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。
38. Perl Data Language
standard Perl the ability to compactly store and
speedily manipulate the large N-dimensional
data arrays which are the bread and butter of
scientific computing.
PDL turns Perl into a free, array-oriented,
numerical language similar to (but, we believe,
better than) such commercial packages as IDL
and MatLab. One can write simple perl
3813年9月21日土曜日
39. Perl Data Language
standard Perl the ability to compactly store and
speedily manipulate the large N-dimensional
data arrays which are the bread and butter of
scientific computing.
PDL turns Perl into a free, array-oriented,
numerical language similar to (but, we believe,
better than) such commercial packages as IDL
and MatLab. One can write simple perl
3913年9月21日土曜日
40. Perl Data Language
standard Perl the ability to compactly store and
speedily manipulate the large N-dimensional
data arrays which are the bread and butter of
scientific computing.
PDL turns Perl into a free, array-oriented,
numerical language similar to (but, we believe,
better than) such commercial packages as IDL
and MatLab. One can write simple perl
We want
Hash Object
4013年9月21日土曜日
41. #!/usr/bin/env perl
use strict;
use warnings;
use Data::Dumper;
use PDL;
my $obj;
$obj = pdl([[1,2,3],[4,5,6]]);
print $obj;
# [
# [1 2 3]
# [4 5 6]
# ]
$obj = pdl([{a => 1, b => 2, c => 3}, {a => 4, b => 5, c => 6}]);
# Hash given as a pdl - but not {PDL} key! at Basic/Core/
Core.pm.PL (i.e. PDL::Core.pm) line 1292.
# 工エェ(´Д`)ェエ工
4113年9月21日土曜日
50. Data::Cube 1. Data
Date Country SalesPerson Product Units Unit_Cost Total
3/15/2005 US Sorvino Pencil 56 2.99 167.44
3/7/2006 US Sorvino Binder 7 19.99 139.93
8/24/2006 US Sorvino Desk 3 275.00 825.00
9/27/2006 US Sorvino Pen 76 1.99 151.24
5/22/2005 US Thompson Pencil 32 1.99 63.68
10/14/2006 US Thompson Binder 57 19.99 1139.43
4/18/2005 US Andrews Pencil 75 1.99 149.25
4/10/2006 US Andrews Pencil 66 1.99 131.34
10/31/2006 US Andrews Pencil 114 1.29 147.06
5013年9月21日土曜日
51. Data::Cube 2. Usage
my $file = shift;
my $data = Text::CSV::Slurp->load(file => $file);
my $cube;
say "============================================================";
say "raw data size: ".(scalar @$data)."n";
say "n============================================================";
$cube = new Data::Cube("experience");
$cube->put($data);
say Dumper $cube->rollup(noValues => 1);
say "n============================================================";
$cube->add_dimension("skill");
say Dumper $cube->rollup(noValues => 1);
5113年9月21日土曜日
52. Data::Cube 2. Usage
my $file = shift;
my $data = Text::CSV::Slurp->load(file => $file);
my $cube;
say "============================================================";
say "raw data size: ".(scalar @$data)."n";
say "n============================================================";
$cube = new Data::Cube("experience");
$cube->put($data);
say Dumper $cube->rollup(noValues => 1);
say "n============================================================";
$cube->add_dimension("skill");
say Dumper $cube->rollup(noValues => 1);
たったのこれだけ
5213年9月21日土曜日
64. Summary: Example
Time Series
sales, repeat rate, DAU, system info, activities
Effects of trial / campaign
attribution, condition, cost, cash back, etc.
6413年9月21日土曜日