Microsoft Azure 上で稼働している、新製品モノビットエンジンンクラウドはマルチプレイを利用したアプリ、コンテンツ開発だけでなく、xR デバイスでも簡単に扱う事が可能です。
本セッションではマルチデバイスにおける xR コンテンツの実際の事例などを交え、HoloLens にも対応したモノビットエンジンの最新情報もお届けいたします。
Microsoft Azure の VM のおよそ半分が Linux で動いています。
今回は、ゲーム開発の中で取り上げられることの多い Linux で開発されたゲームのケースを交えながら、Microsoft Azure の便利な機能をご紹介していきます。
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。
22. ■ VR VoiceChat with MUN とは
MUNをベースに動作する『ボイスチャットエンジン』
コンポーネントを追加するだけで簡単に実装が可能!
無音検知、マルチキャスト配信、遅延音声カット機能を搭載!
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23. ■ VR VoiceChat with MUN の特徴
VoiceChat with MUN の機能を実装するには、Unityのオブジェクトに
『MonobitVoice』のコンポーネントを追加します
●コンポーネントを追加するだけで簡単に実装が可能
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上記コンポーネントを追加した状態で、MUNによる通信同期を行なう
シーンファイル上で動かすだけで、ボイスチャットが簡単に実現できます
簡単な手順でボイスチャットを実装可能
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■ MUNによる10万人大規模サービスの構成
MUNサーバで「同時接続者数10万」を実現するには
・MUNは原則として、以下の⽤途におけるネットワークゲームに適しています。
a) オンライン対戦型のターン制カードゲーム、パズルゲームなど
b) MO(中⼩規模の、参加⼈数限定型マルチプレイヤーオンラインゲーム)
c) MOBA(参加⼈数限定型の戦略対戦型オンラインゲーム)
・1つの MUN サーバセットあたりで、同時接続、およびルーム内各種メッセージを捌けるのは
おおよそ3万⼈程度です(弊社調べ:1ルームあたり、秒間平均200メッセージの送受信を想定)。
・10万⼈規模の同時接続者数を捌くためには、MUNサーバの横展開(スケール)が必要になりますが、MUN の
サーバセットは密結合のサーバプロセスで構成されているため、スケールする場合、このサーバセットを1組として
複数のサーバセットを並列配置することになります。
・サーバセットをスケールすることにより、実質的に無限数のMUN クライアントに対し、同時接続処理を捌けます。
・次ページで、具体的なサーバ構成例を⽰します。
MUN
Room
MUN
Proxy
mun_proxy ・・
・
mun_resolver
MUN
Master
mun_master
MUN
Resolver
mun_proxy mun_room ・・
・
mun_room
「MUN サーバセット」のこの1組を単
位として、
複数サーバセットを並列配置する
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■ MUNによる10万人大規模サービスの構成
複数の MUN サーバセットによる 10万人同時接続の実現(概略)
・複数の MUN サーバセットによる、 10万⼈同時接続を実現するためのサーバ構成例として、以下に⽰します。
・1つの MUN サーバセットに対して同時に捌くことのできるクライアント数は3万クライアントまでですが、若⼲
余裕を持たせて、サーバセットを5セット程度⽤意します。
・どの MUN サーバセットに接続するかを管理し、クライアントを誘引するための、Webサーバを複数台⽤意します。
Global Section
MUN Server
Machine
MUN Server
Process
Internet
MUN
Client
MUN
Client
・・
・
MUN Client
Machine
MUN Client
Process
Web Server
mrs_pusherdatabase
MUN
Client
MUN
Client
MUN
Client
MUN
Client
MUN
Client
MUN
Client
MUN
Client
MUN
Client
MUN
Resolver
mun_resolver
MUN
Master
mun_master
MUN
Proxy
・・
・
mun_proxy mun_room
MUN
Room
・・
・
・・
・
mun_proxy mun_room ・・
・
MUN
Resolver
mun_resolver
MUN
Master
mun_master
MUN
Proxy
・・
・
mun_proxy mun_room
mun_proxy mun_room ・・
・
MUN
Room
Private Section
MUN Server Set 1 MUN Server Set 2
・・
・
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■ MUNによる10万人大規模サービスの構成
複数の MUN サーバセットによる 10万人同時接続の実現(詳細)
・Webサーバでは、複数の MUN サーバセット内に含まれる mun_resolver のクライアント接続アドレス情報を
事前にデータベース情報として、複数台で同⼀の内容を保持します。
かつ、MUNクライアントは mun_resolver に接続する前にこの Web サーバに接続し、MUN サーバセットのうち
「最も既存クライアントの接続数の少ない」 mun_resolver のアドレス情報を mrs_pusher で返します。
※ MUN では MRS が内包されていますので、MRSでの情報のやり取りも可能です。
・MUN サーバセットでは、MO/MOBAをはじめとする、中⼩規模の⼈数が参加するゲームルームを設置し、そこで
ルーム内プレイヤー同⼠で、RPCによるデータの送受信、キャラクタなどのオブジェクト位置情報の同期などを
⾏います。
MUN Resolver に接続するためのアドレス情報を退避したデータベースを持つ
Webサーバ。
MUNクライアントとのやり取りのためにmrs_pusherを利⽤し、かつ最もクライ
アント接続数が
少ない、MUNサーバセットへの誘導を⾏なう
Web Server
mrs_pusherdatabase
MUN サーバセット⾃体は通常の MUN サーバとして運⽤する
サーバのスケールアウトは、原則このサーバセットを1単位として、全体をス
ケールする形をとる
接続するクライアントは、適宜必要に応じたルームに⼊室させ、
その中に所属するプレイヤー同⼠で、メッセージのやり取り、キャラクタの位
置情報の同期、
各種パラメータの共有などを⾏なう。
⽐較的セキュリティ性を求められない通信対戦/MOであればクライアントベー
スで開発し、
セキュリティ性の⾼い通信対戦/MOや、複雑なロジックを必要とするMOBAな
どであれば
サーバサイドでのプログラムを実装し、なるべく保守性・安定性に優れたシス
テムを構築する
64. MRSクラスタの標準プロセス構成
auth x N
Client x N
Internet
match x N
DB x 1
将来N
status x Nroom x N
Bridgeとか
LINEとか
外部サービス
空きroom検索
HTTP(S)
リアルタイム同期
TCP/UDP
room検索 HTTP(S)
HTTPS
状態送信
認証
必要な部分だけ選んで利⽤可能。
既存システムと重複する部分を無くせる
65. MRSクラスタの最⼩構成
auth x N
Client x N
Internet
match x N
DB x 1
将来N
status x Nroom x N
Bridgeとか
LINEとか
外部サービス
空きroom検索
HTTP(S)
リアルタイム同期
TCP/UDP
room検索 HTTP(S)
HTTPS
状態送信
認証
例えば、roomを固定数だけ常時起動しておき、
ゲームのWebサーバーからクライアントにアドレスを渡すだけ。
⾃動スケールアウト・インを⾏わず、⾃動再起動やロギングの機能のみを使う