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.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
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。
13. 実装例(Ruby)
def edit_distance(as, bs)
n = as.length
m = bs.length
d = Hash.new {|h, k| h[k] = Hash.new(0)}
for i in 0..n
d[i][0] = i
end
for j in 0..m
d[0][j] = j
end
for i in 1..n
for j in 1..m
delta = as[i] == bs[j] ? 0 : 2
d[i][j] = [d[i-1][j] + 1, d[i][j-1] + 1, d[i-1][j-1] + delta].min
end
end
return d[n][m]
end
• 境界での初期化が必要になる
38. 例:計算順序最適化
• 今度は複数桁に対応してみる
• 必要な演算は加算、乗算、数値、数値の拡張
data Bill = Add Bill Char Bill -- ^ 加算
| Mul Bill Char Bill -- ^ 乗算
| Ext Bill Char -- ^ 数字の桁の続き "123" の 3 の部分
| Val Char -- ^ 数字
deriving (Show, Eq, Ord)
data BillAlg alph ans =
BillAlg { add :: ans -> alph -> ans -> ans
, mul :: ans -> alph -> ans -> ans
, ext :: ans -> alph -> ans
, val :: alph -> ans
, h :: [ans] -> [ans]
}
39. 代数
-- | 数式を pretty print する代数
pretty :: BillAlg Char String
pretty = BillAlg add' mul' ext' val' h'
where
add' x _ y = "(" ++ x ++ " + " ++ y ++ ")"
mul' x _ y = "(" ++ x ++ " * " ++ y ++ ")"
val' c = [c]
ext' i c = i ++ [c]
h' = id
-- | 最小化代数
billMin :: BillAlg Char Int
billMin = BillAlg add' mul' ext' val' h'
where
add' x _ y = x + y
mul' x _ y = x * y
val' c = digitToInt c
ext' i c = i * 10 + digitToInt c
h' [] = []
h' xs = [minimum xs]
• 列挙・数え上げ・最大化も同様
40. 文法
billGrammar :: BillAlg Char ans -> String -> [ans]
billGrammar BillAlg{..} inp = axiom' n bill
where
bill = tabulated $ -- 結果をメモ化する
number
||| (add <<< bill ~~- char '+') ~~~ bill
-- 右側のパーズ結果が一定の文字数を越えないとき ~~- を使う
-- 結合的でないので括弧がついている
||| (mul <<< bill ~~- char '*') ~~~ bill
... h -- 数式それ自体には最適化函数を逐次適用
number = val <<< digit
||| ext <<< number ~~- digit
-- 数値のパーズに h をつけてもしょうがない
-- メモ化する意味も余りない
• メモ化・最適化関数の適用を陽に指定できる強み
• 文法を定義するのでパーズと解生成を一気にできる