「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
少数色覚者にとって黄緑とオレンジは見分けづらい組み合わせの一つです。この記事のタイトル画像とかなかなか最悪です。 WEB、アプリや印刷物などのメディアではだいぶカラーユニバーサルデザインの考え方が浸透してきており、デザイナーも多様な色覚でも読み違えないように配慮してデザインすることが当たり前になってきていると思います。 Photoshopなどのグラフィックツールには簡単に少数色覚の見え方を確認できるプレビューモードがありますし、AdobeColorを使えば無料で少数色覚の人が混同しやすい色かどうかをすぐに確かめられます。https://color.adobe.com/ja/create/color-accessibility 少数色覚が見分けづらい色の組み合わせだと「-」が表示されるしかし、工業製品の世界では少数色覚にとって見分けづらい緑とオレンジの組み合わせのLEDインジケータ（表示）を
はじめに システムに存在するリソースには同時にアクセスしてはいけないものが多々あります。身近な例を挙げると、Ubuntuのパッケージ管理システムのデータベースがあります。aptコマンドの動作によってこのデータベースは更新されるのですが、同時に2つ以上のaptが動作できたとすると、データベースが破壊されてシステムが危機的状況に陥ります。 このような問題を避けるために、あるリソースに同時に1つの処理しかアクセスできなくする排他制御というしくみがあります。排他制御はOSが提供する重要な機能の一つです。 排他制御が必要なケース 排他制御は直感的ではなく非常に理解が難しいのですが、ここでは比較的理解が簡単なファイルロックというしくみを使って説明します。説明には、あるファイルの中身を読みだして、その中に書いてある数字に1を加えて終了するincというという単純なプログラムを使います。
初めに 私の家には数年前に買った安い扇風機(FBQ-191D https://www.amazon.co.jp/dp/B00V3EKFMU )があるのですが、暑い時は風量を最強にしてもすこし風が弱いと感じることがありました。(amazonのレビューでも何件かそんなこと書かれてました) なので、改造して風を強くさせることを検討してみました。 モータを変えたりしないと風を強くすることはできないと考えてたのですが、あまりお金をかけずしようと検討した結果、中身のソフトを書き換えるだけで風量を強くすることができましたので、どのようにしたのかについてお話ししたいと思います。 調査 潜在能力を持っているかどうかの確認 まずはどうやってモータを制御してるかを確認しました。 内部の基板はこんな感じでした。 まずは、一番重要なモータ駆動用の信号を見てみました。 モータに繋がるケーブルは画像の下にある5線のコネ
はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが
紀元前：水時計太古のフィードバック制御システムとして有名なのが、紀元前3世紀のギリシャで用いられていた水時計です。水時計は次のような機構で水を溜め、溜まった水の量で時間を計る装置です。 水が溜まるスピードを一定にするためには、1段目のタンクの水位を一定に保つ必要がありました。そのため三角錐型の「浮き」によって、下図のような機構で水の量が調整されていました。 この水時計、17世紀に振り子時計が登場するまでは、この世で最も精度のよい時計だったそうです。意外とすごいですね。 1788年：ワットの遠心調速機時は飛んで18世紀のイギリス。ここで制御工学の原点と言える装置が実用化されます。蒸気機関です。 蒸気機関は人類が初めて手にした原動機であり、産業革命をもたらしました。この蒸気機関の発展に多大な貢献をしたのが、ワット（Watt）です。 蒸気機関を産業利用するためには、生み出される回転の速度を一定に
この記事はようやくSafariでもフルサポートされそうなWeb Animations APIのcomposite（効果の組成）って機能がすごいよ！！って、ただそれだけを伝えたい記事です。平たくいうと複数のアニメーションを簡単キレイに合成できる機能なのですが、通常のWebのコーディングでもよく出てくる辛さを解決してくれる結構すごいヤツなのです。 ▼ こういうアニメーション作るのもだいぶん楽になります Web Animations APIで星空パーティクル 単にCSSのアニメーションをJSで描けるよってだけではあるんだけど、ライブラリなしでそこそこ簡単にインタラクティブなもの作れるって意味ではうれしい。主要ブラウザ全部で使える。https://t.co/8H8zXfc5NL pic.twitter.com/bfTERJPxIX — ゆき＠ティアF47a (@yuneco) October 11
