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ROSでガンダムを動かす
2014年に始まった実物大ガンダムを動かすプロジェクト「ガンダムGLOBAL CHALLENGE」の成果が公開され始めた。横浜に実物大の(少し)動くガンダムが現れるんですね↓ GUNDAM FACTORY YOKOHAMA 山下ふ頭に誕生する「GUNDAM FACTORY YOKOHAMA」では実物大18mのガンダムが動き出す場面を目撃するとともに、その開発までのプロセスを体感・共有することができます。約1年余にわたって展開する予定です。 GUNDAM FACTORY YOKOHAMA スペシャルエクスペリエンス 2020年7〜8月の土・日に開催予定オープン前の施設を特別に見学できる限定プログラムを開催します。一足早く会場に入場し雰囲気を味わえる他、特別観覧デッキ「GUNDAM-DOCK TOWER」に登ることが出来ます。チケットは2020年4月頃より販売開始予定です。オープン期間
sato_susumu 2020/10/29
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OpenCVでカメラ画像から自己位置認識 (Visual Odometry)
ちょっと前からロボット関係で話題(？)になっていたROS(Robot Operating System)というものについて調べ始めた。名前からしてロボット用のOSなのかと思ったらそうじゃなくて、Linux(Ubuntu)上で動くミドルウェア... ロボット自身の移動量を計測する手法全般を”Odometry“と言うらしい。中でも1番簡単なやり方は、車輪などの駆動装置の回転数を加算して移動距離とみなす方法。これはWheel Odometryとか呼ばれるらしい。この手法は手軽だがもちろん欠点もあって、車輪が滑るなどして空転した分も移動量として加算されてしまう。そのため、Wheel Odometryではロボットが遠くへ移動するほど、どんどん誤差が溜まってしまう。これに対して、カメラ画像を使って自己位置認識を行うのがVisual Odometry(VO)という分野。ロボットの自己位置認識では、ス
sato_susumu 2020/10/29
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YOLO (You Only Look Once)：ディープラーニングによる一般物体検出手法
ディープラーニング以前の物体検出手法でよく使われていたDeformable Part Modelも含め、YOLO以前の物体検出手法は領域(region)ベースのアプローチだったが、 YOLOの最大の特長は、スライディングwindowやregion proposalといった領域スキャンのアプローチを使わずに、畳み込みニューラルネットワークで画像全体から直接物体らしさと位置を算出する点。 YOLOでは、まず入力画像を正方形(論文の例では448×448)にリサイズし、それを畳み込みニューラルネットワークの入力とする。 grid cell YOLOは候補領域検出を行わない代わりに、正方形の画像全体をS × Sのgrid cell(グリッド領域)に分割する。 Bounding Boxの推定分割した各grid cellに対して、B個のBounding Boxを推定する。 1つのBounding Bo
sato_susumu 2019/05/03
YOLO
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