Dynamic Window Approachを利用したMotion planningのMATLAB, Python サンプルプログラム - MyEnigma
目次 目次 はじめに Dynamic Window Approachとは、 1. Dynamic WIndowの計算 2. 評価関数の最適化 DWAの利点と欠点 利点 欠点 DWAのMATLABサンプルプログラム Pythonサンプルプログラム その他のロボティクスアルゴリズムのサンプルコード 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 以前、自律移動ロボットのPath Planningアルゴリズムとして、 ダイクストラ法や myenigma.hatenablog.com A*アルゴリズム myenigma.hatenablog.com を紹介しましたが、これらのアルゴリズムは一般的に、 Global Path Planinngというアルゴリズムに分類されます。 このGlobal Path Planningは、 スタート地点からゴールまでのパスを計算する方法ですが、 いくつ
kmavvisualinertialdatasets – ASL Datasets
This web page presents visual-inertial datasets collected on-board a Micro Aerial Vehicle (MAV). The datasets contain stereo images, synchronized IMU measurements, and accurate motion and structure ground-truth. Those data sets were published in: M. Burri, J. Nikolic, P. Gohl, T. Schneider, J. Rehder, S. Omari, M. Achtelik and R. Siegwart, The EuRoC micro aerial vehicle datasets, International Jou
Autowareにおける三次元物体認識アルゴリズム「PointPillars」の紹介 - TIER IV Tech Blog
こんにちは。 ティアフォーで自動運転ソフトウェア開発を行っている村上です。 今回はDeep Learningを使った三次元物体認識の手法を紹介していきます。 TL;DR: 12msで動作する三次元物体認識アルゴリズムの開発 自動運転におけるDeep Learning 点群を処理するためのDeep Learning ざっと従来手法 従来手法での問題 形状推定の必要性 Deep Learningで可能なこと 三次元物体認識アルゴリズム「PointPillars」の紹介 ざっと類似手法 なぜ「PointPillars」 CUDAとTensorRTによる高速化 最後に 自動運転におけるDeep Learning 自動運転では主に周りの環境を認識する際にDeep Learningを用いることが多いです。画像認識アルゴリズムであるSSD*1やYOLO*2が有名なものになります。 Deep Learni
AI Habitat
📢 Habitat 3.0 is out. Find more information on the project page 📢 Habitat Navigation Challenge 2023 is live now! You can find it here What is Embodied AI? “AI is … the science and engineering of making intelligent machines.” - John McCarthy Embodied AI is the science and engineering of intelligent machines with a physical or virtual embodiment (typically, robots and egocentric personal assistant
パナソニック／100台同時動作できる自律走行搬送ロボット発売
パナソニックは2月27日、自律走行・低床型搬送ロボット「STR-100」を発売した。 ＜STR-100＞ STR-100は、高さ132mmの低床型ボディにより、既存のカゴ台車を改造することなく潜り込むことが可能。同時に、低床型でありながら最大質量800kgを搬送可能な高出力を実現した。 また、床面の工事や磁気テープの貼付を必要とせず、電子地図を基にした高精度な自動走行が可能で、搬送対象のカゴ台車の位置を認識し、自動的にカゴ台車の下へ潜り込み、持ち上げて固定する機能（自動把持機能）を有している。 ＜自動進入・自動把持のイメージ＞ ＜群制御のイメージ＞ さらに、専用の群制御システムソフト（NM-BTS100）を用いた独自アルゴリズムによって複数の分岐ポイントを同時制御し、最大100台までの同時動作が可能。制御対象の搬送ロボットや、走行ルート・エリアの設定・変更は、PC上で簡単に行うことができる
Autowareの紹介と課題（1/2） - Qiita
はじめに はじめまして！ 画像データが増えすぎて書けなくなったので、急遽15日のアドベントカレンダーに参加しました。2回にわけます。 12月15日は、オープンソース自動運転ソフトウェア Autowareについての紹介をします。 Autowareは基本的に、PCさえあれば開発できます。 国産のオープンソースで日本人開発者も多くいます。日本語で質問ことできるは、気が楽くですし、すごくいい機会だと思うので、是非Autowareの開発に携わっていただければと思います（いつでもウェルカム状態です）。 興味があれば、メールを下さい メール先などの情報：http://tier4.jp/en/students.php 個人的に、Autoware搭載ラジコンを開発しているので需要があればオープンハードウェアにします。 twitter:@yukky_saito Autowareとは AutowareはLinu
Arduinoを用いてIMUで姿勢推定 on ROS - ssk diary
初めに IMU選定 -InvenSense社のIMU- 勉強資料 すること ArduinoからIMUデータをpublishする 姿勢推定 比較 参考にしたもの コード置き場 初めに こんにちは．ササキ(@saitosasaki)です． ROSにおいてIMUから姿勢推定できるようにしました． IMUの値を読み取るためにArduinoを用いました． 以下、姿勢を取得するまでの道のりです． IMU選定 -InvenSense社のIMU- 安いimuといったらInvenSense社のイメージでした．1000円くらいで買えます． 以下，InvenSense社のIMUのまとめです． 品番 説明 mpu6000,6500 もう生産してない．6軸（角速度+加速度） mpu9150 9軸（６軸+地磁気） mpu9250 9150の改良品で小型化し、磁気センサの分解能も高くなった． icm20602 9250
カルマンフィルタの考え方 | Logics of Blue
カルマンフィルタは、状態空間モデルにおいて、内部の見えない「状態」を効率的に推定するための計算手法です。 カルマンフィルタを理解するためには、まず状態空間モデルが何なのかを理解することが必要です。そのうえでカルマンフィルタの考え方と計算方法を学びます。 この記事では、状態空間モデルもカルマンフィルタもあまり詳しくないという方を対象として、カルマンフィルタの考え方とライブラリを使わない実装方法について説明します。 最後に、R言語における有名なカルマンフィルタの計算パッケージである「dlmパッケージ」の簡単な使い方も解説します。 ソースコードはまとめてこちらに載せてあります。 ブログの内容が本になりました。 書籍サポートページはこちらです スポンサードリンク 目次 状態空間モデルの概要 状態空間モデルとカルマンフィルタの関係 カルマンフィルタの考え方 ライブラリを使わないカルマンフィルタの実装
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Robotic Sailing: Home
平成２９年度製造基盤技術実態等調査（我が国製造業の足下の状況認識に関する調査）報告書 - e-Govデータポータル
平成２９年度製造基盤技術実態等調査報告書（我が国の重要技術の産業競争?分析に必要な基礎情報調査）報告書 - 報告書 - e-Govデータポータル
Defense Advanced Research Projects Agency - Content not found
[DL輪読会]Learning agile and dynamic motor skills for legged robots
Learning agile and dynamic motor skills for legged robots · Issue #1070 · arXivTimes/arXivTimes
CM3: Cooperative Multi-goal Multi-stage Multi-agent Reinforcement Learning
Luminar and Volvo Show Off High-Res, Long-Range Lidar
Reddit - Dive into anything
Brushless Gimbal Balancing Robot
Groovin' Grover: a Microcontroller-based Marionette
GitHub - at-wat/mcl_3dl: A ROS node to perform a probabilistic 3-D/6-DOF localization system for mobile robots with 3-D LIDAR(s). It implements pointcloud based Monte Carlo localization that uses a reference pointcloud as a map.