世の中では、あらゆる場所で「機械」が使われていますが、さまざまな機械の制御に使われているのが、PLCと呼ばれる制御装置です。古くから使われている装置ですが今も進化を続けており、生産施設のIIoT（産業分野のIoT）化では基盤となる装置です。産業やビジネスではもちろん、私たちの生活を支える上でも重要な役割を果たしているPLCについて簡単に解説していきます。 【詳細な図や写真】PLCの仕組み（一例） ●PLCは、「あらゆる機械の制御装置」 PLCは「Programmable Logic Controller（プログラマブルロジックコントローラ）」の略称（注）で、日本語に直訳すると「プログラム可能な論理回路の制御装置」といったところです。三菱電機が提供するPLCである「シーケンサ」がPLCの代名詞として呼称されることも多く、PLCが通じなくてもシーケンサなら通じるようなこともあります。 注：同じ
自動車メーカーのホンダが開発した2足歩行の人型ロボット「アシモ」の定期的な実演会が終了することになり31日、都内で最後のショーが行われました。 「アシモ」は、ホンダが開発した2足歩行のロボットで、2000年の初披露以降、これまで7代にわたって改良が行われてきました。 2本の足で歩くだけでなく、走ったりジャンプしたりと技術を進化させ、NHK紅白歌合戦をはじめ、国内外のさまざまなイベントで高い運動能力を披露し、日本のメーカーの技術力をアピールしてきました。 しかし、人の動きに近づける技術が一定水準に達したことから、会社は数年前に開発を終え、東京 港区の本社などで20年余り行ってきた定期的な実演会も、31日で終了することになりました。 本社で行われた最後のショーでは、アシモがダンスやサッカーボールを蹴るなどの特技を披露し、訪れた家族連れや熱心なファンが写真を撮ったり、拍手を送ったりして別れを惜し
スクロールの連鎖（スクロールチェーン）とは、ページ上にスクロールするコンテンツがあり、そのコンテンツをスクロールして終点に到達するとメインのコンテンツもスクロールしてしまう現象です。 モーダルにスクロールがある場合、スマホのナビゲーションにスクロールがある場合、固定サイドバーにスクロールがある場合など、スクロールチェーンしないように実装するCSSのテクニックを紹介します。 Prevent Scroll Chaining With Overscroll Behavior by Ahmad Shadeed 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※当ブログでの翻訳記事は、元サイト様にライセンスを得て翻訳しています。 はじめに スクロールチェーンとは 古い解決方法 今の解決方法: overscroll-behavior overscroll-behaviorの使用方法 終わりに はじめに posi
はじめに 最近、異常検知に関する案件に関わって、結構苦労しました。 その理由の一つとして、異常検知の手法については一部本がでているもののそこまで多くはなく、また、異常検知プロジェクトの進め方という意味では情報があまり見つけられなかったというのがあります。 そこで、プロジェクト実施前に、こんな情報があればよかったなという内容についてまとめました。 自分が関わった案件は、設備のセンサーデータを用いた異常検知だったため、その内容に偏っていますが、全体の流れや考え方としてはあまりドメインや異常検知によらないものと思います。 なお、個別の異常検知のアルゴリズムについては話しません。 また、読者の対象しては、異常検知に興味がある人、機械学習プロジェクトに興味がある人を想定しています。 異常検知を取り巻くコミュニケーション 前提として、「異常検知」という言葉でイメージするものは人によって違います。関係者
価格1万2000円でIoTによる制御を実現、「からくり」を拡張する簡単コントローラー：簡単自動化（1/2 ページ） 工場向けアルミフレームを展開するSUSは「誰でも初めてでも使える」ことをコンセプトとしたFA向けコントローラー「SiO」シリーズを拡張し、イーサネット接続機能とデータ活用支援ソフトを追加した「SiO t」を2020年9月に発売した。「制御」と「IoTによるデータ活用」を簡単に実現することで、スマート工場化への取り組みの裾野を広げていく方針だ。
