研究会(meetings)/研究発表会(monthly)/2012年度夏の集中技術系勉強会
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[[研究会(meetings)/研究発表会(monthly)]]
*概要 [#w49d376c]
-各自が持っている技術をみんなに共有する勉強会
-全員がプログラムを実行したり、ロボットを動かせるようにす...
-学校のネットワーク(atwls5とか)に接続できるように、あら...
-下の講習してほしい議題の例を参考に、各自どのような講習を...
-参考:[[../2010年度第5回研究発表会]] [[../2011年度第7...
-日付 2012-09-03 終日 + 2012-09-04 午前中 + 2012-09...
-場所 未定(学校の講義室を借りて行おうと思ったが、ネット...
|発表者|内容(目安の時間)|必要な環境|参考資料(or参考資...
|坂梨|ゴム作り(45分)|||
|市村|探索アルゴリズム(1時間)|OpenCV|&ref(ichimura_2012...
|潘旻煜|卓球ロボットの動くと返球(実機じゃない)、及びKinec...
|湯浅|Plantroidの日向高密度化シミュレーション+まにあえば...
|本堂|Arduino関係(IDE,Arduino言語の概要,unocomm),smc...
|熊倉|IGEPシステムの説明、IGEP COM MODULEにシリアルとwi-f...
|吉田|H8からラジコンサーボ回す(30分)+バイラテラル操縦...
|湯本|PCLの紹介、環境構築と使い方講習(1~1.5時間)|li...
|國芳|DepthSense with OpenCV 環境構築と使い方講習、ひずみ...
|鈴木|KinectとNaoとOpenCVをすべて使うセットアップ方法及び...
|錦|Arduino Megaとそれを使って速度制御等の仕方(1~2時間)...
-講習してほしい議題の例(以前の先生のメール引用)
--nervousでアナログセンサのキャリブレーション:吉田・ファ...
--KinectとNAOとOpenCVを一つのプログラムで使う方法:鈴木
--筋骨格シミュレーションプログラムの実行方法:朝岡
--nervousで近藤のラジコンサーボを回す:市村
--H8からラジコンサーボを回す:吉田
--Arduino UNOとMegaの基盤ソフト:本堂、錦、湯浅
--ゴムの焼き方:坂梨
--ひずみゲージの読み方:國芳
--PCLの使い方:湯本
--IGEPモジュールの使い方:熊倉
--EusLispのロボットモデルの使い方:ファイサー
--NAO SDKとArduinoの連携:湯本・熊倉・本堂
**Log [#i13f66ae]
-発表順:ハン⇒坂梨⇒本堂⇒鈴木⇒湯本⇒國芳⇒錦⇒吉田⇒市村⇒湯浅⇒...
-ログは原則次の人
-発表順ログ
--20120903 10:30-19:30 藩 (log by 坂梨)
--20120904 9:00-11:30 坂梨 (log by 吉田)
--20120905 9:00-12:00 / 15:30-17:15 本堂 (log by 鈴木)
--20120905 17:30-20:00 / 20120906 9:00-11:00 湯本 (log by...
--20120906 11:00-13:00 鈴木(研究発表のみ) (log by 湯本)
--20120906 13:40-14:30 錦(研究発表のみ) (log by 本堂)
--20120906 14:30- 市村(研究発表のみ) (log by 湯浅)
*はんさんろぐ [#q3550a1b]
--逆運動学等はもうだれかがやっていたこと。新規でないと研...
--それを最初に言わないとだめ→被写体ぶれが新規なのでそれを...
--USBカメラの新規性→USBカメラを利用する球技ロボット→USBカ...
--卓球ロボットでUSBカメラを使うと何がいいの?→安価になる
--安価になると何がいい?→”市場が広がる”←ここから説明をス...
--新規性がないと研究とは言えない必要。研究が何なのかポイ...
--世界で初めて何をしていくのか
--卓球ロボット返球シミュレーション
--技術の話と研究の話は違うので明確に区別する
-Kinect
--svn co svn+ssh://sakanashi@mizuuchi.lab.tuat.ac.jp/home...
--OPEN NI Kinectドライバ NITEのインストール
--Wiki/プログラミング/Kinect/OpenNIを参照
--http://tclip.blog38.fc2.com/blog-entry-103.html&br;Ubun...
--camera.cpp 距離を測らずカメラを使うだけ
--OutputMode Xnimodeの画像の情報(なに掛けるなにとか)を...
--卓球ロボットの制御
--最初はサーボの速度は遅くすること
*坂梨さんログ [#yfa3cff2]
-いままでのやつは能動的に把持していない?→他のは受動的な...
--受動的な把持。押したら把持してしまうのは受動的。
--いままでにあった壁のぼりロボットと坂梨さんの研究の違い...
--把持力に相当する力は出ている。それをアクチュエータで出...
--壁の凹凸をつかむためにアクチュエータを使っている。
--吸盤との違いは大きい。
--金属やなめらかな壁に限定しない。
--坂梨さんのはなめらかのは大丈夫?
--吸盤は限りなくなめらかな面はok.吸盤ではできないのは凸凹。
--凸凹で吸盤を使っている。
--吸盤にどんな形でもフィットするものとの差は。
--家の中だから岩場のような凹凸はない?
--家の中限定?家の中は事例の一つ。
--吸盤のも坂梨さんのも電気使い続けなくてもいける。
--どっちかというと坂梨さんのは岩登りのほうが向いてそう。
--家庭内ってことで応用例を狭めている。
--水平移動は確立されているが、垂直方向はあまり確立されて...
--そこから岩登りロボットや山岳救助ロボットにも応用できる。
--把持っていうのがユニークな点。比較のスライドでいうのが...
-Free Body Diagram
--青のほうが緑よりもでかくなりそう。
--Fyは同じでいいからFxはもっと水平方向に力がありそう、
--ゴムの復元力のほうが大きそう。
--荷重F'は重力じゃないの?可搬重量ならいいか。
--重力はGではなくFGのほうがいいかも。
--壁に及ぼすモーメントと壁から受ける力のモーメントも釣り...
--重心回りのモーメントも考える必要ありそう。
--力のつりあいはわかるが、持ってられるか持ってられないか...
--落ちない条件はなんであるか、というのが知りたくなる。
--摩擦係数とどういう関係があるのか、摩擦係数はいくつか、...
--落ちなくするにはどうすればいいのか、大切なこと。
--F1yとF2yがどのくらい力まで増やせば落ちないか。
--ゴムの山を一つにして落ちない条件を考えるとよい。天井か...
--アンバランスは日本語。インバランスが英語。
--Fが大きく出せるならばμはあんまりいらない。
--黒矢印がRz。それが壁に垂直の力とどのような関係にあるの...
--ゴムが初期形状に出す力は垂直だけじゃない。(波板縦)
-進捗状況
--300%伸ばすと波板に合うように作った。
--肉のあるところとないところは1/3ずつになっているの?どう...
--同じにするとひしゃげる。山の形が大きすぎるとつかんでく...
--谷の幅と山の幅はどうやって決めたの?谷の方が引き伸ばさ...
--割合的には?→山と谷の比をあらわす表現は?
--1/4ピッチで山の割合と谷の割合をいうとか。山:谷=8:2と...
