地下鉄位置情報その2: GPSが使えない地下でスマホの気圧センサだけで位置がわかる？！

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地下鉄の中ではGPSの電波が届かないため、位置情報を利用したスマートフォンアプリを作るのが困難でした。今いる場所を調べたり、到着予定時刻を調べたりといったことが、スマホ単体では出来なかったのです。今回私は、スマホの気圧センサを使うだけで、地下鉄のどの駅に止まっているのか、どの区間を走っているのかを推定する仕組みを開発しました。アプリを起動してしばらくすると、どの路線のどの位置を走っているのかが画面に表示され、駅での停車や発車に合わせて切り替わっていきます。今回は、デモも交えながら、このアプリの仕組みを紹介します。

地下鉄位置情報その2:
GPSが使えない地下で
スマホの気圧センサだけで
位置がわかる？！
@niyalist

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38.6m 10.9m 11.6m 15.2m 11.7m -4.0m -10.9m -3.2m -12.4m
10.3m -2.6m -8.3m -1.8m
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Satoshi Hyuga, Masaki Ito, Masayuki Iwai, KaoruSezaki, "Estimate a User's LocationUsing Smartphone's Barometer on a Subway", 5th
International Workshop on Mobile Entity Localizationand Tracking in GPS-less Environments (MELT 2015), Nov. 2015.

地下鉄の中で、「今はどこを走っているんだろう？目的地には何時に着くだろう？」と調べたくなったことはありませんか？しかし地下鉄の中では、GPSが使えず、これまで位置情報を使ったアプリケーションは作れませんでした。現在私は、スマートフォンだけでどれだけ正確に地下鉄内での位置が認識できるかに挑戦しています。これまでに、iPhoneのジオフェンシングAPIと、M8コプロセッサによる万歩計の値から、どの電車に乗っているかを推定するSmart Kompanoというアプリを開発しました。地下鉄に乗った時にアプリを起動すると、今乗っている電車のダイヤが表示され、この先の到着駅や到着時刻が分かります。今回は、このアプリの仕組みと、さらに改良を続けている現在の状況を紹介します。

公共交通のデジタル化の現状とMaaS、データ活用の可能性

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公共交通オープンデータの現在地と今後の展望

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行政サービスにデータ資産を活かす: 公共交通データから考える行政の現場でのデータ活用のありかた

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公共交通データを可視化するQGIS演習

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サービス化に向けて進化する公共交通と沖縄のポテンシャル

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2021年11月18日にResorTech EXPO in Okinawa 2021において実施された伊藤昌毅（東京大学大学院情報理工学系研究科准教授）の講演です。 MaaS (Mobility as a Service) というキーワードが一昨年頃より注目され、ITと結びつくことによる公共交通の可能性が改めて注目されている。本講演では、日本や世界で進むMaaSについて概観するとともに、沖縄での可能性について考える。沖縄ではGTFS形式による公共交通オープンデータの整備が進み、データを活用したサービス開発や公共交通の高度化の気運が高まっている。コロナ後を見据え、世界に開けた交通サービスを構築するためのポイントを議論する。 https://resortech-expo.okinawa/program/event04/

データビジュアライゼーションをきっかけに沖縄の交通の「次の一手」を考えよう

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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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公開URL：https://arxiv.org/pdf/2404.19174 出典：Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023) 概要：リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat（Accelerated Features）」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。

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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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