ポップアップやダイアログやフルスクリーンモードを実装する時などによく使用されるCSSのz-index: 10000;が必要なくなります。 Chrome 105のデベロッパーツールで「最上位レイヤー（top layer）」がサポートされました。この最上位レイヤー要素は、z-indexが最も高い要素の上に表示され、かならずドキュメントの最上位に表示されます。 最上位に表示したいコンポーネントをHTMLの最下部や最上部に記述したり、CSSのz-index: 10000;で最上位に昇格させる必要はありません。 Meet the top layer: a solution to z-index:10000 by Jhey Tompkins 下記は各ポイントを意訳したものです。 ※元サイト様のライセンスに基づいて翻訳しています。 CSSの最上位レイヤー（top layer）とは デベロッパーツールで最
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回はカルマンフィルターについて解説していきたいと思います． カルマンフィルターで何が出来るの？ フィルターとあるように，カルマンフィルターが出来る基本的なことは線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度を逐次的に求めることです．ここで２つのキーワード，「線形ガウス状態空間モデル」と「フィルタリング密度」という単語が出てきましたので，まずはそれらについて解説します． 線形ガウス状態空間モデルとは 状態空間モデルとは2つの確率過程からなります．1つは潜在変数・状態変数・隠れ変数といわれるもので，これは直接観測できないがマルコフ連鎖に従う変数だとモデリングされます．例えば景気の良し・悪し等，概念として存在するけれど直接は観測できないものを想像してください．2つめは観測値で，これは直接観測できるもの，つまりデータです．ただし変数に依存して観測される
2021年11月6日 CVIM/CGVI/DCC合同研究会 チュートリアル （2022年12月更新） Visual SLAM入門 〜発展の歴史と基礎の習得〜 １．画像を用いた空間認識の必要性 ２．Visual SLAMの概要 ３．3次元復元の予備知識 ４．特徴点ベースのVisual S…
3つ値の具体的な動作は、次のサンプルで確認できます。overscroll-behaviorプロパティがcontainまたはnoneだった場合、背面のコンテンツにスクロールが伝達しないことを確認できます。 加えてcontainは、オーバースクロールの動作を維持します。このサンプルでは、コンテンツを超えて上下にバウンスする効果を確認できます。（次のGIF画像の2番目） 効果が有効かどうかは、OSやブラウザによって異なりますが、モバイルのPull-to-Refreshが有効なブラウザから確認できると思います。 サンプルを別ウインドウで開く コードを確認する（HTML、CSS） どのような使い方ができるのか、作例をいくつか用意しましたのでご紹介します。実装の参考にしてみてください。 画面固定で表示するUIの作例 画面固定で表示されるダイアログとハンバーガーメニューをdialog要素で実装し、ove
arduinoとかに使われるマイコンよりはROM、RAMサイズが小さいですが、扇風機のソフトを実装するには十分すぎるくらいかと思います。 詳しくはhttps://www.st.com/resource/en/datasheet/stm8s003f3.pdf ※タイマは指定した時間経過後に処理を行ったりできる機能です。今回の実装で使ってます。 ※I2C、SPI、UART等はシリアル通信の方式のことで、今回は使いません。 ライブラリについて タイマやGPIO等の各種機能はSTM8S/A Standard peripheral library(https://www.st.com/en/embedded-software/stsw-stm8069.html )を使えば簡単に使用できます。 このライブラリにはサンプルプログラムも豊富に付いてたので、STMマイコンを使うのが初めてでもすぐに使えました
ユーザーがどれだけ速くタスクを完了できるかは、ボタンの置き方次第で大きく変わります。タスクが速く完了すれば、より満足できる体験が生まれます。もしそれを望むのなら、ユーザーがそこにあってほしいと思う場所にボタンを置くべきです。 これは、あなたが使うであろうすべてのボタンの配置についての包括的な分析です。ユーザーが時間を無駄にすることが無いように、どの置き方があなたのアプリに最適なのかを学びましょう。 ユーザーは行動を起こす前に、画面をざっと見なければなりません。画面上にあるコンテンツが、どのアクションを行うべきかについて決断するための情報を与えるのです。画面を見終わるとすぐに、CTA（Call to Action＝行動喚起）が現れなければなりません。画面を見終わったとき、ユーザーはどこを見ているでしょうか？ ユーザーの視線は、左上の隅から右下の隅までジグザグに移動することがわかります。著名な