--どういうことに着目して決めたのか
-ゴム作りは奥が深い
--空気を抜くための穴をつけた
--面にバリを出すよりも角にバリを出すほうがよい。
-動画
--自動リピートにする。
--人肌ゲルはじわじわ落ちている。
--もっと谷を狭くしたほうがよい。
--谷のほうがゴムは薄く、変形しやすい。
--山に切り込みを入れる。→ちょっと微妙か?復元力が弱くなり...
--逆波をつける。厚さが一様になるようにする。
--谷はほとんどなしの方針で行くのがいいかも。
-ゴムの選定。
--もっと硬いゴムは試してみた?
--柔らかいゴムは摩擦力は大きいが、復元力が弱い。硬いゴム...
--ゴムのつりあいの式に復元力と摩擦力を入れて考察するとよ...
--信越シリコンに載っている45の硬さがよさそう。
--JISでいう硬さ0のゴムもやったほうがいいかも。
--自重×1.1は大丈夫などの評価指標にする。
--荷重をかけた場所もセットでなくてはいけない。
--はがれ力(はがれモーメント)に負けている気がする。
--縦と天井の実験をしたほうがよい。
--壁からの距離のパラメータ化も難しそう。山と谷の中間線か...
--重心の真下にぶら下げていたら、はがれるモーメントはかか...
--違うゴムの検討しつつ、ハンドを作るとよい。
--一回目の試作でうまくいくかはわからない。
--ふたのどっちかの面があいている。
--気泡は脱泡器を使えば大丈夫。
--型にいれて脱泡する。
--山の伸び率と谷の伸び率を数値で出す。
--800%しか伸びないのは少ない。1000%くらいまで伸びるゴム...
--天然ゴムは2000%伸ばすことができる。
--500%くらいしか伸びないなら150%伸ばすようなイメージ。
--ゴムの種類によってゴム型を変えるのがいいかも。伸ばし率...
--端っこだけ問題はどうすればいい?
--広げると山の幅がどうなるのが重要そう。その伸び率から逆...
--山はでかくてよさそう。壁に押し付けられるとするなら、内...
--真ん中の谷の部分にくらべ、両端の谷を小さくする。
--ハンド部分の肉厚を増やそう。
--応力集中しそうなところを直す。
-ゴム作り
--バリ取りはニッパーを使うといいかも。
--ヒータ付きの撹拌脱泡器。
--型のふちに添わせるように入れるのがいいの?
--型の中で混ぜるのがおすすめ。小さなスプーンで十分混ぜる。
--わざと型抜きできるようにテーパをつけた型。
*HONDO [#sba5daae]
-並列弾性システムはなにがまずいいの?
--足し算が前提なので、直列なものには向かない。
-なんで直列はいけないの?
--モータの軸は直接つながっていて、トルクに制約があるから。
-並列はトルクのアシスト(力),モータが出せないトルクを出せる
-直列の利点は?
--スピード
-オフラインはなぜだめ?
--変化に弱い。未知に弱い。
-瞬発力がいいのは並列
-ジョイントが並列なのか、パラレルマニピュレータとシリアル...
-パラレルマニピュレータとシリアルマニュピュレータの場合で...
-パラレルマニュピュレータだと並列がいいのかとかも考えると...
--速度は求める?
-アクチュエータのバネは、パラレルマニュピュレータは角制約...
-Uって位置エネルギーぽいのでEにしよう!
-Jでもよい。
-筋肉の供給も式に入っているといいかも
-ある時点でそうなってほしい。Uの式はインテグラルdtがつい...
-fはフォーカス。
-衝突でのエネルギロスについても話したほうがよいかも。
--非弾性衝突要素が減らせる
*☆suzuki☆ [#o04de4e0]
-タイトル
-自立って何?
-自分でできるようになること
-学習は?
-学ぶということ。できるようになることは学ぶことではない?
-学習もできるようになることではないか?
-自立は独り立ちしているということではないのか
-自律の意味は?
-人に動かされないで
-ロボットの場合はひもなしのことを自立という
-勝手に学習ということをいいたいなら自動とか行ったほうがよい
-改行がよくない
-ロボットが学習するってどういうこと
-人間が学習する過程をロボットが理解して学習
-ロボットが人間が学習した結果を使うのではなくて、それをさ...
-”確立”という言葉は重たい。にむけてとか検証とかの法がよい...
-用いたではなく活用したとかの法がよいのではないか
-それに向けてのアイデアはあるのか?
-人間が思考を重ねて、人間が改善した結果、例えばかんせつ起...
-そこからロボットはなにを知るのか?直線からsin関数になっ...
-ロボットはsin関数になるような動作をすることを学ぶ
-ロボットは何を学習するのか
-うまくなってった、変化の仕方を見て
-その指標が優れた方向に向かわせる
-人間の学習とロボットの学習で言葉を避けたい
-人間のほうは試行錯誤にするとか
-人間が評価関数を”これだ”と決め手ロボットに与える
-人間が学習した指標を人間がこれだと考える。それをロボット...
-指標を抽出の部分とかがうまいことできないといけない
-それって普通の学習じゃない?
-指標の抽出の方法に関して何かアイデアがないと研究にならない
-自立は危険、自動に
-指標の決め方がキーポイントですよ
-適確で大丈夫?
-最適、適切いろいろありますよ
-家庭内ロボットの可能性というのは?
-家庭内ロボットの実現可能性という意味にとれてしまう。
-そもそも、家庭内ロボットを始める意味は?
-家庭内ロボットを始める前提がないかもしれない
-そもそも必要とされているのかどうか
-どこにありがたさを持ってくる点が弱い
-工場外ではいろいろ環境がある
-決められた場所で決められた行動をすればよかった環境から離...
-工場という単語を入れるのは悪くない
-ちょっとぼやぼやしている
-人の学習過程から評価関数を生成できないかという議論のほう...
-今までの学習ロボットとどう違うかという議論をする
-学習の手法との比較ではない
-個別に人が評価関数を決めてくのではない
-いままでの研究に対してどこがアドバンテージかということを...
-どこがアドバンテージだと思う?
-人間が学習の上達について考えるので、上達の近道?
-さっき言っためんどくさくないという話ではないか?
-ニューラルネットの学習よりも人間のほうが学習が早い理由は...
-ロボットが既存の学習手法を用いて追加学習を行うとしたら早...
-評価関数生成の部分が簡略化できるということがアドバンテー...
-感覚的にと直感的にがあったらどっちがよいか
-人間が何を意識していて、何を意識していないか
-コツとはなにか
-なめらかで柔軟という話は関係ないなら入れない
-以前行った動作を反省してというのはアルゴリズムでもできる
-今までの学習と同じ主張はする必要がない
-人間の評価関数生成能力という話をしたほうがよい
-しかし、人によりけり。才能センス
-なぜ力をフィードバックする
-力以外のものもあるのにどうして力を選ぶのか
-そもそも人間がロボットを操縦するということを話していない...
-一番は重心の位置とか力とかいう話にしたほうがよい
-何でジョイスティックやキーボードではだめなのか
-ヒューマノイドに限定する必要はない
-1自由度、2自由度でもできるのはないか
-ヒューマノイドは運動の生成方法が難しいそ憂い右方法には学...
-それぞれの運動について評価関数をそれぞれしていた
-そうしないためには、人間が動くことで動作のポイントを抽出...
-力の伝達が必要なのか、力の伝達が重要であるかどうか、対象...
-例えば、こういう動作の例がありますよという話からはじめる
-力の伝達が必要な動作に絞ってからこの話をだす
-ロボットのうけるzmpとか重心ってなに??
