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住友重機械工業株式会社

Maquinistaは2021年度から住友重機械工業株式会社様に活動資金のご寄付をいただいています。
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住友重機械工業株式会社ホームページ

白山工業株式会社 極限環境ロボット研究所

HERO Lab.

Maquinistaは2023年度から白山工業株式会社 極限環境ロボット研究所様に活動資金のご寄付をいただいています。
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白山工業株式会社 極限環境ロボット研究所ホームページ

PCBWay

Maquinistaは2024年度からPCBWay様より基板及び部品加工サービスをご提供いただいています。

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PCBWayホームページ

北陽電機株式会社

Maquinistaは2015年度から北陽電機株式会社様より、測域センサの貸与をしていただいています。
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JLCPCB

Maquinistaは2023年度にJLCPCB様より基板及び部品実装サービスをご提供いただいています。
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ODrive Robotics

Maquinistaは2024年度からODrive Robotics様より提供サービスのご優待をいただいています。

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ジック株式会社

Maquinistaは2024年度からジック株式会社様より、距離センサの貸与をしていただいています。
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ご支援のお願い

Maquinistaでは主にOBからの寄付やメンバーによる負担で、NHKロボコンに出場するロボットの制作費を賄っています。NHKロボコンは競技内容が毎年変わるため、年ごとにロボットを作り変える必要があります。また近年ロボコンで用いられる高価格なセンサや材料を使用するチームが増えております。従って、それらのチームの中で優勝するためにもご支援は不可欠なものとなっております。

来年NHKロボコン、そしてABUロボコンで優勝できるようご支援よろしくお願いいたします。部品の無償提供・貸出、原価提供、活動資金等の援助をお願いいたします。

サークル支援基金を通した寄附の仕方はこちらをご覧ください。

contact.maquinista[at]gmail.com までご連絡いただけましたら幸いです。

サークル支援基金での寄附方法

サークル支援基金とは、大学を通して東京工業大学の公式サークルを寄付により応援できる仕組みです。このサークル支援基金を利用すると、普通の寄付と違い大学からのお礼税制上の優遇などの処置を受けることができます。具体的な処置についてはリンク先の東工大HPからご確認ください。

ここではサークル支援基金を通じての寄附方法について紹介させていただきます。

“サークル支援基金での寄附方法” の続きを読む

スポンサー紹介:白山工業株式会社 極限環境ロボット研究所

2023年度よりMaquinistaのスポンサーである極限環境ロボット研究所の紹介ページです。

白山工業株式会社 極限環境ロボット研究所[HERO Lab.]は福島第一原発のような人が立ち入れない環境で活躍できる廃炉用ロボットなどの研究開発を目的とした組織です。東京電力グループの白山工業が、IEEE Robotics & Automation SocietyのPioneer in Robotics and Automation Awardの第1回受賞者である「広瀬茂男」東京工業大学名誉教授を所長に迎え、2020年に創設されました。

企業HP:極限環境ロボット研究所[HERO Lab.]

JLCPCB様から基板実装サービスのご提供をいただきました

(2024/07/30 更新)

この記事はJLCPCB様の提供でお送りいたします

こんにちは、2021入学回路制御班のよしぞえです。最近回路班が消滅気味のmaquinistaでは基板の製造から部品の調達・実装まで行ってくれるJLCPCBの基板実装サービスを利用して新しい基板を製作しています。今回、JLCPCB様から基板実装サービスのご提供によるご支援をいただきましたので、紹介いたします。

JLCPCB様のサイトはこちらです

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除振台車を作ってみた~設計・製作編~

こんにちは.Maquinistaで機械班をやっていた20-Samejimaです.
皆さんはロボットを台車で運ぶ時,ロボットがガタガタ振動してしまうという経験はありますか?(ロボットに限らず,台車を使うと載せているものが振動するという経験は皆さんお持ちだと思います.)そんなロボット運搬時の振動問題について,ロボコンの裏で取り組んだのが,今回ご紹介する「除振台車」です.

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回路制御班の新入生環境構築週間

こんばんは.19-toshiです.

新メンバーが加わってから約2ヶ月経ちました.

活動制限やロ技研部室移転もあって,オンラインの講習会などを中心に活動していましたが,先日から徐々に学内でも活動できるようになり,回路制御班でも今週から新入生向けに対面ベースで開発環境の構築を行うことになりました.

昨年はオンラインでの環境構築だったため,上級生側もエラー原因等が把握しづらくなかなか難しかったですが,今年は今年で人数が多いので一筋縄では行かなそうです.すでにバラエティに富んだエラーが発掘されています(笑)

これから体育館などでのロボットを動かしての練習も予定しているので,そういった機会を活かして徐々に顔と名前を覚えていきたいですね