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ROSによるロボットソフトウェアの開発
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Yuji Yamauchi
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SSII2016チュートリアル講演で使用したスライドです.ロボット用基本ソフトウェアの基礎からビジョン技術導入までを紹介しています.
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ROSチュートリアルの資料です
ROSチュートリアル
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Yuji Yamauchi
学術研究に役立った場合は、以下の論文を参考文献として引用して頂ければ幸いです。 原 祥尭: "ROSを用いた自律走行", 日本ロボット学会誌, vol. 35, no. 4, pp. 286--290, 2017. https://www.jstage.jst.go.jp/article/jrsj/35/4/35_35_286/_article/-char/ja 日本ロボット学会 第99回/第131回ロボット工学セミナー「ロボットの作り方 ~移動ロボットの基本と ROS によるナビゲーション実習~」講演資料
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
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ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発
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第1回3D勉強会@PFN 2018年5月27日 NDTスキャンマッチングの資料です。
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SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~ 6/9 (水) 9:45~10:55 講師:内山 英昭 氏 (奈良先端科学技術大学院大学) 概要: Visual SLAMとは、カメラの周辺環境の3次元形状を認識しながら、カメラの動きを算出する技術である。Visual SLAMやIMUを併用したVisual-inertial SLAMの動作原理を理解するためには、カメラの位置姿勢推定や三角測量などのカメラ幾何の基礎や、特徴点マッチングや画像検索といった画像処理の知識が必要となる。本チュートリアルでは、動作原理を理解する上での基礎知識を概説するとともに、動的環境下における精度低下を低減する手法や、近年多くの取り組みがあるディープラーニングを用いた手法を紹介する。
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
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2021年11月4日開催「Jetson活用セミナー ROS2自律走行実現に向けて ~自律移動ロボット用-自己位置推定のCUDA高速化~」セミナー資料です
Jetson活用セミナー ROS2自律走行実現に向けて
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3次元点群に対するレジストレーション(位置合わせ)手法について解説する。 3次元レジストレーション手法の概要の把握。 ICP程度の手法を実装できるスキルの取得。 1. レジストレーションとは:2次元のレジストレーションの例から始めて,3次元レジストレーションの基礎を学ぶ。最小二乗法,最適化,Procrustes analysis 2. ICPとその変種:基本的なアルゴリズムであるICP(Iterative Closest Point)と,その拡張を学ぶ。ICP,Softassign,EM-ICP 3.さまざまなレジストレーション手法を学ぶ.剛体レジストレーション,非剛体レジストレーション
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3次元レジストレーションの基礎とOpen3Dを用いた3次元点群処理, 第112回 ロボットのための画像処理技術 (5/31開催) (2018/05/31), https://www.rsj.or.jp/seminar/s112/ レジストレーションの基礎とOpen3Dを用いた3次元点群処理, 愛知県立大学 次世代ロボット研究所(RING)セミナー, 愛知県立大学, 愛知, 2018/6/27.
3次元レジストレーションの基礎とOpen3Dを用いた3次元点群処理
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6/9 (木) 09:30~10:40メイン会場 講師:河口 信夫 氏(名古屋大学)、斉藤 之寛 氏(株式会社ティアフォー) 概要: 自動運転を実現するためには、ロボットビジョンに基づき、環境を認識するために様々な処理(パーセプション)を行っています。 本講演では、Autoware を事例とし、自動運転に使われている画像処理、3D物体認識や、それらを用いた自動運転における判断・制御について解説します。また、AutowareはROS上で動作しており、様々なセンサやアクチュエータを利用できるので、自動車だけでなく、小型の自律移動ロボットにも活用可能です。Autoware を活用している様々な自律移動ロボットを紹介します。
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