AIと聞くと「人間の脳を模倣したもの、あるいは人間の脳を上回る性能を持つもの」という印象を持つ人も多いかもしれません。しかし、軍事科学や安全保障の研究を行うアメリカのサンディア国立研究所に勤めるフランシス・チャンス博士は、人間の脳ではなく「トンボの脳」をモデルにしたAIの開発を行っているとのことです。 Fast, Efficient Neural Networks Copy Dragonfly Brains - IEEE Spectrum https://spectrum.ieee.org/fast-efficient-neural-networks-copy-dragonfly-brains 人間の脳には全体で860億個もの神経細胞(ニューロン)があるといわれており、高度な認知能力を必要とするさまざまなタスクを実現しています。一方、昆虫が持つニューロンはせいぜい数十万～100万個程度です
1892年、ロシアの数学者であるアレクサンドル・リアプノフは、システムが安定であることを保証するためには、エントロピーに似た関数（後にリアプノフ関数と呼ばれる）の存在を示せばよいということを発見した。 しかし、この発見には大きな課題が残された。一般的なシステムに対してリアプノフ関数を見つける方法が難しいのである。この問題は130年以上たった現在でも未解決のまま残されている。 研究チームは、この問題に機械学習の手法でアプローチした。まずランダムにリアプノフ関数を生成し、そこから安定なシステムを作り出すという方法である。この手法で大量の訓練データを生成し、それを用いて変換器のトランスフォーマーモデルを訓練した。 研究チームが開発したAIモデルは驚くべき性能を示した。多項式システムのテストセットでは99％という高い精度を達成し、さらに、訓練データとは異なる分布のテストデータに対しても73％という
メインの関数は motor_run(GpioPins, wait, steps, ccwise, verbose, steptype, initdelay) です．各引数の説明は以下の通り． GpioPins: 使用するラズパイGPIOピン．左からドライバのIN1, IN2, IN3, IN4に接続するピン． wait: パルス間の時間．ハーフステップモードで回転速度f [Hz]で回転させたい場合，NEMA17はステップ角1.8°なので $wait = (1/2)\times(1/f)\times(1.8/360)$． steps: ステップ制御シグナルの数．どのステップモードでも50ステップで1回転，すなわち1ステップで7.2°動く（理由はチュートリアル参照）． ccwise: 反時計回り．'True'で反時計回り，'False'で時計回り．デフォルトは'False'． verbose:
![[Raspberry Pi] ラズパイでステッピングモータ制御 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f1e5f3726501de7a26a8cbc5c94d6ef4776b9b9f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffanyv88.com%3A443%2Fhttps%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUmFzcGJlcnJ5JTIwUGklNUQlMjAlRTMlODMlQTklRTMlODIlQkElRTMlODMlOTElRTMlODIlQTQlRTMlODElQTclRTMlODIlQjklRTMlODMlODYlRTMlODMlODMlRTMlODMlOTQlRTMlODMlQjMlRTMlODIlQjAlRTMlODMlQTIlRTMlODMlQkMlRTMlODIlQkYlRTUlODglQjYlRTUlQkUlQTEmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWUzNDhmNWEwZTNjNGRhOGZiMTZkODcxOWRiNDczNGMw%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB6b29fZGomdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTFjMTFkMjI4NDI5NDlmMDhkMTE5ZWU3MzIwZmE0OTMz%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Deb6bbe600f0d020e915654472dd14554)
