Visual-Inertial Odometryが自動運転に与えるインパクトと応用への課題 - TIER IV Tech Blog
こんにちは、ティアフォーでVisual SLAMの研究開発をしている石田です。今回はVisual-Inertial Odometryという、カメラとIMU(慣性計測装置)を用いた経路推定手法を紹介し、これを自動運転に応用できた場合のインパクトと、応用までに乗り越えなければならない課題についてお話します。 走行経路の推定結果 なお、ティアフォーでは、「自動運転の民主化」をともに実現していく様々なエンジニア・リサーチャーを募集しています。もしご興味があればカジュアル面談も可能ですので以下のページからコンタクトいただければと思います。 tier4.jp 自動運転における自己位置推定 自己位置推定とは、名前のとおり車両やセンサーデバイスなどが地図の中でどこにいるのかを推定するための技術であり、自動運転において欠かせない要素のひとつです。自分がどこを走っているか把握できなければ迷子になってしまいます
人間が“鼻輪ウェアラブル”装着 臭いの方向を検知しガス漏れの場所を特定
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米シカゴ大学の研究チームが開発した「Stereo-Smell via Electrical Trigeminal Stimulation」は、鼻に装着するウェアラブルデバイス。鼻中隔を電気的に刺激し、その奥にある三叉神経へ感覚を生み出す方法で発生源（ガス漏れの場所）の臭いの強度と方向を検知する。 臭いを知覚させる方法としては、前頭葉の下にある嗅覚処理を司（つかさど）る脳領域「嗅球」に電気刺激を与える手法がある。しかし、嗅球に電極を装着するため侵襲性のリスクが高く、臭いの生成にも不安定さが目立つ。 今回は嗅球ではなく、顔面の触覚（鼻の中の感覚も含む）を脳に伝達する「三叉神経」に着目した。鼻腔
Deep Learning for AI – Communications of the ACM
How can neural networks learn the rich internal representations required for difficult tasks such as recognizing objects or understanding language? Yoshua Bengio, Yann LeCun, and Geoffrey Hinton are recipients of the 2018 ACM A.M. Turing Award for breakthroughs that have made deep neural networks a critical component of computing. Research on artificial neural networks was motivated by the observa
スクエニが『フロントミッション』風な、モーションに関する技術デモを公開。あらゆるロボットパーツに対応できる、モーション自動生成システムを開発中【GDC 2021】 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
多彩なロボットパーツを実現するために 今回は発表された自動モーション生成システムの目的は、胴体や腕、足などの機体カスタマイズが可能なロボットゲームにおいて、さまざまなパーツのアニメーションを包括的に実現するために作られたもの。 これまでのカスタマイズ型ロボットゲームでは、ロボットのデザインを限定することで、アニメーションの仕組みとカスタマイズ要素を両立していたのだという。従来のアニメーションシステムは、たとえば歩くモーション、銃を構えるモーション、などが“アセット”としてあらかじめ決められており、それを再生することでロボットたちの動きとなる。 しかしそれだと、関節の構造が違う、そもそも関節の数が違うなど、そういった場合に対応できないのが大きなデメリットとなる。ゆえに、パーツのデザインを限定せざるを得なかった、というのが従来の開発方法だったわけだ。 なお、これまでにもモーション自動生成システ
PCがUSBデバイスを認識した時に何が起こるのか？
一般的なPCに標準搭載されているUSBポートにUSBデバイスをつないだ時、PCで一体どのような処理がされているのか、電子機器などの動作をブログやYouTubeで解説しているベン・イーター氏が、動画で解説しています。 How does USB device discovery work? - YouTube イーター氏が接続に用いたのはDELL製のキーボード。オシロスコープは通信内容の解析用です。 PCはデバイスを検出した際、最初にそのデバイスが低速か高速かを検知します。 オシロスコープでみると、低速デバイスの場合は「D－」が高レベルに、高速デバイスの場合は「D＋」が高レベルになります。そして、PCは認識を一度リセットした後、デバイスとの通信を始めます。 波形を拡大してみます。デバイスが最初に接続された時、デバイスからPCにセットアップパケットが送信されます。この段階ではターゲットIDアドレ
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中国Xiaomiが犬型ロボット「CyberDog」発表 価格は17万円、他社類似モデルの50分の1