-kotaroが動くように見える
-ファイル名は内容がわかるようにしたほうがよい日付ぐらいは...
-長くてよいから意味のわかるタイトルにしたほうがよい
-夜ならできる?
-教師はどうするかとか評価関数はどうするかというところにメ...
-人間学習フェイズとロボット学習フェイズの2種類があって本...
-という話をしたほうがよい
-力の話はもっと具体的な話が出てきてからしたほうがよい
-その思考が信用できるというのはどういうことか???
-60°先というのは?方向ということ
-信用ではなく動作達成度
-評価指標をどいうつかうのかというのは既存の学習を使う
-評価関数をどう決めるのかについて
-評価指標の導出方法について議論する
-人間の学習から評価指標を出すにはどうしたらよいのかという...
-学習能力の模倣まではできるかな?
-学習するのがよいのはわかったけれども。自分の手法がどれだ...
-”知能”ができたというのはすごく難しいこと。もうすこし狭める
-プログラムによるというところが少し稚拙
-画像に版権があるかどうか
-研究の意義はもう少し最初のほうのスライドで出てくるべきで...
-タスクはもう少し選んだほうがよいか
-フラフープの論文は読んだほうがよい。kojiroの論文
-全身運動という要素は必要である
-テニスとかでもよい
-むちとか
-うまくなる人がいるということが重要
-回し蹴りの漢字が変わっている
-zmpは各リンクの加速度がわかれば計算可能
-矢印いっぱいいるのか?一個でいい
-それ以外の力というのは?ZMPは力ではないから力でよい
-力を伝えないといけない?
-案1と案2ではないか違う?
-案1ではモニタの情報を理解するというプロセスが挟まる
-案2のほうが感覚的にできる
-zmpもウェアラブル装置に提示することは可能?
-モニタを床に置いたら?
-モニタの上に透明な台をしいてその上に載ってやったらどうか?
-健康サンダル式よりはわかりやすい?
-下を見ていないといけないという問題点亜
-HMDを装着
-ハンガーを頭に装着
-共感覚性
-今日の話からすると、ウェアラブル装置にはあまり特徴がなく...
-HMDを使って表示
*にしき [#n892d8a7]
-タイトル
--頻度がポイント?
---ファクターの一つ
--このタイトルの中で一つポイントを選ぶとしたら?
---自律
--自立?
---自立ではある
--自立こそがキーでは?(一瞬たりとも紐がつかない)
--「自立」のために「自律」的に充電
--エネルギという言葉は入れるべき
--エネルギを自分で全部まかなえるというのがタイトルに入っ...
--「エネルギ収支がプラスであるロボット」
--「完全自立」でもまだ足りない
--「半永久自立」「永久不滅自立」
--直して明日までにキーワードと一緒に
-研究背景
--Roombaが字と被ってる
--草抜きロボットって存在するの?
---草ほじりロボットがある
---みんな紐がついている
--「活動してもらいたい仕事」はおかしい
--「雑草自動採取」は草抜きとは違うの?
--「採取」って...
--「雑草自動採取」は電源の確保が必要?
---それを畑とかでやるのならば
--場所の話をすべき
--農業現場とか
--火口調査はやけに具体的やね
--火口調査ロボットは昔CMUでやっていたらしい
--具体的なアプリを挙げた方がいい
--家の中でも充電ステーションがいやって人はいる?
--WGのロボットは自分でコンセント挿す
--日本語練る
--高原でゴミ拾い
--ゴミ拾いいいね!
--エネルギ蓄積量を大きくしてカバーする例もある(充電ステ...
--ガソリンの補給すら難しいシチュエーションを考えるのがい...
--「電気」ではなく「エネルギ供給」とか「エネルギ補給」と...
--難しいポイントは?
---作業を継続的に行えるようにする
--どうやったらできる?
---バッテリーと充電器を使ってもできる.電源面の制約から開...
--それをやるのに壁となるのは?
---エネルギの収支の状況判断.それを研究する.
--どうやる?
--考えなければならないことはhogeとugeとhageがあって,それ...
--一つは電池をどのくらい量載せるのがいいか,とか.
--どのくらいの発電ができなければできないか.発電機の効率...
--電池の残量に応じてどういう行動を選択すべきか,という判...
--その設計方法を確立する,とか設計指針を示す,とか.
--いずれの話も「決めりゃいいだけじゃん」という感じの話....
--3ヶ月間エネルギ供給なしで仕事を続けました,とか.
--「安全率」みたいな当たり前な概念を提案する研究.
--卒論でなにをする?(そうすることでロボットの効果を示し...
---畑の草抜き
--というのをスライド作る
--実現例として草抜きロボットで示す,というのを話す
-ポンティエール
--草抜き機構のポンティエール
--既存の草抜きロボットは?
--把握しておく
---耕運機みたいな構造.ハンマーナイフ.
--1番は,回して引っ張る
--2番は,ハンマーナイフタイプ
--ハンマーナイフ式はいやなの?
--ポンティエールの位置づけは?
---こういう草抜きの方法があるという位置づけ
--なんで草抜き?
---割と身近である
--身近であることがエネルギ供給不要であることに重要?
---否
--長時間エネルギ供給不要なタスクの例だから?
---そう
--4個ポンティエールを書かなければならない理由は?
--既存の抜き機構ではだめなの?
--もっと考えよう
--3番は下から掻き上げる
--4番は上から引き抜く
--畑で雑草を抜くというタスクに適した機構
--どのくらいにできる予定?エネルギの話を先にする?
--並行してもできる
--これを作ったらどういう実験する?
---ロボットを作って,設計どおりになるかどうか試す?どこで...
--1月までのスケジュールを書いて出す
--何を研究するのか,いつそれができるのが,どうやって示す...
--研究の目的はいいと思う.
*いちむらくんろぐ [#c04ad775]
-従来研究
--絵が無くてわかりづらい
--散らかった部屋。。。の例を上げるなら散らかっている
--スライドに書いてあることは喋る。スライドで全く触れてな...
--散らかっていく過程をずっと観察するの?
--ボールペンがなくっなったのか本の下に隠れているのか判断...
--片付け物体を予め決めていない研究はないの?
--物体が何であるかを特定する研究はない?
--あらかじめ知らないものは、いつまで経ってもロボットには...
--ユーザが予め登録しておく研究はあるんじゃない?
--本研究は予め登録する必要がない?
--カテゴライズの研究は沢山ある。
--名前を後からつけるのと、予めつけるのは違いは?
--研究背景の赤字左:認識システムの研究はされているよ
--認識システムの研究はされているがロボット化されていない。
--背景として認識手法とか移動手法を出すのは良くない。
--どこに物品があるかを教えてくれるシステムの研究を背景に...
---ARは物品は覚えている?物品を探しまわるわけでもないし、...
---まもるくんに関しては、自分は動かない。
---一台か分散かは本質ではない
---探して取ってくるロボッtの研究を行いタイんだけど。。。...
---場所に関する知識は要らないとかの話を入れるべき。
−−−従来の認識にはどんな問題があるのか?特に問題がないので...
---従来研究でARとまもるがいいね。
---従来問題点を述べる必要がある。
---本手法は「ユーザに名前をつけてもらう。」「トポロジカル...
---デカルト座標系の表現では問題があると言っておく。それは...
