース，ネットワークなど，全14章から構成されている．

日本では従来からロボットの研究開発が盛んであったが、その進歩は、ともすれば部品や材料・機械設計・コンピュータソフトによるものと捉えられ、ロボットに必須の「制御技術」が見逃されがちである。 そこで、ロボットを思いどおりに動かすために必要な制御技術を知り、ロボットを使えるようにするために、ロボットの制御に特化した領域を「ロボット制御学」と名づけ、本書のの出版を企画した。 本書は、なぜロボットに制御が必要なのか？ から始まり、モデリング→設計→実装まで一連の流れを理解し、実践できるようになることを目的とする。

本書は安全に配慮した機械システムの設計をわかりやすく解説している．具体的な設計例をもとに，その考え方や個々のテクニックについて丁寧に解説している．また，これまでの国際規格に則った安全の考え方についても従来の機械設計の基本的な知識の取得をしながら学べるように配慮してある．アクチュエータ，モータの章を担当．

本書は第5 回磁気軸受国際会議の論文集であり，1996年当時の磁気軸受研究に関する世界最先端技術を網羅しており，約100編の論文が掲載されている．本書の内容は，制御理論，磁気軸受の構造，マイクロ磁気軸受，磁気軸受のための増幅器，反発形磁気軸受，超電導磁気軸受，渦電流，ベアリングレスモータ，センサレス制御，応用例，などであり，磁気軸受研究のすべての分野をカバーしている．

Recently wireless sensor networks with the function distribution of memory units, communications, calculations etc. have attracted much attention, and there has been increasing research. It is well known that sensor networks are superior to observation by a system with single sensor in a fault tolerance, load reduction of operator, collection and application of information etc. and its application to not only a sensing system but also the guidance control system via a sensor network has received attention. Meanwhile, it is important to utilize the energy efficiently to achieve the energy-saving and prolong sensor nodes life. For this requirement, the sensor scheduling, the optimization of the communication rate and communications traffic and decreasing communication distances by the multi-hop communication are discussed. Consequently, in this book chapter, we discuss a sensor scheduling problem selecting available sensor nodes considering the estimation error variance and communication energy in a feedback control system via a sensor network.

Recently wireless sensor networks with the function distribution of memory units, communications, calculations etc. have attracted much attention, and there has been increasing research. It is well known that sensor networks are superior to observation by a system with single sensor in a fault tolerance, load reduction of operator, collection and application of information etc. and its application to not only a sensing system but also the guidance control system via a sensor network has received attention. Meanwhile, it is important to utilize the energy efficiently to achieve the energy-saving and prolong sensor nodes life. For this requirement, the sensor scheduling, the optimization of the communication rate and communications traffic and decreasing communication distances by the multi-hop communication are discussed. Consequently, in this book chapter, we discuss a sensor scheduling problem selecting available sensor nodes considering the estimation error variance and communication energy in a feedback control system via a sensor network.

© Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2020. In the future power network, power consumers as well as power generators participate in electricity market trading as selfish market players. Dynamic pricing is one of the useful tools to manage such networks in a distributed manner by changing electricity prices appropriately. In this chapter, we show distributed price decision procedures regarding the dynamic pricing to maximize social welfare in a power grid with information privacy of market players. Specifically, we first deal with an electricity market that covers multiple regional areas in a power grid and propose a market trading algorithm to derive the optimal regional electricity prices based on alternating decision making of market players. Subsequently, we deal with an electricity market in one regional area where an aggregator participates in the market trading as a mediator between the market operator and consumers. For this market, we propose a trading algorithm to adjust power demand of consumers depending on their lifestyles in a day-ahead electricity market. This chapter also shows the convergence properties of the proposed market trading algorithms and illustrates that these methods enable us not only to derive the optimal electricity prices but also to improve their convergence speed through numerical simulation.