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。
15. LCAO基底の最適化: 類似する試み
類似するアイデアでLCAO基底の最適化に関する試みが
行われている。
• “Gaussian basis sets for accurate calculations on molecular
systems in gas and condensed phases”, J. VandeVondele
and J. Hutter, JCP 127, 114105 (2007). → CP2K code
• “Ab initio molecular simulations with numeric atom-centered
orbitals”, V. Blum et al., Comp. Phys. Comm. 180, 2175
(2009). → FHI-AIMS code
両グループは適切な化学的環境下で基底関数を最適化
した場合、高精度なLCAO基底関数を構築できることを
示した。
45. T. Ozaki, PRB 75, 035123 (2007).
T. Ozaki, PRB 82, 075131 (2010).
低次スケーリング数値厳密対角化法
46. Density functionals as a functional of ρ
Density functionals can be rewritten by the first order reduced density matrix: ρ
where the electron density is given by ρ
1. Non-zero matrix elements of H and S
2. Density matrix corresponding to the non-zero matrix elements
All we need to calculate
47. Main difficulty: ‘diagonalization’
O(N3) method - Numerically exact diagonalization
Householder+QR method
Conjugate gradient (CG) method
Davidson method
Even if basis functions are localized in real space, Gram-Shmidt (GS) type method is needed to
satisfy orthonormality among eigenstates, which results in O(N3) for the computational time.
O(N) method - can be achieved in exchange for accuracy.
O(N) Krylov subspace method,
DC, DM, OM methods, etc..
O(N2~) method
Is it possible to develop O(N2~) methods without
introducing approximations? → No more GS process.
50. Fermi関数の連分数表示
PBR 75, 035123 (2007).
Hu et al., JCP 133, 101106 (2010)
Karrasch et al., PRB 82, 125114 (2010).
Lin Lin et al., Chinese Annals of
Mathematics (CAM), Ser. B.
53. Convergence of ρ w.r.t. poles
The calculation of ρ can be expressed by a contour integration:
The analysis shows that the number of poles for each eigenstate for a sufficient
convergence does not depend on the size of system if the spectrum radius does not
change. → The scaling property is governed by the calculation of G.
Lehmann rep.
54. Convergence property of the contour integration
Total energy of aluminum as a function of the number of poles
by a recursion method at 600 K.
The energy completely
converges using only 80
poles within double
precision.
Nicholson et al., PRB
50, 14686 1994
55. How can Green’s funtion be evaluated ?
・ The Green’s function is the inverse of a sparse matrix (ZS-H).
・ Selected elements of G(Z), which correspond to non-zero elements
of the overlap matrix S, are needed to calculate physical properties.
1. Nested dissection of (ZS-H)
2. LDLT decomposition for the structured matrix
→ a set of recurrence relations
Our idea
TO, PRB 82, 075131 (2010)
63. 計算アルゴリズム
loop of poles for (1) contour int. { → MPI
parallelization
(2) Inverse calculation by the recurrence
relations.
→ OpenMP parallelization
}
(3) Calculate the total number of electrons
(4) Correct μ by the Muller method (準ニュートン法)
loop for finding m {
}