座標系はどのように定義されていますか？ 画像座標系と物理座標系の関係式は？ ｜ 株式会社フローテック・リサーチ
単純に画像の上の位置示すための座標系です。画像の左上隅画素の中心を原点(0,0)とし、右方向へX正、下方向へY正の向きで定義されます。 通常の画素位置を示すもの（整数値で表現されます）と似ていますが、FtrPIVでは実数値で表現されます。次の点にご注意ください。 画像座標系の原点 当然ですが忘れがちなこととして、画素は面積を持ちます。そのため1つの画素の内部も実数値で表現することができます。 FtrPIVにおける、画像の座標原点 ( 0, 0 ) は、画像の左上隅画素の中心です。ソフトウェアによって異なった定義がなされることがありますのでご注意ください。 言い換えれば、『“画素の中心”が整数値をもつ』ように定義しています。したがって、画像座標の原点は、画像の左上隅の端点ではありません。 したがって、画像の左上端点は (-0.5,-0.5) 、右下端点は (W-0.5,H-0.5) という座
独立二輪車型ロボットで目標軌道に追従する制御をする①
最近マイクロマウス界隈で話題になっている目標軌道に追従する制御について、 自分のやっていることを書きます。Part1 目次 これは2部構成のうちの1つ目の記事です。 独立二輪車型ロボットで目標軌道に追従する制御をする① 独立二輪車型ロボットで目標軌道に追従する制御をする② はじめに この記事では目標軌道に追従する制御について、マイクロマウス機体において自分がやっていることを書いています。 制御方法自体はこの後紹介する独立二輪車なら適応できるものになっているので、その範囲で一般化して書いています。 ただし例についてはマイクロマウスを題材にしていきます。 このページでは軌道追従制御について調べたこと、思ったことを書いています。 その2のページで実際に自分がマイクロマウスに実装した方法を紹介しています。 扱う制御対象 今回はいわゆる独立二輪車の制御について考えます。 まずは制御対象を定義します。
ETロボコン Unofficial - Qiita Advent Calendar 2017 - Qiita
このAdvent Calendarは、ETロボコンの「課外活動」です。 ETロボコン実行委員会による公式コンテンツではありません。 ETロボコンに関する記事です。 昨年、ADVENTARからQiitaに引っ越してきました。好評だったっぽいので、今年もQiitaらしい(プログラミングやモデリングに関する)記事を書きましょう。 今年の参加者さんはもちろん、過去の参加者さん、プラットフォーム関係の方も遠慮なくどうぞ 書いてほしいこと 来年の参加者向けのノウハウ 来年初参加の人に役立ちそうなら、どんなに初歩的なことでも構いません。（環境構築とかログの取得などうまくいかなかった時の対処法など、動かすまでに大変だったこととかも歓迎です） ただし、マネージメント系の話は今年はNGとします。 今年工夫したこと 実はこんなツール、言語、OSを使っていた、作っていたというチームがあれば是非紹介してください。
ETロボコン Advent Calendar 2014 - Adventar
概要 ETロボコンに関連するネタであれば、何でもOK。 各種ノウハウ、意気込み、あるあるネタなどを蓄積できれば書き手にも読み手にも有意義なカレンダーが出来上がるはずです。 対象 想定としては以下の通りですが、事実上誰でも執筆可能です。 ETロボコン参加者(OB含む) ETロボコン実行委員 ETロボコンに興味のある人 参考 ETロボコン2014公式サイト 完走しました！(12/31追記) まとめ記事を作成しました ETロボコンAdventCalendar2014を振り返る
ETロボコン Advent Calendar 2015 - Adventar
概要 ETロボコンに関連するネタであれば、何でもOK。 各種ノウハウ、意気込み、あるあるネタなどを蓄積できれば書き手にも読み手にも有意義なカレンダーが出来上がるはずです。 対象 想定としては以下の通りですが、事実上誰でも執筆可能です。 ETロボコン参加者(OB含む) ETロボコン実行委員 ETロボコンに興味のある人 昨年のAdvent Calendar ETロボコン Advent Calendar 2014 参考 ETロボコン2015公式サイト
ETロボコンのカレンダー | Advent Calendar 2016 - Qiita
ETロボコンに関する記事です。 今年はADVENTARから引っ越してきました。Qiitaらしい(技術に関する)記事を書きましょう。 書いてほしいこと 来年の参加者向けのノウハウ 来年初参加の人に役立ちそうなら、どんなに初歩的なことでも構いません。（環境構築とかログの取得などうまくいかなかった時の対処法など、動かすまでに大変だったこととかも歓迎です） 今年工夫したこと 実はこんなツール、言語、OSを使っていた、作っていたというチームがあれば是非紹介してください。 イノベーター（他でもOK）部門参加者の動画 地区大会のパフォーマンスだけでなく、難所攻略がうまくいった時の動画などを是非共有してください。 その他の技術ネタ ETロボコン関連の技術ネタであればマニアックなネタでもいいですよ 毎年参加者が少ないので、実行委員さんも手伝ってください 書き方 Qiitaに書いたことがない人はこの機会に登録
