Robust Vehicle Localization in Urban Environments Using Probabilistic MapsKitsukawa Yuki
研究室ゼミでの論文紹介資料です。
Robust Vehicle Localization in Urban Environments Using Probabilistic Maps
Jesse Levinson, Sebastian Thrun
International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2010
【論文紹介】 Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traf...ddnpaa
(参考文献)Shengnan Guo, Youfang Lin, Ning Feng, Chao Song, and Huaiyu Wan. Attention based spatial-temporal graph convolutional networks
for traffic flow forecasting. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, volume 33, pages 922–929, 2019.
Robust Vehicle Localization in Urban Environments Using Probabilistic MapsKitsukawa Yuki
研究室ゼミでの論文紹介資料です。
Robust Vehicle Localization in Urban Environments Using Probabilistic Maps
Jesse Levinson, Sebastian Thrun
International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2010
【論文紹介】 Attention Based Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Traf...ddnpaa
(参考文献)Shengnan Guo, Youfang Lin, Ning Feng, Chao Song, and Huaiyu Wan. Attention based spatial-temporal graph convolutional networks
for traffic flow forecasting. In Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, volume 33, pages 922–929, 2019.
近年QGISの利用者,開発者が増加するにつれ多くの機能やアイデアがQGISに集積してきています.Wired誌の昨年のOpen Source Rookie Of the Year awardにはQGISの災害対策用プラグインInaSAFEが選出されました.10月21日には無料版のGoogle Maps Engineの発表とともにQGISとの(ESRIもですが)統合がGoogleからアナウンスされGoogle Maps Engine Connector for QGIS Version 1.0がリリースされました.Webやクラウドでは処理できない多種多様な空間データ操作はQGISにまかせてクラウドと統合していこういう動きです.レガシーテクノロジーであるデスクトップGISがなぜかここにきて脚光をあびています.オープンデータの動きが加速化する中で空間データを扱うための高機能プラットフォームとしてQGISが注目を集めているのでしょう.FOSS4G2013開催中の9月20日にリリースされたQGIS2.0は高い性能と豊富な機能、拡張性をそなえFOSS4Gの新たな利用シーンを牽引していくソフトウェアとなっています.本発表ではQGIS2.0のリリースまでの過程とそれを取り巻く新たな利用環境について述べたいです.
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。
35. データ変換手順 START
Import raster of flood area to GRASS mapset
r.in.gdal
Select the pixels from raster these are submerged =( depth >= 0.3m).
Create a new raster using selected pixels with value 1 and other pixels with null.
r.mapcalc "D_SINSUI_NEW = if (D_SINSUI_ORG >= 0.3,1,null())"
(D_SINSUI_NEW is new raster name D_SINSUI_ORG is original raster name)
Convert the raster to the vector
r.to.vect --overwrite --verbose input=D_SINSUI_NEW output=D_SINSUI_POLYGON feature=area
Export the vector of flood area to the shape
v.out.ogr -c -e -p --verbose input=D_SINSUI_POLYGON type=line,boundary,area
dsn=D_SINSUI_shp
Make a SQL to load the shape file of flood area to the PostGIS/PostgreSQL database
shp2pgsql -s 2451 D_SINSUI public.D_SINSUI_TBL > DSinsui.sql
Execute the SQL to load the flood area polygons to the PostGIS/PostgreSQL database
psql -d dbname -U Username -f DSinsui.sql
END
42. 以下の SQLで浸水領域を通らない経
路探索が可能
SELECT vertex_id , edge_id , cost FROM
shortest_path_astar( -- shortest path A star
'SELECT a.gid as id, source, target, cost as cost, x1, y1, x2, y2
FROM ways as a where a.gid not in( select b.gid from ways as b,
suishin_polygon_all as c where c.minute = 30
-- after 30 minute from bank break
and ST_Intersects(b.the_geom,c.the_geom))‘
-- is geometries intersect? a function of PostGIS
,4799, 3962, false, false)
/* source id, target id, directed, has reverse cost */