ロボットに関するy_rのブックマーク (10)
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y_r 2020/03/26
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ロボットの軌跡生成：躍度制限を用いて台形加速度プロファイルを作成する（その２）｜Tajima Robotics
ロボットの加減速時に躍度（Jerk）を制御することで、台形加速度（Trapezoidal Acceleration）の軌跡を生成することが出来ます。 このような軌跡生成を躍度制限加速度プロファイル（Jerk Limited Acceleration Profile）と言います。 躍度制限加速度プロファイルについての詳細は、こちらの記事を参考にしてください。 ロボットの軌跡生成：躍度制限を用いて台形加速度プロファイルを作成する 加速度（Acceleration）の単位時間当たりの変化率を表すものとして、躍度（Jerk、加加速度）があります。 ... 躍度制限加速度プロファイル 図のように、躍度（紫線）を制御することで、台形の加速度（赤線）、S字の速度プロファイル（青線）の作成が可能になります。 このような加速度波形を台形加速度プロファイル（Trapezoidal Acceleration P
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ロボットの軌跡生成：躍度制限を用いて台形加速度プロファイルを作成する｜Tajima Robotics
加速度（Acceleration）の単位時間当たりの変化率を表すものとして、躍度（Jerk、加加速度）があります。 今回は、この躍度を用いてロボットの軌跡生成（Trajectory Generation）をする方法を紹介します。 躍度とは躍度（Jerk）とは 加速度の単位時間当たりの変化率です。 通常、躍度はjと表されます。 加速度aに対して時間tについての時間微分をすることで $$ j = \frac{da}{dt} $$ と躍度j求めることが出来ます。 また、速度vや変位xについても、 $$ j = \frac{d^2 v}{dt^2} = \frac{d^3 x}{dt^3} $$ と2階微分、3階微分をすることでも求めることができます。 軌跡生成に躍度を使うメリット加速度を制御（制限）した軌跡生成の手法として、台形速度プロファイル（Trapezoidal Velocity Prof
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20190307 visualslam summary
2. 自己紹介 2 株式会社ビジョン＆ITラボ 代表取締役 皆川 卓也（みながわ たくや） 「コンピュータビジョン勉強会＠関東」主催 博士（工学） 略歴： 1999-2003年 日本HP（後にアジレント・テクノロジーへ分社）にて、ITエンジニアとしてシステム構築、プリ セールス、プロジェクトマネジメント、サポート等の業務に従事 2004-2009年 コンピュータビジョンを用いたシステム/アプリ/サービス開発等に従事 2007-2010年 慶應義塾大学大学院 後期博士課程にて、コンピュータビジョンを専攻 単位取得退学後、博士号取得（2014年） 2009年-現在 フリーランスとして、コンピュータビジョンのコンサル/研究/開発等に従事（2018年法人化） http://visitlab.jp 3. 本資料について 本資料は、Visual SLAMという研究分野全体を概観することを 目的に作
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Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説（第4回3D勉強会@関東）
第4回3D勉強会@関東(画像を用いた3Dモデリングの基礎から応用まで)で発表した資料です https://3dvision.connpass.com/event/115490/Read less
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SLAMチュートリアル大会資料(ORB-SLAM)
2. 1 自己紹介 • 氏名 – 金子 真也 (かねこ まさや) • 所属 – 東京大学大学院 学際情報学府 相澤研 M1 • 興味 – Visual SLAM/SfM, 深層学習 – 「乃木坂46メンバーを動画から三次元へ復元する」 (https://qiita.com/syinari0123/items/f8b8ae08a80002361855) 3. 2 本発表の目標 • 画像から三次元復元を行うVisual SLAMの話 – 入力は「画像」, 今回は単眼カメラ画像 – リアルタイム版SfM • Visual SLAMの代表例としてのORB-SLAM – リアルタイムなSfMを実現する機構の大雑把な理解 • 高速化？効率化？ – 詳しい内容は論文 or 以下のメモスライド • 「ORB-SLAMの手法解説」 (https://www.slideshare.net/MasayaKane
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ORB-SLAMの手法解説
1. ORB-SLAM a Versatile and Accurate Monocular SLAM System 東京大学 相澤山崎研究室 Qoncept Internship 2017/12/24 B4 金子 真也 2. 1 What is this? • 現在, 株式会社Qoncept(http://qoncept.jp/)でのInternshipに参 加しており, その成果の一つとして作成した資料です. • 近年SLAMとして最も一般的に用いられている, ORB-SLAM (http:/ /webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/)の手法部分を主にまとめ ました. • ORB-SLAMに関する日本語の文献は現在かなり少ないので, 参考に なると思い公開しました. • 何か質問やコメント等あれば気軽にお願いします. 3. 2 概要 • 大小関係なく室内
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「ロボット倫理学」の現在：ロボットの責任や精神病もテーマに | WIRED VISION
前の記事 『iPhone』の乗っ取り可能：セキュリティー研究者が警告 X線がとらえた宇宙：『チャンドラ』の画像10選 次の記事 「ロボット倫理学」の現在：ロボットの責任や精神病もテーマに 2009年7月30日 Priya Ganapati Photo: wa.pean/Flickr 2年前、南アフリカの軍隊で使われていた1台の軍用ロボット[自動制御の対空砲]が不具合を起こし、9人の兵士を殺害した(日本語版記事)。今年に入り、ロボット機械によって作業員の1人が重傷を負ったとして、スウェーデンの工場に罰金が科された(ただし責任の一部は作業員にもあるとされた)。そして、これらの事故より目立たない小規模な事故においても、ロボットが要求に対して不正確に反応するなど、ロボットが「有罪」になるケースが生まれてきている。 このような問題が起きないようにするにはどうすればよいのだろうか？ ロボットの専門家に
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チューリングマシンの動作を簡単確認 - Visual Turing Machine 2.0登場 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
Csaba Gajo氏は5月31日(米国時間)、Visual Turing Machineの最新版となる「Visual Turing Machine 2.0」を公開した。Visual Turing MachineはJavaで実装されたグラフィカルなチューリングマシン。チューリングマシンの動作を学習するにあたって、複雑な言語を記述せずともGUIからのクリックで体験できるところに特徴がある。 2.0ではシンボルのa-aryセットの追加、MDIの実装、メモリ問題をクリアした大規模ワークスペースの実現(10,000x10,000ピクセル)、自身のマシンを編集する機能の実現、n回マシンを実行する式機能の実現、実行速度の指定、テープの使用統計や命令の使用統計機能、プログラムをほかの言語に変換する機能など、いくつも新しい機能が追加されている。 チューリングマシンは単純化された計算模型のひとつで、計算機科
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