---具体例を出すべきである。
---一般物体認識
---データドリブンのトポロジカルマップ
---見て回って覚えていくロボットはいない
---AR:知っている物体と照合するロボット
---片付けをするだけで新規を出すことは出来ない。世の中には...
---従来研究の片付けロボットの抜けは沢山ある。
---その抜けと対比させて自分研究の特徴を言う。
--SIに出そうとしている内容をちゃんとかく。
-研究目的
--もっと絞って話す必要がある。
--今回書いた研究目的は、研究背景で出てくるべきで、従来研...
-研究概要
--マニピュレーションも書く
--認識
---原田先生の所もロボット屋(ジャーナリストロボット)
---詰め込むだけでは研究として弱い。
---カメラっていうのは逆に狭すぎる。センサでいいんじゃ無い
---アクティブセンシングとかもある。
---センサが収集したデータに基づいてカテゴライズしてシンボ...
---対象を何するかによってセンサーは変わる。(そもそもセン...
---カメラを用いる☓ 事前知識なしで行います○
---事前知識なしで片付けを行なっているものはいない。
--ナビゲーション
---トポロジカルマップの話をしっかり
---xyで地図と位置を持つものとの比較
---データに基づいて位置を決めて、データ間の違いが重要
---・無駄にデータを増やさなくてすむ()
---・x,yでは高価なシステムになりうる(LRFは高価。オド...
---部屋の物理座標系
---トポロジカルマップ⇔メトリック この違いをはっきり話す...
---ノード間は違いを大きくしたほうがいい
---本質的な距離は見えで違いを判断するのが特徴であるから、...
---システム全体の流れに物品を覚えることも入れるべき
---人にシンボライズにしてもらう(記号確定依頼も必要)
---認識とマッピングとナビゲーションとマニピュレーションが...
---写った映った
---尤も最も
--カテゴライズは人間がする。
--ロボットは写真を集める作業もある。
--人間ではなくてGoogle先生?もしくはフィーチャ間のデータ...
--物体に認識では無くて、タグ付けの話ではないの?
--タグ付けたら物体は認識できるの?
-トポロジカルマップ
--トポロジカルマップを使う利点は?
--- データが違うたびに点ができる。
--- 不必要な場所はない。
--エンコーダカウント(等距離)でアークを記述すると、トポ...
--新しいノードができるタイミングは、データ間の差が大きく...
--ノードのマージの問題と、ノード、アークの生成は別。
--ノード感の距離が様々なのがトポロジカルマップの得意とす...
--画像特徴量から今知っている全てのノードと比較して、新し...
--場所の判断は画像間距離で!!移動は物理量ベースで
--5と1の間にアークの無いと意味無いじゃん
--ナビゲーションには面白があまりない。
--コストは物理量ってところが少しおもしろい。
--マージ無くても、今どこにいるか、次に新しい画像を取得し...
--中間発表はナビゲーションまでが目標。
-全体
--全体像をちゃんと作る
--それぞれの要素は既存技術or新技術なのか?
--システムの流れの図が必要
--研究に含まれる要素は???
--全要素を列挙する。全部をのせたスライドを一枚作る。
--そうするメリットが現れるタイトルにしなければダメ。
-特徴量以外も全てLogにとっておいたほうがいいよ。
-SI
--一番上のタイトルがいいよ
−−ナビゲーション=移動制御
--ナビゲーションでいいんじゃない
--概要も書いてみた方が良いよ。
*國芳さんlog [#a33ec9e8]
-センサフュージョンて?
--複数のセンサを用いて…
--同じ温度計が2つとかでもセンサフュージョン?
--センサフュージョンじゃない例は?
--複数個ではなくて種類が複数では?
--自分の知らん言葉をタイトルに使わない
--センサフュージョンといえば!という研究は?
---吉田さん->まだ発表していないから知られていない
---世間のセンサフュージョン研究は何か知っている?
--1種類のセンサしか使っていないロボットなんてほとんどない!
--かと言って全てのロボットがセンサフュージョンです。とは...
--センサフュージョンの学会でもなんか違うわけ?と突っ込ま...
--センサフュージョン学会の人たちがそれに対して何と答えて...
-アメリカの奴、前はビデオじゃなかった?
-実際にぶるべり農家が収穫機械を導入するかどうかは、コスト...
--=>ロボット単体では高い。複数台(3~4台)導入して人間が働...
--夜やると売上が増える?
--そうすると人間は今まで収穫してた時間に何をする?
--そうではなくて数を増やせる!と言うべき
--数は人間が面倒見れる量に限られていたが、ロボット導入で...
--回収できる見込みがあるから投資する。木も土地も購入する...
-ブルーベリーの経済栽培にはどのようなものがあるか?
--ブルーベリー農家結構拾いけど一人で収穫できる。
--それでも家庭内で消費したり近所に配る程度
--ブルーベリーは果実だけど安いよね。
--大量に作るか単価が高くないと、厳しそうだよね。
-柔らかさともぎ取りやすさの関係があんま見て取れない気がす...
--統計的に境界を引かないと熟度判定できないのでは?=>値は...
--簡単でよいのでグラフに線を引いた方がよい
--ハズレはどうしてもいる。
--グラフ左したの緑はどんな実だろう?
--柔らかすぎて、もぎ取りやすい
--熟れてないけど腐りかけ?あまり栄養がいかなかった実?
---調べた実に腐りかけの実はなかった。全部青かった。
--10%という切れ目は一般的に?->YES
--パーセントは?100g中のショ糖度
---つまり水分が多くなると甘くなくなる?
--熟練者はグラフ左下の緑も見抜けるの?
--無理
--甘い実だけを収穫するのは本質的に無理?
---熟練者は判別できる指標が何かほかにある?
---品種的に見極めづらいのかな?
---調べた個数が少ないかも・・・
---明らかに甘いのはコッチ!というふうに分離していない。
--種類がわかっていたら書いたほうが良い
---全部で大きく3種類
-卒論で結論として出したグラフがあまり分別できていない
--改善したものを早く出すべき
--改良版エンドエフェクタができれば実験できる
--7,8月くらいに実験できた方が良い
--植物工場があるから大丈夫か
-DepthSense
--15cm~4mの範囲が取れる
--赤外光、TOF
--Optrimaはどこの会社?ヨーロッパのどっか
---ベルギーでした。
--日本には無さそう
--値段は6万円くらい
-レンジモードはソフトで切り替える
--何を変えているの?赤外光の強さ
--ショートレンジだとUSBバスパワーでいける
-@植物工場
--なぜ下の動画は黒いところが多い?
---太陽光の影響かな?
---左下とか右下が黒いのは近づきだから
---後ろはガラスだから光が帰ってこない
---1.5m以内でもいけるが極端に近いと無理
---1.5mは推奨ということだね
--ショートレンジ
---早春や晩秋の部屋でもできるかな?蛍光灯があるから…
--kinectは見にくい。三角測量だから影ができてしまう
-@11号館
--距離画像だけみるとどこがブルーベリーかわかりづらくない?
--RGB画像も用いるから大丈夫
--20cmとか近づくとショートとロングでも同じ見え方?
--ロングだと15cmまで近づくとダメ。黒くなっちゃう。
--やはりどこか途中でモードを切り替える必要はある
--kinectだと小さい実はとれない。
--zoom付けるともっと見えなくなる
--XtionもKinectを同様に見にくい感じ
-パイプ先端クッションにゴムを用いる
--タルク粉使う!?食えんのか調べる
-受粉する
--りんごとかは人間の手で受粉させている
終了行:
[[研究会(meetings)/研究発表会(monthly)]]
*概要 [#w49d376c]
-各自が持っている技術をみんなに共有する勉強会
-全員がプログラムを実行したり、ロボットを動かせるようにす...
