CEDEC2017 発表
次世代VR/ARエンタテイメントのための多重化映像生成ミドルウェア
Google Slides 公開版はこちらです
http://bit.ly/CEDEC2017MDM
Facebookグループもつくりました。ご質問はこちらへ。
http://bit.ly/MDMediaFB
20170831 for web public version
このスライドはSlideShare公開版です。個人・社内等での再利用等は可能ですが、スクリーンショットを取得したりして再編使用する場合は exfield@shirai.la までご連絡いただければ幸いです。
このスライドのオリジナルURL(Google Slides公開版)
http://bit.ly/CEDEC2017MDM
講演(CEDEC2017)
http://cedec.cesa.or.jp/2017/session/AC/s58e0479a139a7/
2015/10/10 13:30 〜【岡山】ゲームデザイナー向けキャラクターイメージ・ディレクション ~イメージコンセプトのまとめ方と発注の仕方~(専門学校岡山情報ビジネス学院)で使用した公開用スライドを一般公開用に抜粋したものです。
https://kenjin.unity3d.jp/events/show/277
本スライドでは、シナリオ制作の話は振れていませんが、シナリオ関連のお話に関しては以下の資料を参照してみるといいかもしれません。
『ゲームシナリオ構成論 The Method for the game sinario writings for multi-ending adventure games』
http://www.slideshare.net/nyaakobayashi/ss-12559078
ソニー・インタラクティブエンタテインメント(SIE)のロボットトイ「toio」をUnityから制御できる「toio SDK for Unity」についてご紹介します。机の上で手軽に動かせる小型ロボット「toio」をUnityと組み合わせれば、スマートフォンからロボットを動かしたり、ARで触れるゲームやインタラクティブなアートを作ったり、ロボット制御やAIの研究開発・学習用途にも活用可能です。本講演ではtoio™のロボットとしての魅力や「toio SDK for Unity」の概要や開発手法、およびデモ作品たちを紹介します。
CEDEC2017 発表
次世代VR/ARエンタテイメントのための多重化映像生成ミドルウェア
Google Slides 公開版はこちらです
http://bit.ly/CEDEC2017MDM
Facebookグループもつくりました。ご質問はこちらへ。
http://bit.ly/MDMediaFB
20170831 for web public version
このスライドはSlideShare公開版です。個人・社内等での再利用等は可能ですが、スクリーンショットを取得したりして再編使用する場合は exfield@shirai.la までご連絡いただければ幸いです。
このスライドのオリジナルURL(Google Slides公開版)
http://bit.ly/CEDEC2017MDM
講演(CEDEC2017)
http://cedec.cesa.or.jp/2017/session/AC/s58e0479a139a7/
2015/10/10 13:30 〜【岡山】ゲームデザイナー向けキャラクターイメージ・ディレクション ~イメージコンセプトのまとめ方と発注の仕方~(専門学校岡山情報ビジネス学院)で使用した公開用スライドを一般公開用に抜粋したものです。
https://kenjin.unity3d.jp/events/show/277
本スライドでは、シナリオ制作の話は振れていませんが、シナリオ関連のお話に関しては以下の資料を参照してみるといいかもしれません。
『ゲームシナリオ構成論 The Method for the game sinario writings for multi-ending adventure games』
http://www.slideshare.net/nyaakobayashi/ss-12559078
ソニー・インタラクティブエンタテインメント(SIE)のロボットトイ「toio」をUnityから制御できる「toio SDK for Unity」についてご紹介します。机の上で手軽に動かせる小型ロボット「toio」をUnityと組み合わせれば、スマートフォンからロボットを動かしたり、ARで触れるゲームやインタラクティブなアートを作ったり、ロボット制御やAIの研究開発・学習用途にも活用可能です。本講演ではtoio™のロボットとしての魅力や「toio SDK for Unity」の概要や開発手法、およびデモ作品たちを紹介します。
Michael Tedder @ 10th Pleasant 100 persons with Hokkaido vol.2Michael Tedder
A personal presentation on how I managed to find my way over to Japan (and subsequently, Sapporo), given at the 10th "Pleasant 100 persons with Hokkaido vol.2" (2018/2/7). I discuss my involvement in the games industry, and how I got there with the work I did in VR, SIGGRAPH, and the demoscene. I also go into detail on the demoscene itself, including the Revision demoparty, 4KB/64KB size-limited demos, and how I am making the demoscene more known to Japan by helping run and organize Tokyo Demo Fest.
(Note: This presentation is Japanese only, sorry.)
A short presentation I gave at JAWS-UG Sapporo (2017/10/10) explaining how Cold Fusion uses various services on AWS EC2 for our flagship game, Crystal Clash. Using Continuous Integration, our build server runs builds for five different platforms using buildbot, and we can easily deploy app updates to iTunes Connect and Google Play with fastlane.
(Note: This presentation is Japanese only, sorry.)
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。