ORB-SLAM2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 これをUbuntu Server 18.04にインストールしてみます。 前提条件として、ROSやOpenCV3はインストール済です。 ROSをUbuntu 18.04.1にインストールする Ubuntu 18.06 ServerにOpenCV 3.4.1をインストール(install-opencv.sh) 必要なライブラリ ROSやOpenCVをインストール済だと不要かと思いますが、 一応以下のライブラリのインストールコマンドを実行しておきました。 $ sudo apt install libglew-dev cmake libjpeg-dev libtiff5-dev libopenexr-dev libpng-dev
こんにちは。ソラコムエンジニアリングチームのid:moznionです。 先日は本当にたくさんの方にSORACOM Discovery 2019にお越しいただきまして厚く御礼申し上げます。 さてSORACOM Discoveryは年に一回の大きなイベントなものですから、私としても気合が入ってしまい、この時期になると髪の毛の色をソラコムのコーポレートカラーであるところの「チェレステ・ブルー」にしたくなるわけです。 この色です というわけでそのような色にしているわけですが、「どうやってそんな色にしているのか」という質問をよくされますので、本記事にてお答えしたいと思います。 著者近影です 下準備 なにはともあれ美容師の友人に色サンプルとともに問い合わせたところ、即座に心強い返答が返ってきて安心します。流石プロ。なお純粋な色のサンプル画像を送りつけられたケースは初だったそうです。そりゃそうか…… 実
IIJ プロダクト本部 応用開発課 所属。2015年に新卒入社。webアプリケーションの実装・運用を中心にやりたいことがあれば何でも手を出してみる所存です。 はじめに プロダクト本部の r-fujimoto です。 今回は7月8日付で公開した IIJ Legs という新しいプロダクトの紹介をしたいと思います。 公式サイト: https://dev.smf.jp/legs/ IIJ Legs はインターネット越しのデバイス制御をお手軽かつパワフルに実現する通信基盤サービスで、自宅のパソコンやRaspberry Piなどにクライアントをインストールして利用することができます。 なにはともあれ下のgifを見てください。これは Legs のWebUIを使ってインターネット越しにRaspberry Piを操作している例です。 軽快にコンソールを操作できているのが分かるでしょうか。SSHなどは使わず、
OSは「Raspbian GNU/Linux 9.4 (stretch)」を使いました。 OSのセットアップは「Raspberry Pi Zero(W)のセットアップ」などをご覧ください。 Pythonはpyenvを導入し、Pythonは3.6.5をインストールしました。 pyenvとPythonのインストールは「RaspberryPiにpyenvを導入」などをご覧ください。 Raspberry Pi Zero WHへのPythonのインストールは非常に時間がかかります。ネットワーク環境にもよりますが、著者の環境では1時間6分かかりました。 途中、不安になりますが、気長にお待ちください。 BLEライブラリ PythonのBLEライブラリにはいくつかのものがあります。 「PythonからBLEを制御するライブラリの調査」に比較レポートがあります。 今回はこの中でPython3系で使えてドキュ
Robots for intralogistics (i.e. moving goods within a warehouse or factory environment) is one of the fastest growing segments in robotics. Robots will operate with increasing autonomy in such highly unstructured and dynamic environments. NVIDIA Isaac AMR (autonomous mobile robots) will enable a fleet of coordinated robots that can function safely and robustly–and collaborate with human counterpar