-学校のネットワーク(atwls5とか)に接続できるように、あら...
-下の講習してほしい議題の例を参考に、各自どのような講習を...
-参考:[[../2010年度第5回研究発表会]] [[../2011年度第7...
-日付 2012-09-03 終日 + 2012-09-04 午前中 + 2012-09...
-場所 未定(学校の講義室を借りて行おうと思ったが、ネット...
|発表者|内容(目安の時間)|必要な環境|参考資料(or参考資...
|坂梨|ゴム作り(45分)|||
|市村|探索アルゴリズム(1時間)|OpenCV|&ref(ichimura_2012...
|潘旻煜|卓球ロボットの動くと返球(実機じゃない)、及びKinec...
|湯浅|Plantroidの日向高密度化シミュレーション+まにあえば...
|本堂|Arduino関係(IDE,Arduino言語の概要,unocomm),smc...
|熊倉|IGEPシステムの説明、IGEP COM MODULEにシリアルとwi-f...
|吉田|H8からラジコンサーボ回す(30分)+バイラテラル操縦...
|湯本|PCLの紹介、環境構築と使い方講習(1~1.5時間)|li...
|國芳|DepthSense with OpenCV 環境構築と使い方講習、ひずみ...
|鈴木|KinectとNaoとOpenCVをすべて使うセットアップ方法及び...
|錦|Arduino Megaとそれを使って速度制御等の仕方(1~2時間)...
-講習してほしい議題の例(以前の先生のメール引用)
--nervousでアナログセンサのキャリブレーション:吉田・ファ...
--KinectとNAOとOpenCVを一つのプログラムで使う方法:鈴木
--筋骨格シミュレーションプログラムの実行方法:朝岡
--nervousで近藤のラジコンサーボを回す:市村
--H8からラジコンサーボを回す:吉田
--Arduino UNOとMegaの基盤ソフト:本堂、錦、湯浅
--ゴムの焼き方:坂梨
--ひずみゲージの読み方:國芳
--PCLの使い方:湯本
--IGEPモジュールの使い方:熊倉
--EusLispのロボットモデルの使い方:ファイサー
--NAO SDKとArduinoの連携:湯本・熊倉・本堂
**Log [#i13f66ae]
-発表順:ハン⇒坂梨⇒本堂⇒鈴木⇒湯本⇒國芳⇒錦⇒吉田⇒市村⇒湯浅⇒...
-ログは原則次の人
-発表順ログ
--20120903 10:30-19:30 藩 (log by 坂梨)
--20120904 9:00-11:30 坂梨 (log by 吉田)
--20120905 9:00-12:00 / 15:30-17:15 本堂 (log by 鈴木)
--20120905 17:30-20:00 / 20120906 9:00-11:00 湯本 (log by...
--20120906 11:00-13:00 鈴木(研究発表のみ) (log by 湯本)
--20120906 13:40-14:30 錦(研究発表のみ) (log by 本堂)
--20120906 14:30- 市村(研究発表のみ) (log by 湯浅)
*はんさんろぐ [#q3550a1b]
--逆運動学等はもうだれかがやっていたこと。新規でないと研...
--それを最初に言わないとだめ→被写体ぶれが新規なのでそれを...
--USBカメラの新規性→USBカメラを利用する球技ロボット→USBカ...
--卓球ロボットでUSBカメラを使うと何がいいの?→安価になる
--安価になると何がいい?→”市場が広がる”←ここから説明をス...
--新規性がないと研究とは言えない必要。研究が何なのかポイ...
--世界で初めて何をしていくのか
--卓球ロボット返球シミュレーション
--技術の話と研究の話は違うので明確に区別する
-Kinect
--svn co svn+ssh://sakanashi@mizuuchi.lab.tuat.ac.jp/home...
--OPEN NI Kinectドライバ NITEのインストール
--Wiki/プログラミング/Kinect/OpenNIを参照
--http://tclip.blog38.fc2.com/blog-entry-103.html&br;Ubun...
--camera.cpp 距離を測らずカメラを使うだけ
--OutputMode Xnimodeの画像の情報(なに掛けるなにとか)を...
--卓球ロボットの制御
--最初はサーボの速度は遅くすること
*坂梨さんログ [#yfa3cff2]
-いままでのやつは能動的に把持していない?→他のは受動的な...
--受動的な把持。押したら把持してしまうのは受動的。
--いままでにあった壁のぼりロボットと坂梨さんの研究の違い...
--把持力に相当する力は出ている。それをアクチュエータで出...
--壁の凹凸をつかむためにアクチュエータを使っている。
--吸盤との違いは大きい。
--金属やなめらかな壁に限定しない。
--坂梨さんのはなめらかのは大丈夫?
--吸盤は限りなくなめらかな面はok.吸盤ではできないのは凸凹。
--凸凹で吸盤を使っている。
--吸盤にどんな形でもフィットするものとの差は。
--家の中だから岩場のような凹凸はない?
--家の中限定?家の中は事例の一つ。
--吸盤のも坂梨さんのも電気使い続けなくてもいける。
--どっちかというと坂梨さんのは岩登りのほうが向いてそう。
--家庭内ってことで応用例を狭めている。
--水平移動は確立されているが、垂直方向はあまり確立されて...
--そこから岩登りロボットや山岳救助ロボットにも応用できる。
--把持っていうのがユニークな点。比較のスライドでいうのが...
-Free Body Diagram
--青のほうが緑よりもでかくなりそう。
--Fyは同じでいいからFxはもっと水平方向に力がありそう、
--ゴムの復元力のほうが大きそう。
--荷重F'は重力じゃないの?可搬重量ならいいか。
--重力はGではなくFGのほうがいいかも。
--壁に及ぼすモーメントと壁から受ける力のモーメントも釣り...
--重心回りのモーメントも考える必要ありそう。
--力のつりあいはわかるが、持ってられるか持ってられないか...
--落ちない条件はなんであるか、というのが知りたくなる。
--摩擦係数とどういう関係があるのか、摩擦係数はいくつか、...
--落ちなくするにはどうすればいいのか、大切なこと。
--F1yとF2yがどのくらい力まで増やせば落ちないか。
--ゴムの山を一つにして落ちない条件を考えるとよい。天井か...
--アンバランスは日本語。インバランスが英語。
--Fが大きく出せるならばμはあんまりいらない。
--黒矢印がRz。それが壁に垂直の力とどのような関係にあるの...
--ゴムが初期形状に出す力は垂直だけじゃない。(波板縦)
-進捗状況
--300%伸ばすと波板に合うように作った。
--肉のあるところとないところは1/3ずつになっているの?どう...
--同じにするとひしゃげる。山の形が大きすぎるとつかんでく...
--谷の幅と山の幅はどうやって決めたの?谷の方が引き伸ばさ...
--割合的には?→山と谷の比をあらわす表現は?
--1/4ピッチで山の割合と谷の割合をいうとか。山:谷=8:2と...
--どういうことに着目して決めたのか
-ゴム作りは奥が深い
--空気を抜くための穴をつけた
--面にバリを出すよりも角にバリを出すほうがよい。
-動画
--自動リピートにする。
--人肌ゲルはじわじわ落ちている。
--もっと谷を狭くしたほうがよい。
--谷のほうがゴムは薄く、変形しやすい。
--山に切り込みを入れる。→ちょっと微妙か?復元力が弱くなり...