EV3カラーセンサー 『反射モード』と『RGBモード』の比較 | すねいる ＥＴロボコン日記
この投稿は ETロボコン Advent Calendar 2017 の 2日目 の記事です。 Mindstorms EV3のカラーセンサーには、対象（たとえばライントレース・コース）の明度(Brightness)を測定する手段として『反射モード』と『RGBモード』の二種類の測定モードが存在します。ただし、『RGBモード』はEV3ソフトウェアや標準ファームウェアからは直接アクセスできない隠し機能です。 反射モードでは赤色LED一色で対象を照らして反射光の強度を測定します。 一方のRGBモードではRGB(赤,緑,青)三色のLEDを短時間に切り替えて照らしながら、各色の反射光の強度を測定します。 反射モードとRGBモードで測定して結果を比較してみました。 測定風景 手作りのグレースケールチャートをつかい明度（濃淡）と測定値の関係を実験しました。 簡易グレースケールチャート GrayscaleCh
マイコン入門 ライントレースをP制御（比例制御）で走ろう
ライントレースで使われるPID制御ライントレースという単語で検索すると必ず出てくるのがPID制御と呼ばれる制御工学用語です。このPID制御を利用すると驚くほど滑らかにライントレースができるようになります。 PID制御とはPID制御とはP制御＋I制御＋D制御の３つを合わせた制御です。 P制御（比例制御）I制御（積分制御）D制御（微分制御）何やら難しい用語が出てきました。微分、積分・・・高校生時代を思い出す方もいるでしょう。逃げ出したくなる気持ちが芽生えた方はちょっと待ってください！ これらの本格的な制御を実施するわけではありません。この中で最も考え方がシンプルなP制御と呼ばれる制御方法を実施してみましょう。 なぜカクカクした走行になってしまったのか？本章のライントレースにおける目標はカクカクした動きを滑らかにすることです。 では、なぜカクカクして走行してしまうのでしょうか。それはON/OFF
黒ラインをトレースするプログラム（改良版） ～レゴマインドストームEV3～ | そう備忘録
黒ラインをトレースするプログラム（改良版） ～レゴマインドストームEV3～ by souichirou · 公開済み 2019年2月11日 · 更新済み 2021年7月19日 ライントレースの改良版について以前に教育用レゴマインドストームEV3のトレーニングロボットを使って楕円コースの黒ライン上をトレースするプログラムを作成した。 その時のプログラムはカラーセンサーで黒ライン上かそうで無いかを判断してスイッチブロックで左右の車輪のどちらか一方を停止して、蛇行をしながらライントレースをする一番単純なプログラムだった。 ※詳細は前回の記事を参照 しかし蛇行をしながらのトレースは速度も遅いし電池も消耗するのでもう少しスマートな方法は無いかを試行錯誤した時の備忘録。 誰かの参考になれば幸いです。 尚、トレーニングロボットの組み立てについてはこちらを参照。 プログラミングの方向性前回のプログラムまず
【実験で理解】PID制御をわかりやすく解説してみる - ロボット・IT雑食日記
制御工学を学習したことがある方や，ロボティクス関係の方なら誰もが聞いたことがあるはずのPID制御． 今でこそしっかり理解できていますが，制御工学でボード線図やナイキスト線図を使ってPID制御を説明された時はなんのことやらさっぱりでしたw PID制御を理解するには実験を行うのが最も手っ取り早いと思うので，今回は実験動画を交えながら説明したいと思います！ 『PID制御って何？』ってレベルの学生さんも，これを見れば理解できるはずです． PID制御の目的 PID制御の式を紹介する前に，『PID制御を使って何をしたいのか』という点についてはっきりさせておきます． そもそも，『制御』とはなんでしょうか？室温が『18度』になるように制御することを考えてみましょう． この時，できるだけ早く室温を目標温度である18度に設定できれば，良い制御系であると言えますね． 室温を目標温度に設定するためには，『室温を測
後輩たちのためのEV3rt講座③(センサーを使う-①) - Qiita
今回はセンサーを使っていきます。 いくつか紹介しますが、私があまり使わないAPIは雑い説明しかしません笑。 さらに、持っていないセンサーも載っているので、さすがにそれは説明できません…ご了承ください… 各自調べてください。 EV3RT C API Reference 各種センサ まずはコンフィグ モーターのときもそうでしたが、まずはコンフィグ(「これを使います〜」みたいな宣言的なこと)をしなければいけません。対応表とともにコンフィグ方法を記しておきます。 void main_task(intptr_t unused) { /* コンフィグゾーン */ ev3_sensor_config (0,COLOR_SENSOR); ev3_sensor_config (1,ULTRASONIC_SENSOR); ev3_sensor_config (2,GYRO_SENSOR); ev3_senso