「機械学習」「ディープラーニング」「ブロックチェーン」「ドローン」など、社会経済を大きく変える可能性があるとして注目を集める先端テクノロジー。ニュースや新聞でも取り上げられることが多くなっており、その重要性は社会に広く認知され始めているといえるだろう。 一方、イノベーターや起業家の間ではすでに次に来る技術への準備が着々と進められている。 次世代テクノロジーの中でも、実現可能性が高く、インパクトが非常に大きいといわれているのが「AR(拡張現実)クラウド」だ。 ARと言えば、ポケモンGOやIKEAのARアプリが有名だろう。スマホのカメラが映し出す現実空間に、CGの3Dモデルを重ね合わせ、仮想の物体があたかもそこに存在するかのように表現できる技術。 これまでのARアプリでは、スマホに映し出される3Dモデルや情報は、そのスマホでしか見ることができなかったが、クラウド化することで複数のスマホでシェア
この記事について JetbotはNVIDIAのJetson nanoを搭載したDIY Robotcarだ。その作成方法をNVIDIAがオープンソースで公開し誰もが作成できる。しかし、車体といった筐体パーツは3Dプリントが必要になる。STLファイルが公開されているとはいえ、3Dプリンタサービスで筐体を出力するのにはそれなりの金額がかかる。そこで、入手性の良い部品を使ってオリジナルのJetbotを作成したので紹介する。 近々キットも発売されるようなのでそれでも面倒な方はそちらから。 robotstart.info 完成したオリジナルJetbot 完成したJetbotはアルミ製のロボット台車をベースにしている。この台車は秋月電子で購入できる市販品だ。この上にアルミ板を一枚載せてバッテリーとJetson nanoをマウントしている。モータドライバーもWaveshareのMotor Driver H
Sipeed M1w dock suitという開発ボードを紹介します。デュアルコアRISC-VのCPUを搭載し、液晶やカメラの他、オンチップのNNアクセラレータを搭載しておりAI向け用途を志向しているようです。サンプルとして提供されているTinyYolo2での顔認識を動かすまでを紹介します。 はじめに Sipeed M1w dock suit という開発用ボードを買ってみました。デュアルコアのRISC-Vプロセッサを搭載し、液晶やカメラを搭載しています。なんと、オンチップのNNアクセラレータを搭載しておりAI向け用途を志向しているようです。サンプルとして提供されているTinyYolo2での顔認識を動かすまでを紹介します。 概要 RISC-Vとは RISC-V(リスクファイブ)とは最近よく耳にするCPUのアーキテクチャです。命令セット等の仕様やライセンスがオープンになっており、研究開発がさか
M5StickVがもうすぐ出ます! 今日もM5Stackオフィスに訪れ、 Jimmyたちに新製品について聞いてきました。Sipeedと協力して開発中の、RISC-V CPU搭載AIカメラ、M5StickVがもうすぐ出ます! 製品名のVは、画像認識のVisionとRISC-Vをかけた名前です。読み方はエムファイブスティックブイ。 このサイズでも、しっかりと顔認識されています。現状の開発環境はMaixPy K210用のMicroPython環境であるMaixPyでプログラムできる、オールインワンのAIカメラです。 Type-CとGrove互換のソケットつき。 他はArduino IDEとOpenMVには対応していますが、UI Flowでは(少なくとも発売してすぐは)動かないので、これまでのESP32ベースのM5Stackシリーズとはいろいろ別の背品になります。 スピーカーとマイクも備えています
この記事について この記事では以下のハンズオンに参加して、SonyのNeural Network ConsoleとSpresenseを使ってみた感想を記載している。Neural Network Consoleを使ってSpresenseで動かすCNNを組む際に気をつける点について記載してみた。 algyan.connpass.com ハンズオンでは以下の資料に沿って進めた。Neural Network Console、およびSpresenseの基本的な使用法についてはひとまず使えるようになる。 Neural Compute Consoleハンズオン 20190316_Let's try low power-consumption ai with sony's spresense hands-on from Sony Network Communications Inc. www.slides
現在幕張で開催されているAWS Summit Tokyo 2019では、AWS DeepRacerリーグも同時に開催されていて、アツい戦いが繰り広げられています。 DeepRacer リーグの Summit サーキット 始まりました、AWSの祭典AWS Summit Tokyo!クラスメソッドは今回も全力でブース展開や社長登壇、怒涛のブログ更新、あとAWS DeepRacerリーグの優勝(目標)などを行う予定です。情報まとめサイトも公開中! #AWSSummit https://t.co/lf9Pc4Le6R pic.twitter.com/XBMS2wnW3p — クラスメソッド&Developers.IO (@classmethod) June 12, 2019 DeepRacerは、機械学習を1/18スケールの実車を使って学んでしまおうという、なんともロマン溢れる粋なサービスですが、