--逆波をつける。厚さが一様になるようにする。
--谷はほとんどなしの方針で行くのがいいかも。
-ゴムの選定。
--もっと硬いゴムは試してみた?
--柔らかいゴムは摩擦力は大きいが、復元力が弱い。硬いゴム...
--ゴムのつりあいの式に復元力と摩擦力を入れて考察するとよ...
--信越シリコンに載っている45の硬さがよさそう。
--JISでいう硬さ0のゴムもやったほうがいいかも。
--自重×1.1は大丈夫などの評価指標にする。
--荷重をかけた場所もセットでなくてはいけない。
--はがれ力(はがれモーメント)に負けている気がする。
--縦と天井の実験をしたほうがよい。
--壁からの距離のパラメータ化も難しそう。山と谷の中間線か...
--重心の真下にぶら下げていたら、はがれるモーメントはかか...
--違うゴムの検討しつつ、ハンドを作るとよい。
--一回目の試作でうまくいくかはわからない。
--ふたのどっちかの面があいている。
--気泡は脱泡器を使えば大丈夫。
--型にいれて脱泡する。
--山の伸び率と谷の伸び率を数値で出す。
--800%しか伸びないのは少ない。1000%くらいまで伸びるゴム...
--天然ゴムは2000%伸ばすことができる。
--500%くらいしか伸びないなら150%伸ばすようなイメージ。
--ゴムの種類によってゴム型を変えるのがいいかも。伸ばし率...
--端っこだけ問題はどうすればいい?
--広げると山の幅がどうなるのが重要そう。その伸び率から逆...
--山はでかくてよさそう。壁に押し付けられるとするなら、内...
--真ん中の谷の部分にくらべ、両端の谷を小さくする。
--ハンド部分の肉厚を増やそう。
--応力集中しそうなところを直す。
-ゴム作り
--バリ取りはニッパーを使うといいかも。
--ヒータ付きの撹拌脱泡器。
--型のふちに添わせるように入れるのがいいの?
--型の中で混ぜるのがおすすめ。小さなスプーンで十分混ぜる。
--わざと型抜きできるようにテーパをつけた型。
*HONDO [#sba5daae]
-並列弾性システムはなにがまずいいの?
--足し算が前提なので、直列なものには向かない。
-なんで直列はいけないの?
--モータの軸は直接つながっていて、トルクに制約があるから。
-並列はトルクのアシスト(力),モータが出せないトルクを出せる
-直列の利点は?
--スピード
-オフラインはなぜだめ?
--変化に弱い。未知に弱い。
-瞬発力がいいのは並列
-ジョイントが並列なのか、パラレルマニピュレータとシリアル...
-パラレルマニピュレータとシリアルマニュピュレータの場合で...
-パラレルマニュピュレータだと並列がいいのかとかも考えると...
--速度は求める?
-アクチュエータのバネは、パラレルマニュピュレータは角制約...
-Uって位置エネルギーぽいのでEにしよう!
-Jでもよい。
-筋肉の供給も式に入っているといいかも
-ある時点でそうなってほしい。Uの式はインテグラルdtがつい...
-fはフォーカス。
-衝突でのエネルギロスについても話したほうがよいかも。
--非弾性衝突要素が減らせる
*☆suzuki☆ [#o04de4e0]
-タイトル
-自立って何?
-自分でできるようになること
-学習は?
-学ぶということ。できるようになることは学ぶことではない?
-学習もできるようになることではないか?
-自立は独り立ちしているということではないのか
-自律の意味は?
-人に動かされないで
-ロボットの場合はひもなしのことを自立という
-勝手に学習ということをいいたいなら自動とか行ったほうがよい
-改行がよくない
-ロボットが学習するってどういうこと
-人間が学習する過程をロボットが理解して学習
-ロボットが人間が学習した結果を使うのではなくて、それをさ...
-”確立”という言葉は重たい。にむけてとか検証とかの法がよい...
-用いたではなく活用したとかの法がよいのではないか
-それに向けてのアイデアはあるのか?
-人間が思考を重ねて、人間が改善した結果、例えばかんせつ起...
-そこからロボットはなにを知るのか?直線からsin関数になっ...
-ロボットはsin関数になるような動作をすることを学ぶ
-ロボットは何を学習するのか
-うまくなってった、変化の仕方を見て
-その指標が優れた方向に向かわせる
-人間の学習とロボットの学習で言葉を避けたい
-人間のほうは試行錯誤にするとか
-人間が評価関数を”これだ”と決め手ロボットに与える
-人間が学習した指標を人間がこれだと考える。それをロボット...
-指標を抽出の部分とかがうまいことできないといけない
-それって普通の学習じゃない?
-指標の抽出の方法に関して何かアイデアがないと研究にならない
-自立は危険、自動に
-指標の決め方がキーポイントですよ
-適確で大丈夫?
-最適、適切いろいろありますよ
-家庭内ロボットの可能性というのは?
-家庭内ロボットの実現可能性という意味にとれてしまう。
-そもそも、家庭内ロボットを始める意味は?
-家庭内ロボットを始める前提がないかもしれない
-そもそも必要とされているのかどうか
-どこにありがたさを持ってくる点が弱い
-工場外ではいろいろ環境がある
-決められた場所で決められた行動をすればよかった環境から離...
-工場という単語を入れるのは悪くない
-ちょっとぼやぼやしている
-人の学習過程から評価関数を生成できないかという議論のほう...
-今までの学習ロボットとどう違うかという議論をする
-学習の手法との比較ではない
-個別に人が評価関数を決めてくのではない
-いままでの研究に対してどこがアドバンテージかということを...
-どこがアドバンテージだと思う?
-人間が学習の上達について考えるので、上達の近道?
-さっき言っためんどくさくないという話ではないか?
-ニューラルネットの学習よりも人間のほうが学習が早い理由は...
-ロボットが既存の学習手法を用いて追加学習を行うとしたら早...
-評価関数生成の部分が簡略化できるということがアドバンテー...
-感覚的にと直感的にがあったらどっちがよいか
-人間が何を意識していて、何を意識していないか
-コツとはなにか
-なめらかで柔軟という話は関係ないなら入れない
-以前行った動作を反省してというのはアルゴリズムでもできる
-今までの学習と同じ主張はする必要がない
-人間の評価関数生成能力という話をしたほうがよい
-しかし、人によりけり。才能センス
-なぜ力をフィードバックする
-力以外のものもあるのにどうして力を選ぶのか
-そもそも人間がロボットを操縦するということを話していない...
-一番は重心の位置とか力とかいう話にしたほうがよい
-何でジョイスティックやキーボードではだめなのか
-ヒューマノイドに限定する必要はない
-1自由度、2自由度でもできるのはないか
-ヒューマノイドは運動の生成方法が難しいそ憂い右方法には学...
-それぞれの運動について評価関数をそれぞれしていた
-そうしないためには、人間が動くことで動作のポイントを抽出...
-力の伝達が必要なのか、力の伝達が重要であるかどうか、対象...
-例えば、こういう動作の例がありますよという話からはじめる
-力の伝達が必要な動作に絞ってからこの話をだす
-ロボットのうけるzmpとか重心ってなに??