TOPPERS/EV3RTでEV3のカラーセンサーを使ってみる - Qiita
TOPPERS/EV3RT環境でC言語を使って、EV3基本セット付属のカラーセンサーを使ってみます。環境開発の記事はこちら EV3用カラーセンサーの特徴 EV3カラーセンサーは、8つの異なる色(無色,黒,青,緑,黄,赤,白,茶)を区別します。 また、光の強度を検出することにより、光センサーとして機能します。(物体の輝度を測って、暗い色なら値が低く、明るい色なら値が高くなります。) 計測可能距離は1mm~18mmほどで、計測対象のRGB Raw値を測ることもできます。 カラーセンサーと本体の接続 上の画像のように接続しました。カラーセンサーをセンサーポート1に接続しています。今回はカラーセンサーと本体LCDさえあれば動作確認ができるので、他のものは接続しません。 ソースコードを書く 今回は、対象の反射光の強さと色を測定するアプリ(color-test)を作成しようと思います。 以下がソースコ
競技部門1位のチームメンバーが解説する、ETロボコンの攻略ポイント（前編）
1. まえがき 1.1. 執筆にあたり 2012年11月14日、パシフィコ横浜にて「ETロボコン2012 チャンピオンシップ大会（以下、CS大会）」が開催されました。 我々のチーム「猪名寺駅前徒歩1分」は競技部門にて見事1位を獲得しました。本記事では、ETロボコン2012への参加にあたり、我々のチームがどのように活動し、競技部門での全国制覇を成し遂げたのかを書き綴ります。 ETロボコン2012を一言で表現すると「楽しかった」です。エンジニアにとって、ものづくりとは本来楽しむべきことであり、ETロボコンは楽しさを実感するための良い機会となるはずです。筆者が本記事を執筆することで、読者の皆様にも「ETロボコンに参加することの楽しさ」が多少でも伝わることを祈っています。 1.2. 本記事の内容と対象読者 本記事は活動記録として執筆します。読者として下記の方々を対象とします。 今後ETロボコンへの
自律移動ロボットのためのグリッドマップ作成MATLAB, Pythonサンプルプログラム - MyEnigma
目次 目次 はじめに グリッドマップのデータ表現方法 Grid Mapシミュレーション1: End Point Update 1. 観測点をグローバル座標系に変換する 2. グローバル座標系の観測点の位置をグリッドマップ座標系に変換する 3. x-y方向それぞれのグリッドインデックスを計算する 4. 一次元配列のデータ配列のインデックスを計算する 5. 一次元配列のデータの更新 Grid Mapシミュレーション2: Gaussian Likelihood Update Grid Mapシミュレーション3: Ray Casting Update 時系列データによる占有度の計算 Grid Mapに格納するデータ Grid Mapを利用する利点 1. グリッド探索の計算コストが、グリッドマップのサイズにほどんど関係ない 2. コンピュータに実装しやすい 3. パスプランニングに利用しやすい 4.
2014年5月21日「パーティクルフィルタの癖から知るロボットへの確率的手法の正しい適用方法」---第58回システム制御情報学会研究発表講演会チュートリアル講演
2014年5月21日「パーティクルフィルタの癖から知るロボットへの確率的手法の正しい適用方法」---第58回システム制御情報学会研究発表講演会チュートリアル講演
パーティクルフィルタによる自己位置推定動作の可視化 - Qiita
はじめに 前回は拡張カルマンフィルタによる、自己位置推定の可視化を実演しました。 今回はもう一つの推定アルゴリズムである、パーティクルフィルタ(Particle Filter)を用いた 自己位置推定の可視化を実演していこうと思います。 パーティクルフィルタ(Particle Filter) パーティクルフィルタは基本的に以下４つのサイクルを実行していく形になります。 リサンプリング 予測 観測 尤度の計算 パーティクルフィルタアルゴリズムの詳細については色んなサイトで紹介されているので、あえてここでは説明はしません。 アルゴリズムを知りたい方は以下のサイトが参考になると思います。 ・パーティクルフィルタ理論と特性 ・Pythonでパーティクルフィルタを実装してみる ・粒子フィルタのPython実装 ・Particle Filterを使用した自己位置推定MATLABサンプルプログラム ここで
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カラーセンサについて
パーティクルフィルタによるグリッドマップマッチング
http://minamikanto.etrobo.jp/2011/pdf/AEKRUNNER10.pdf
競技部門1位のチームメンバーが解説する、ETロボコンの攻略ポイント（前編）