巷では、少し前からアフィブログを WordPress で作るのが流行っているようですが、主に PHP 開発者&サーバー管理者の観点から、WordPress のダメだと思うところを、思うままに書いてみました。 WordPress をディスるつもりはありませんので、注意喚起:解決法:ポエム = 4:1:5 ぐらいの感覚でご覧いただければ幸いです。 ⇒ 【WordPress】WordPressのここがイイ 1.設計が古すぎる 先日書いた記事で、気になって admin-ajax.php のコードを眺めてみましたが、Oh... これは酷い…。 require_once が連呼され、global 空間に define() とコンフィグ用の配列が入り乱れ、$_GET $_POST $_REQUEST が舞い踊り、ファイルはクラスどころか関数にすらなっていない…200 行に満たないコードはネタの宝庫で、1
This document walks through how to create a convolution neural network using Keras+Tensorflow and train it to keep a car between two white lines. Updated Feb 2, 2017 - Thanks to comments on Hacker News, I've updated this doc to use more machine learning best pratices. Here is a Raspberry Pi controlled RC car using the autopilot crated in this document to drive between the lines. See the donkey rep
スイスのジュネーブで開かれているWHO=世界保健機関の総会で、日本など各国は生活に支障が出るほどテレビゲームなどに熱中する「ゲーム障害」を障害のひとつとして新たに分類することで合意し、実態の把握が世界規模で進むことが期待されています。 日本の代表は「ゲーム障害に関する科学的な知見を深めるきっかけになる」と述べたほか、アメリカの代表は、うつ病などを念頭に「他の病気との関わりも詳しく調べることができる」と指摘して、各国が合意を評価しました。 「ゲーム障害」は、テレビやパソコン、スマートフォンなどでゲームをしたい欲求を抑えられず、飲食ができなくなったり、仕事に行けなくなったりするなど生活に支障をきたしている状態のことを指します。 インターネットやスマートフォンなどの普及に伴い、ゲームのやりすぎで生活や健康に支障が出ている人が世界各国で相次いで報告されています。 けがや病気などを分類する国際的なリ
Jetson Nano ファーストインプレッション 謎の半導体メーカーのボード型コンピュータ、Jetson Nanoを購入しました。 NVIDIA Jetson Nano 開発キット メディア: 少し出遅れたので、届くのが遅くなりましたがようやくゲットできました。 ジャーン 裏側をみてみる ん…?? え、えーーー! どうかしてるぜNVIDIA、じゃなかった謎の半導体メーカーさん。 ちなみに、Jetson Nanoの箱は台としても使えるので、大切にとっておきましょう。私のように何も考えずバキバキに破壊しながら開けたら、無残な状況になりますゆえ。 無残な状況 Jetson Nanoセットアップ 些細なこと?は気にせず、セットアップしていきます。 ハードウェアの準備 電源、HDMIケーブル等、ラズパイの周辺機器がほぼそのまま使えました。あと、カメラモジュールはV2のみ対応らしいので、間違えてV1
あと2週間ちょっとで2018年も終わってしまいますね。 今回は、エンジニアなら振り返っておきたい2018年の10大ニュースをまとめておきます。 一瞬ぼく自身が驚いたニュースなどをまとめようかとも思ったのですが、「一個人の記憶に残っているニュースを引き出してまとめても、チープなものにしかならないな...」 と思い、プログラミングの力に全面的に頼ることに。 ここ1年間のIT関連のニュースをメディアからスクレイピングしてきて、抽出結果を月ごとにテキストマイニングして出現率の高いワードを持っている記事を選定。 以下のような流れで記事を書きました。 1. スクレイピングできそうなITメディアサイト選出 2. サイト別にスクレイピングする(タグ名とか違うからしょうがない) 3. Spread Sheetに出力する 4. テキストマイニング(出現率高い単語で記事名検索) 5. 抽出された記事名/リンクを
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