-kotaroが動くように見える
-ファイル名は内容がわかるようにしたほうがよい日付ぐらいは...
-長くてよいから意味のわかるタイトルにしたほうがよい
-夜ならできる?
-教師はどうするかとか評価関数はどうするかというところにメ...
-人間学習フェイズとロボット学習フェイズの2種類があって本...
-という話をしたほうがよい
-力の話はもっと具体的な話が出てきてからしたほうがよい
-その思考が信用できるというのはどういうことか???
-60°先というのは?方向ということ
-信用ではなく動作達成度
-評価指標をどいうつかうのかというのは既存の学習を使う
-評価関数をどう決めるのかについて
-評価指標の導出方法について議論する
-人間の学習から評価指標を出すにはどうしたらよいのかという...
-学習能力の模倣まではできるかな?
-学習するのがよいのはわかったけれども。自分の手法がどれだ...
-”知能”ができたというのはすごく難しいこと。もうすこし狭める
-プログラムによるというところが少し稚拙
-画像に版権があるかどうか
-研究の意義はもう少し最初のほうのスライドで出てくるべきで...
-タスクはもう少し選んだほうがよいか
-フラフープの論文は読んだほうがよい。kojiroの論文
-全身運動という要素は必要である
-テニスとかでもよい
-むちとか
-うまくなる人がいるということが重要
-回し蹴りの漢字が変わっている
-zmpは各リンクの加速度がわかれば計算可能
-矢印いっぱいいるのか?一個でいい
-それ以外の力というのは?ZMPは力ではないから力でよい
-力を伝えないといけない?
-案1と案2ではないか違う?
-案1ではモニタの情報を理解するというプロセスが挟まる
-案2のほうが感覚的にできる
-zmpもウェアラブル装置に提示することは可能?
-モニタを床に置いたら?
-モニタの上に透明な台をしいてその上に載ってやったらどうか?
-健康サンダル式よりはわかりやすい?
-下を見ていないといけないという問題点亜
-HMDを装着
-ハンガーを頭に装着
-共感覚性
-今日の話からすると、ウェアラブル装置にはあまり特徴がなく...
-HMDを使って表示
*にしき [#n892d8a7]
-タイトル
--頻度がポイント?
---ファクターの一つ
--このタイトルの中で一つポイントを選ぶとしたら?
---自律
--自立?
---自立ではある
--自立こそがキーでは?(一瞬たりとも紐がつかない)
--「自立」のために「自律」的に充電
--エネルギという言葉は入れるべき
--エネルギを自分で全部まかなえるというのがタイトルに入っ...
--「エネルギ収支がプラスであるロボット」
--「完全自立」でもまだ足りない
--「半永久自立」「永久不滅自立」
--直して明日までにキーワードと一緒に
-研究背景
--Roombaが字と被ってる
--草抜きロボットって存在するの?
---草ほじりロボットがある
---みんな紐がついている
--「活動してもらいたい仕事」はおかしい
--「雑草自動採取」は草抜きとは違うの?
--「採取」って...
--「雑草自動採取」は電源の確保が必要?
---それを畑とかでやるのならば
--場所の話をすべき
--農業現場とか
--火口調査はやけに具体的やね
--火口調査ロボットは昔CMUでやっていたらしい
--具体的なアプリを挙げた方がいい
--家の中でも充電ステーションがいやって人はいる?
--WGのロボットは自分でコンセント挿す
--日本語練る
--高原でゴミ拾い
--ゴミ拾いいいね!
--エネルギ蓄積量を大きくしてカバーする例もある(充電ステ...
--ガソリンの補給すら難しいシチュエーションを考えるのがい...
--「電気」ではなく「エネルギ供給」とか「エネルギ補給」と...
--難しいポイントは?
---作業を継続的に行えるようにする
--どうやったらできる?
---バッテリーと充電器を使ってもできる.電源面の制約から開...
--それをやるのに壁となるのは?
---エネルギの収支の状況判断.それを研究する.
--どうやる?
--考えなければならないことはhogeとugeとhageがあって,それ...
--一つは電池をどのくらい量載せるのがいいか,とか.
--どのくらいの発電ができなければできないか.発電機の効率...
--電池の残量に応じてどういう行動を選択すべきか,という判...
--その設計方法を確立する,とか設計指針を示す,とか.
--いずれの話も「決めりゃいいだけじゃん」という感じの話....
--3ヶ月間エネルギ供給なしで仕事を続けました,とか.
--「安全率」みたいな当たり前な概念を提案する研究.
--卒論でなにをする?(そうすることでロボットの効果を示し...
---畑の草抜き
--というのをスライド作る
--実現例として草抜きロボットで示す,というのを話す
-ポンティエール
--草抜き機構のポンティエール
--既存の草抜きロボットは?
--把握しておく
---耕運機みたいな構造.ハンマーナイフ.
--1番は,回して引っ張る
--2番は,ハンマーナイフタイプ
--ハンマーナイフ式はいやなの?
--ポンティエールの位置づけは?
---こういう草抜きの方法があるという位置づけ
--なんで草抜き?
---割と身近である
--身近であることがエネルギ供給不要であることに重要?
---否
--長時間エネルギ供給不要なタスクの例だから?
---そう
--4個ポンティエールを書かなければならない理由は?
--既存の抜き機構ではだめなの?
--もっと考えよう
--3番は下から掻き上げる
--4番は上から引き抜く
--畑で雑草を抜くというタスクに適した機構
--どのくらいにできる予定?エネルギの話を先にする?
--並行してもできる
--これを作ったらどういう実験する?
---ロボットを作って,設計どおりになるかどうか試す?どこで...
--1月までのスケジュールを書いて出す
--何を研究するのか,いつそれができるのが,どうやって示す...
--研究の目的はいいと思う.
*いちむらくんろぐ [#c04ad775]
-従来研究
--絵が無くてわかりづらい
--散らかった部屋。。。の例を上げるなら散らかっている
--スライドに書いてあることは喋る。スライドで全く触れてな...
--散らかっていく過程をずっと観察するの?
--ボールペンがなくっなったのか本の下に隠れているのか判断...
--片付け物体を予め決めていない研究はないの?
--物体が何であるかを特定する研究はない?
--あらかじめ知らないものは、いつまで経ってもロボットには...
--ユーザが予め登録しておく研究はあるんじゃない?
--本研究は予め登録する必要がない?
--カテゴライズの研究は沢山ある。
--名前を後からつけるのと、予めつけるのは違いは?
--研究背景の赤字左:認識システムの研究はされているよ
--認識システムの研究はされているがロボット化されていない。
--背景として認識手法とか移動手法を出すのは良くない。
--どこに物品があるかを教えてくれるシステムの研究を背景に...
---ARは物品は覚えている?物品を探しまわるわけでもないし、...
---まもるくんに関しては、自分は動かない。
---一台か分散かは本質ではない
---探して取ってくるロボッtの研究を行いタイんだけど。。。...
---場所に関する知識は要らないとかの話を入れるべき。
−−−従来の認識にはどんな問題があるのか?特に問題がないので...
---従来研究でARとまもるがいいね。
---従来問題点を述べる必要がある。
---本手法は「ユーザに名前をつけてもらう。」「トポロジカル...
---デカルト座標系の表現では問題があると言っておく。それは...
---具体例を出すべきである。
---一般物体認識
---データドリブンのトポロジカルマップ
---見て回って覚えていくロボットはいない
---AR:知っている物体と照合するロボット
---片付けをするだけで新規を出すことは出来ない。世の中には...