多彩なロボットパーツを実現するために 今回は発表された自動モーション生成システムの目的は、胴体や腕、足などの機体カスタマイズが可能なロボットゲームにおいて、さまざまなパーツのアニメーションを包括的に実現するために作られたもの。 これまでのカスタマイズ型ロボットゲームでは、ロボットのデザインを限定することで、アニメーションの仕組みとカスタマイズ要素を両立していたのだという。従来のアニメーションシステムは、たとえば歩くモーション、銃を構えるモーション、などが“アセット”としてあらかじめ決められており、それを再生することでロボットたちの動きとなる。 しかしそれだと、関節の構造が違う、そもそも関節の数が違うなど、そういった場合に対応できないのが大きなデメリットとなる。ゆえに、パーツのデザインを限定せざるを得なかった、というのが従来の開発方法だったわけだ。 なお、これまでにもモーション自動生成システ
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 トロント大学、マギル大学、Lunenfeld-Tanenbaum Research Instituteによるカナダの研究チームが発表した「Toward a living soft microrobot through optogenetic locomotion control of Caenorhabditis elegans」は、生きている線虫を操作可能なロボットに改造する研究だ。線虫に青色のレーザー光を照射して直進や旋回を指示する 線虫は、手足や触覚、骨を持たない細長い糸状の生物（体長0.3～1mm）。今回は、土壌中に生息するカエノラブディティス・エレガンス （Caenorhabdi
7月23日に国立競技場で行われた東京五輪の開会式では、選手入場時のドラゴンクエストなどのゲーム音楽や、競技紹介のピクトグラムと並び、1824台のドローンによる空中パフォーマンスが人々の注目を集めた。過去の五輪や他のイベントでも使用されている技術だが、一般的な飛行台数は300台から500台とされることから、その規模の大きさが伺える。 ドローンと制御技術は米Intelのもの。開会式では、市松模様の大会公式エンブレムから地球の形に変わるという精密な制御を披露したが、これはどのような仕組みで成し遂げられているのか。インテル日本法人の担当者、松田貴成オリンピック・プログラム・オフィス テクニカル・ディレクターに話を聞いた。 秒速11mの強風にも耐える最新式を導入 仕組みの話に入る前に、開会式のパフォーマンスに使用されたドローンについて改めて触れておこう。 使用されたのは、最新式ドローン「PREMIU
アルファベット傘下の人工知能（AI）企業であるディープマインドは、深層強化学習AIで核融合炉内の磁場を制御し、超高温のプラズマを2秒間にわたって「電磁気の檻」に閉じ込めることに成功した。 by Will Douglas Heaven2022.02.18 27 12 英国に拠点を置く人工知能（AI）企業、ディープマインド（DeepMind）が、世界レベルの人工知能（AI）をハードサイエンスの課題に応用する一連の取り組みを続けている。同社は今回、スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）スイス・プラズマ・センターと協力し、深層強化学習アルゴリズムを訓練して核融合炉内の過熱されたスープ状の物質を制御することを試みた。ネイチャー（Nature）誌に掲載されたこのブレークスルーによって、物理学者らの核融合への理解が深まり、無限のクリーンエネルギーの実現が早まるかもしれない。 「強化学習の現実世界への
モバイル端末からのアクセス改善のためリニューアルしています。以前のアドレスと競合して新しいページのコンテンツが登録されないため一時的に措置してこのページを作成しています。いつか元に戻す予定です。 移転先→新しい（制御動画ポータル）はこちら：制御工学チャンネル (ドメイン: www.portal.control-theory.com)
カルマンフィルタを勉強し始める前の自分に見せたい資料 https://t.co/yZgfvQsCwb
ユーザー視点でのざっくりしたカルマンフィルタの解説です 正確なことは各自勉強してください． この講演は日本船舶海洋工学会 関西支部KFR（関西船舶海洋流体力学研究会）開催の 第349回KFRセミナー「カルマンフィルタの基礎・応用技術講座」 で行ったものです．
SpotOur agile mobile robot for dynamic sensing and industrial inspectionRead More
最近のニュースで、強化学習のアルゴリズムがどのようにして囲碁、Dota 2、Starcraft 2 などのゲームでプロを破ったかが取り上げられました。強化学習は、機械学習の一種であり、ビデオゲームからロボット工学、自動運転車のような複雑な用途における人工知能の使用を可能にします。 プロジェクトで強化学習の技術を活用することに興味があっても、これまで一度も使ったことがないとしたら、何から始めたらいいでしょうか。 この ebook は、MATLAB® および Simulink® で強化学習を始められるように、用語を解説し、例やチュートリアル、評価版ソフトウェアをご紹介します ebook をダウンロードすると、以下の内容を学習することができます。
はじめに 今回はPID制御について書こうと思います。 PID制御は産業界で圧倒的なシェアを誇るコントローラーです。 制御工学を知らない人でもPIDくらいは名前を聞いたことがあるという人が多いのではないでしょうか。 PID制御はその構造の簡単さから直感的な応答性を持っているため、発電や化学プラントのプロセス制御から航空機の飛行制御、自動車の制御など分野を問わず幅広く利用されています。 PID制御を知る PIDとはP（Proportional：比例）、I（Integral：積分）、D（Differential：微分）の３要素から構成されるコントローラーです。 それぞれの働きを見てみます。 P制御 まずP制御は制御偏差$e=r-y$ ($r$：目標値、$y$：出力)に比例した入力を計算します。 制御偏差$e$に掛かるゲイン$K_p$を調整して制御の応答性を調整します。 P制御では$K_p$を大き
パナソニックの充電工具をご存じですか？ 実は、同ブランドから初めて充電工具が発売されたのは1979年。今年で40周年を迎える歴史があります。と言っても、同社の充電工具はホームセンターなどでは販売していないため、コンシューマー市場での認知度はそれほど高くありません。しかし、パナソニックが初めて世に出した技術が多々あることから、建設現場などのBtoB市場では高い認知度とシェアを誇っているんです。 というわけで、パナソニックライフソリューションズのセミナーで語られた同社製充電工具の歴史と、最新モデルの魅力についてご紹介しましょう！
ビデオゲームにおけるキャラクターの動きは、アニメーションアセットという素材を組み合わせて作成されます。しかし、キャラクターモデルによって関節構造やコリジョン、環境は異なるため、同じアセットをすべてのキャラクターに適用できるわけではありません。 特に、多様な形状のパーツをカスタマイズできる3Dロボットゲームでは、必然的にアニメーションアセットの種類も増えてしまいます。このため従来のカスタマイズロボットゲームでは、アニメーションシステムとカスタマイズ機能を両立させるために、作中に登場するパーツデザインの種類を限定せざるを得ませんでした。 プロシージャルアニメーションという自動生成技術もありますが、従来の方法はアニメーションを変形させることで地形に沿った姿勢を形成するような仕組みであり、あらかじめアニメーションアセットが用意されていることが前提条件です。そのため、異なる関節構造を持つ複数のロボッ
東北大学は6月7日、人間の計測データを使わずに、深層強化学習を用いて7自由度の多関節アームの自然なリーチング運動パターンを生成する手法を提案したことを発表した。 同成果は、東北大 大学院工学研究科 ロボティクス専攻の林部充宏教授、同・Han Jihui大学院生(研究当時)らの研究チームによるもの。詳細は、IEEEが発行する「IEEE TRANSACTIONS ON MEDICAL ROBOTICS AND BIONIC」に掲載された。 ヒトの身体の運動制御は、実は数学的には難題だ。意識することなく身体を動かしているが、いくつもの関節があり、なおかつ動かせる方向(自由度)が複数あるものも多いためで、この自由度の多さの問題は、多数の関節の冗長性問題と多数の骨格筋の冗長性問題に起因し、「多自由度空間問題」といわれる。ヒトがどのようなメカニズムで、この多自由度空間問題を解決しているのかという議論は
どもどもYanでっす。 本日のお題は「MEGAを静音化」でっす。 MEGAを使ってて気になりませんか？プリント時のピロピロ音。これはステッピングモーターの制御が原因です。格安3Dプリンタは、ほとんどがA4988というモータードライバを使ってモーターを制御しています。でもこのドライバ格安なだけあって動作はするけど変な音がしてしまうんです。そこで変な音の出ない仕組みを搭載したモータードライバに交換して静かにしようというのが今回の内容になります。 注意今回の記事の内容はMEGAの改造にあたります。メーカーの保証を受けられなくなる可能性があることを考慮して自己責任で行ってください。 MEGA、MEGA-Sともにメインボードにいくつか種類があり、モータードライバが取り外せないタイプのものの存在が確認されています。実際にモータードライバを購入する前に、モータードライバがメインボードに直接取り付けられて
RDSの自動停止と自動起動の設定方法。 CloudWatchEvent と SSMAutomation を利用します。 他にも「lambdaを使って特定のタグがついた全てのインスタンスの停止APIを呼び出す」みたいなのがありますが、こちらはインスタンスIDを指定するだけで設定できます。 ポリシーの作成 実行用のポリシーとロールの作成が必要です。 すでにある場合は イベントルールの作成 までスキップしてください。 IAM > ポリシー > ポリシーの作成 をクリック RDSに対するアクセス許可 サービス で「RDS」を選択 「rds」を入力するとすぐに出てくる アクション で「StartDBInstance」と「StopDBInstance」を選択 「start」「stop」を入力するとすぐに出てくる リソース で「このアカウント内のいずれか」にチェックを入れる SNSに対するアクセス許可
データ同化（またはベイジアンフィルタ）の1つであるカルマンフィルタと尤度について、自分なりの理解をまとめます🐜 この記事を書くにあたり色々調査したところ、素晴らしい記事がたくさんありますので、それをうまく参照しながら整理します。 カルマンフィルタの難しさ 線形・ガウス状態空間モデル 制御理論の場合 予測とフィルタ カルマンフィルタ アルゴリズムの導出 尤度 おわりに 参考文献 カルマンフィルタの難しさ カルマンフィルタはよく使われる技術ではあるんですが、理解がすごく難しいなぁと思っています。 というのも、例えばカルマンフィルタを解説する技術書や記事を見ても、その目的が制御なのか推定なのか、次元が一次元なのか多次元なのか、などで書きぶりがかなり変わってくるように感じています。 特に制御理論で発展した技術なので、著者が制御の人間かどうかで解説の仕方もかなり違う印象です。 以降でカルマンフィル
カルマンフィルターは、逐次ベイズフィルターの一種であり、測定データからシステムの状態を推定するアルゴリズムです。これは、ハンガリーのエンジニアであるルドルフ・カルマン(Rudolf Kalman)によって提唱されました。このカルマンフィルターはNASAのアポロ計画で使われたことで有名で、アポロを月へ導いた数式とも言えます。アポロ計画では、センサーの情報から宇宙船の正しい位置を推定し、進行方向の調整などを行う際に使用されました。 現在、カルマンフィルターにはいくつかのバリエーションがあり、これらのフィルターは、コンピュータービジョン、誘導・航法システム、バッテリー充放電状態、計量経済学、および信号処理などの、推定に依存するアプリケーションで広く使用されています。 フィルターとは フィルターという言葉を聞くと、信号処理のノイズ除去等を思い浮かべる方が多いと思いますが、ここでいうフィルターとは、
みなさん，こんにちは おかしょです． 私は大学の研究室を選ぶ際に初めて制御工学と言うものを知りました．それと同時に制御工学を極めたいと思いました． しかし，問題があります．どうしたら効率よく制御工学を学ぶことができるのかです．この記事ではこれから制御工学を学ぶ人が効率よく制御工学を学ぶためのロードマップを紹介します． この記事を読むと以下のようなことがわかる・できるようになります． 制御工学の学習ロードマップ 制御工学を学ぶ順番 制御工学と一言で言っても種類があります．それが以下です． 古典制御工学 現代制御工学 ロバスト制御工学 人工知能（AI） 最後の人工知能は制御工学とは少し違うのですが，同様に扱われるので書きました．以下ではこのブログで解説している記事を順番に紹介します．紹介している記事を順番にこなすことで制御工学を身につけることができます． 古典制御工学 ラプラス変換 ラプラス変
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