2017年7月18日火曜日


HTC ViveやOculus RiftなどPCベースのVR(仮想現実)以外にも、Tango端末のAR(拡張現実)やCardbordとDaydreamでのVR、それにMicrosoft HoloLensなどのMR(ミックスドリアリティ: 複合現実)などの技術を総称してXR(リアリティ)技術と呼ばれています。

2016年がVR元年ならば今年2017年は【XR元年】でしょう。しかし、ロボティクスにとってこれら技術のうち、特にTango端末は安価なのに高精度、そしてスマホサイズの小ささで、通信から処理までこなすという便利センサーとみなすことが出来るのではないでしょうか。
本稿ではTango端末をXRに使うのではなく、ロボティクスへと応用する方法について見ていくこととしましょう。

[コラム]ROSで始めるロボティクス(13) ー Tango端末やDaydreamはAR/VRだけじゃない!XR元年はロボットのあり方も変える!


HTC ViveやOculus RiftなどPCベースのVR(仮想現実)以外にも、Tango端末のAR(拡張現実)やCardbordとDaydreamでのVR、それにMicrosoft HoloLensなどのMR(ミックスドリアリティ: 複合現実)などの技術を総称してXR(リアリティ)技術と呼ばれています。

2016年がVR元年ならば今年2017年は【XR元年】でしょう。しかし、ロボティクスにとってこれら技術のうち、特にTango端末は安価なのに高精度、そしてスマホサイズの小ささで、通信から処理までこなすという便利センサーとみなすことが出来るのではないでしょうか。
本稿ではTango端末をXRに使うのではなく、ロボティクスへと応用する方法について見ていくこととしましょう。

2017年6月22日木曜日



ROSの管理団体であるOpen RoboticsとROBOTISが共同開発しているROS対応のモジュラータイプロボットシステム「Turtlebot3」シリーズが発売開始となりました!現在ワッフルとバーガーという2種類が用意されています。今予約すれば夏頃には出荷されるようです。既にROSのエミュレータは公開されているので、早速Gazeboで動かしてみましょう。

[コラム]ROSで始めるロボティクス(12) ー ROSの入門機に新しくTurtleBot3が加わります



ROSの管理団体であるOpen RoboticsとROBOTISが共同開発しているROS対応のモジュラータイプロボットシステム「Turtlebot3」シリーズが発売開始となりました!現在ワッフルとバーガーという2種類が用意されています。今予約すれば夏頃には出荷されるようです。既にROSのエミュレータは公開されているので、早速Gazeboで動かしてみましょう。

2017年2月13日月曜日

前回、2台のHoloLensで同じユニティちゃんを見られるようにしました。今回は予定よりだいぶ遅くなりましたが、2台のHoloLensでそれぞれ生成したユニティちゃんを1台の端末から見られるようにしたいと思います。


【HoloLens開発】ユニティちゃんとHoloLensで戯れる - シェアリング編2 -

前回、2台のHoloLensで同じユニティちゃんを見られるようにしました。今回は予定よりだいぶ遅くなりましたが、2台のHoloLensでそれぞれ生成したユニティちゃんを1台の端末から見られるようにしたいと思います。


2017年2月1日水曜日

図1 VoxcelChainの概念図
ソースコードはGithubにあります(ページ下部のリンク先参照)。


はじめに

オブジェクトの認識はロボットが現実の環境のなかで自律的に行動できるためには重要な技術です。LiDARやRGBDカメラといったセンシング技術はロボットにとって必要な豊富な3D情報を提供する重要な技術となっています。しかしながらこの情報は大量のPointCloudデータであり、効率的に処理するのは難しいのが現状です。本稿では「VoxcelChain」を提案します。VoxcelChainはディープラーニング(深層学習)による3次元形状の畳み込みニューラルネットワークを利用することにより、この問題を解決します。

VoxcelChain

VoxcelChainとはディープラーニング (深層学習)を使用た3次元形状の一般物体認識プログラムです。VoxcelChainは3次元畳み込みニューラルネットワークで、畳み込み層とプーリング層の2種類の層を交互に積み重ねたフィードフォワード型のニューラルネットワークです。

VoxcelChain 3次元畳み込みニューラルネットワークを使ったディープラーニング (深層学習)|Chainerによる3次元形状の認識

図1 VoxcelChainの概念図
ソースコードはGithubにあります(ページ下部のリンク先参照)。


はじめに

オブジェクトの認識はロボットが現実の環境のなかで自律的に行動できるためには重要な技術です。LiDARやRGBDカメラといったセンシング技術はロボットにとって必要な豊富な3D情報を提供する重要な技術となっています。しかしながらこの情報は大量のPointCloudデータであり、効率的に処理するのは難しいのが現状です。本稿では「VoxcelChain」を提案します。VoxcelChainはディープラーニング(深層学習)による3次元形状の畳み込みニューラルネットワークを利用することにより、この問題を解決します。

VoxcelChain

VoxcelChainとはディープラーニング (深層学習)を使用た3次元形状の一般物体認識プログラムです。VoxcelChainは3次元畳み込みニューラルネットワークで、畳み込み層とプーリング層の2種類の層を交互に積み重ねたフィードフォワード型のニューラルネットワークです。
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