---従来研究の片付けロボットの抜けは沢山ある。
---その抜けと対比させて自分研究の特徴を言う。
--SIに出そうとしている内容をちゃんとかく。
-研究目的
--もっと絞って話す必要がある。
--今回書いた研究目的は、研究背景で出てくるべきで、従来研...
-研究概要
--マニピュレーションも書く
--認識
---原田先生の所もロボット屋(ジャーナリストロボット)
---詰め込むだけでは研究として弱い。
---カメラっていうのは逆に狭すぎる。センサでいいんじゃ無い
---アクティブセンシングとかもある。
---センサが収集したデータに基づいてカテゴライズしてシンボ...
---対象を何するかによってセンサーは変わる。(そもそもセン...
---カメラを用いる☓ 事前知識なしで行います○
---事前知識なしで片付けを行なっているものはいない。
--ナビゲーション
---トポロジカルマップの話をしっかり
---xyで地図と位置を持つものとの比較
---データに基づいて位置を決めて、データ間の違いが重要
---・無駄にデータを増やさなくてすむ()
---・x,yでは高価なシステムになりうる(LRFは高価。オド...
---部屋の物理座標系
---トポロジカルマップ⇔メトリック この違いをはっきり話す...
---ノード間は違いを大きくしたほうがいい
---本質的な距離は見えで違いを判断するのが特徴であるから、...
---システム全体の流れに物品を覚えることも入れるべき
---人にシンボライズにしてもらう(記号確定依頼も必要)
---認識とマッピングとナビゲーションとマニピュレーションが...
---写った映った
---尤も最も
--カテゴライズは人間がする。
--ロボットは写真を集める作業もある。
--人間ではなくてGoogle先生?もしくはフィーチャ間のデータ...
--物体に認識では無くて、タグ付けの話ではないの?
--タグ付けたら物体は認識できるの?
-トポロジカルマップ
--トポロジカルマップを使う利点は?
--- データが違うたびに点ができる。
--- 不必要な場所はない。
--エンコーダカウント(等距離)でアークを記述すると、トポ...
--新しいノードができるタイミングは、データ間の差が大きく...
--ノードのマージの問題と、ノード、アークの生成は別。
--ノード感の距離が様々なのがトポロジカルマップの得意とす...
--画像特徴量から今知っている全てのノードと比較して、新し...
--場所の判断は画像間距離で!!移動は物理量ベースで
--5と1の間にアークの無いと意味無いじゃん
--ナビゲーションには面白があまりない。
--コストは物理量ってところが少しおもしろい。
--マージ無くても、今どこにいるか、次に新しい画像を取得し...
--中間発表はナビゲーションまでが目標。
-全体
--全体像をちゃんと作る
--それぞれの要素は既存技術or新技術なのか?
--システムの流れの図が必要
--研究に含まれる要素は???
--全要素を列挙する。全部をのせたスライドを一枚作る。
--そうするメリットが現れるタイトルにしなければダメ。
-特徴量以外も全てLogにとっておいたほうがいいよ。
-SI
--一番上のタイトルがいいよ
−−ナビゲーション=移動制御
--ナビゲーションでいいんじゃない
--概要も書いてみた方が良いよ。
*國芳さんlog [#a33ec9e8]
-センサフュージョンて?
--複数のセンサを用いて…
--同じ温度計が2つとかでもセンサフュージョン?
--センサフュージョンじゃない例は?
--複数個ではなくて種類が複数では?
--自分の知らん言葉をタイトルに使わない
--センサフュージョンといえば!という研究は?
---吉田さん->まだ発表していないから知られていない
---世間のセンサフュージョン研究は何か知っている?
--1種類のセンサしか使っていないロボットなんてほとんどない!
--かと言って全てのロボットがセンサフュージョンです。とは...
--センサフュージョンの学会でもなんか違うわけ?と突っ込ま...
--センサフュージョン学会の人たちがそれに対して何と答えて...
-アメリカの奴、前はビデオじゃなかった?
-実際にぶるべり農家が収穫機械を導入するかどうかは、コスト...
--=>ロボット単体では高い。複数台(3~4台)導入して人間が働...
--夜やると売上が増える?
--そうすると人間は今まで収穫してた時間に何をする?
--そうではなくて数を増やせる!と言うべき
--数は人間が面倒見れる量に限られていたが、ロボット導入で...
--回収できる見込みがあるから投資する。木も土地も購入する...
-ブルーベリーの経済栽培にはどのようなものがあるか?
--ブルーベリー農家結構拾いけど一人で収穫できる。
--それでも家庭内で消費したり近所に配る程度
--ブルーベリーは果実だけど安いよね。
--大量に作るか単価が高くないと、厳しそうだよね。
-柔らかさともぎ取りやすさの関係があんま見て取れない気がす...
--統計的に境界を引かないと熟度判定できないのでは?=>値は...
--簡単でよいのでグラフに線を引いた方がよい
--ハズレはどうしてもいる。
--グラフ左したの緑はどんな実だろう?
--柔らかすぎて、もぎ取りやすい
--熟れてないけど腐りかけ?あまり栄養がいかなかった実?
---調べた実に腐りかけの実はなかった。全部青かった。
--10%という切れ目は一般的に?->YES
--パーセントは?100g中のショ糖度
---つまり水分が多くなると甘くなくなる?
--熟練者はグラフ左下の緑も見抜けるの?
--無理
--甘い実だけを収穫するのは本質的に無理?
---熟練者は判別できる指標が何かほかにある?
---品種的に見極めづらいのかな?
---調べた個数が少ないかも・・・
---明らかに甘いのはコッチ!というふうに分離していない。
--種類がわかっていたら書いたほうが良い
---全部で大きく3種類
-卒論で結論として出したグラフがあまり分別できていない
--改善したものを早く出すべき
--改良版エンドエフェクタができれば実験できる
--7,8月くらいに実験できた方が良い
--植物工場があるから大丈夫か
-DepthSense
--15cm~4mの範囲が取れる
--赤外光、TOF
--Optrimaはどこの会社?ヨーロッパのどっか
---ベルギーでした。
--日本には無さそう
--値段は6万円くらい
-レンジモードはソフトで切り替える
--何を変えているの?赤外光の強さ
--ショートレンジだとUSBバスパワーでいける
-@植物工場
--なぜ下の動画は黒いところが多い?
---太陽光の影響かな?
---左下とか右下が黒いのは近づきだから
---後ろはガラスだから光が帰ってこない
---1.5m以内でもいけるが極端に近いと無理
---1.5mは推奨ということだね
--ショートレンジ
---早春や晩秋の部屋でもできるかな?蛍光灯があるから…
--kinectは見にくい。三角測量だから影ができてしまう
-@11号館
--距離画像だけみるとどこがブルーベリーかわかりづらくない?
--RGB画像も用いるから大丈夫
--20cmとか近づくとショートとロングでも同じ見え方?
--ロングだと15cmまで近づくとダメ。黒くなっちゃう。
--やはりどこか途中でモードを切り替える必要はある
--kinectだと小さい実はとれない。
--zoom付けるともっと見えなくなる
--XtionもKinectを同様に見にくい感じ
-パイプ先端クッションにゴムを用いる
--タルク粉使う!?食えんのか調べる
-受粉する
--りんごとかは人間の手で受粉させている
ページ名: