データシティ鯖江とジオメディア / ジオメディアサミット #10

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Taisuke Fukuno

2012/11/30 第10回ジオメディアサミット基調講演 jig.jp 福野泰介 https://www.facebook.com/events/370221923064402/381016511984943/

Technology

相乗効果で良くなろう！
データシティ鯖江とジオメディア

株式会社 jig.jp 代表福野泰介 @taisukef

2010.12 鯖江市長室にて

鯖江市民鯖江市長 W3C日本マネージャー
福野泰介牧野百男氏一色正男氏

2012.1
鯖江市、トイレ情報公開
福野、トイレ徒歩ナビ開発
それぞれLODチャレンジへ応募

オープンガバメントデイ＠鯖江
横浜LOD, LODAC, Nii, W3C, 立命館大学, NPOエルコミ, 鯖江市

オープンデータ流通推進コンソーシアム
利活用委員会に鯖江市と福野就任

総務省、経産省、内閣官房が参画

http://www.opendata.gr.jp/2012.7.27

オープンガバメント=Web産業の基盤

いままでの時代これからの時代

ビジネス（民間）既存産業 Web産業

基盤（行政）道路・電気・水道オープンガバメント

オープンガバメント
＝行政によるオープンデータ

オープンデータ
＝使いやすいライセンス＆フォーマット

鯖江市管理の
トイレ詳細情報を

GoogleMapsAPIで
かわいく
マッシュアップ！

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セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが，その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる．一般に，複数物体を同時に組み立てる際は，対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる．ただし，この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし，部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる．この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により，治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた．すなわち，環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して，組み立て作業条件を検討している．本研究ではこの方策に基づいて，複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする．このとき，対象物のロバスト性を考慮することで，仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する．作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ，簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す．さらに，作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する． This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.

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YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models（解説編Part1で紹介） - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow（解説編Part2で紹介） - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.

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