20210514 sports IoTLT vol7 kitazaki v1

https://iotlt.connpass.com/event/209512/

Technology

qiita.com/yskmjp/items/cedbfd3f3980c42a8771

結構、IoT化が進んでいる
https://www.relive.cc/view/vdvm8pm88xq

アプリの渋滞
Orphe Track runmetrix
CASIO x asics
TATTA
runnet

分解
MPU-9250 (仕様には6軸モーションセンサーと記載され
ているが、実際には9軸モーションセンサーが使用されて
いることを確認)
BLEモジュール

BLE (Advertisement)
Orphe Core CASIOモーションセンサー

ソースコード (Processing) (1/3)
表示する画像
Bluetooth (SPP) の設定

ソースコード (Processing) (2/3)
姿勢角の読み込み
左右のオブジェクトへ
姿勢角を反映

https://qiita.com/kitazaki/items/
4589a0e0f31cf70177ad

マルツエレックではSPICEを活用した回路シミュレーションサービスをご提供しております。こちらのスライドはマルツが開催するSPICE入門講座の資料です。今回のテーマは「LTspice超入門」です。LTspiceの基本的な操作方法を紹介します。 1.LTspiceの特徴 2.LTspiceの基本的な使い方(過渡解析) 3.スパイスモデルと回路図シンボルの取り込み方

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2INPUT OR GATEの等価回路モデル

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20240603_SD輪読＆座談会#57_kitazaki_______.pdf

20240529_Visual_IoTLT_kitazaki_v1___.pdf

20240523_IoTLT_vol111_kitazaki_v1___.pdf

20240521_RPALT_kitazaki_v1__________.pdf

What's hot

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OVPの等価回路モデル

REFERENCEの等価回路モデル

Rsqb flip flopの等価回路モデル

HYSTERESIS COMPARATORの等価回路モデル

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Oscillatorの等価回路モデル

REFERENCEの等価回路モデリング

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LTspice超入門マルツエレック marutsuelec

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2INPUT OR GATEの等価回路モデル

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【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching

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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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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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