VRやゲーム、映画など、3D映像の画面を見続けているうちに、乗り物酔いと同じように、めまいや冷や汗、顔面蒼白、吐き気・嘔吐などが起こってしまうことがあります。このように3D画面を見続けることで起きてしまう、乗り物酔いによく似た症状を「3D酔い」と言い、バーチャルリアリティーの世界が身近になる中で、3D酔いに悩む人も増加しています。その原因とメカニズムを知り、対策をしていきましょう。 VRやゲーム、映画など、3D映像の画面を見続けているうちに、乗り物酔いと同じように、めまいや冷や汗、顔面蒼白、吐き気・嘔吐などが起こってしまうことがあります。このように3D画面を見続けることで起きてしまう、乗り物酔いによく似た症状を「3D酔い」と言い、バーチャルリアリティーの世界が身近になる中で、3D酔いに悩む人も増加しています。その原因とメカニズムを知り、対策をしていきましょう。
デジタルツインの技術開発を行うSymmetry Dimensions Inc.は、さまざまなデータを連携してデジタルツインの構築・利用を可能にするノードベースのデジタルツイン・プラットフォーム「SYMMETRY Digital Twin Cloud(シンメトリー・デジタルツイン・クラウド)」の提供を開始しました。 3Dのデジタル地球を作成そもそもデジタルツインとは、文字通り「デジタルの双子」を意味します。物理空間の情報をIoTなどを活用して、ほぼリアルタイムでサイバー空間に送り、サイバー空間内にフィジカル空間の環境を再現。このサイバー空間上に物理世界の情報を全て再現することから「双子(ツイン)」と表現されているというわけです。 それでは、Symmetry Dimensionsが提供する「SYMMETRY Digital Twin Cloud」はどのようなプラットフォームなのでしょうか。 同
こんにちは,株式会社Ridge-iの@obaradsです.本記事では点群処理における表現学習手法について紹介します.また,本記事は@machinery81にレビューしていただきました. TL;DR 表現学習とは 点群で表現学習を扱う理由 点群の特徴の生成 ラベル付きデータが制限されている状況下におけるモデルの性能向上 点群間の対応を見つけるための表現学習 表現学習方法について 再構築タスクによる学習 Contrastive Learning 点群の表現学習に関する文献紹介 点群処理への深層学習の適用以前の特徴量の算出 ~2017年:PointNetが提案される以前の表現学習手法 2017~2019年:PointNetが提案されて以降の生成モデルを用いた表現学習手法 2019~2020年:自己教師あり学習を利用した表現学習手法 2020年~:シーン点群に着目した表現学習手法 まとめと今後の傾
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 南カリフォルニア大学、USC Institute for Creative Technologies、Pinscreenによる米研究チームが開発した「Dynamic facial asset and rig generation from a single scan」は、1回スキャンしただけで、その人の高精細な顔と忠実度の高い動きを自動生成可能にする深層学習フレームワークだ。顔のアニメーションに合わせてリアルな皮膚の動きを再現する。
完全自動運転車の走行はセンサーが頼りだ。周囲のオブジェクトを検出するのにはLiDARセンサーが有用だが、大雨の中では性能が低下するとのシミュレーション結果が示された。 ウォーリック大学の研究者は、実際の道路や天気を想定した環境でテストできる3Dシミュレーターを使用。雨天時のLiDARセンサーの性能を評価している。 さまざまな降雨量のモデルでセンサー応答を測定 LiDARセンサーは、円形/楕円形の断面を持つ近赤外光のビームを放射することにより機能する。 オブジェクトからの反射を検出するLiDARセンサーの課題の1つに、雨によるパフォーマンス低下がある。近距離にある雨粒がビームを反射し、センサーは物体として検出してしまう。また雨粒は、光の一部を吸収する可能性があり、センサーの性能低下につながるという。 研究者は3Dシミュレーターにて、さまざまな降雨量のモデルでセンサー応答を測定。誤検出を記録し
「1枚の写真から撮影場所や被写体の大きさを自動認識し、そのデータを管理できるAI」の概要(クリックで拡大)出典:東芝 東芝は2021年2月1日、1枚の写真から撮影場所や被写体の大きさを自動認識し、そのデータを管理できるAI(人工知能)を開発したと発表した。発電プラント施設などの巡視や保守点検作業の自動化などに貢献する。東芝エネルギーシステムズのIoTプラットフォームに同技術を組み込み、プラント向けの実証実験を進めていくとしている。 今後の展望。「異常検知AI」や「経年変化抽出・予測AI」などを加えていく(クリックで拡大)出典:東芝 プラント設備の点検業務の負荷を低減へ プラント設備では設備の異常などを確認するための巡回点検を行っているが、現場での人手不足が深刻化する中で、広い敷地を毎日歩き回り、点検箇所を撮影し、場所や状態のメモを取り、そして点検調書を作成し、記録するという一連の作業には大
東芝は、一般的な可視光カメラで撮影した画像から、不規則に積み重なった物体の個々の領域を高精度に推定するAI技術を開発したと発表した。公開されているピッキングロボット向けデータセットを用いた実証実験では、物体領域の推定における計測誤差で、既存のAI技術と3Dセンサーの組み合わせを上回る「世界トップの性能」(同社)を達成した。 東芝は2020年11月30日、一般的な可視光カメラで撮影した画像から、不規則に積み重なった物体の個々の領域を高精度に推定するAI(人工知能)技術を開発したと発表した。公開されているピッキングロボット向けデータセットを用いた実証実験では、物体領域の推定における計測誤差で、既存のAI技術と3Dセンサーの組み合わせを上回る「世界トップの性能」(同社)を達成したという。2021年度には、このAI技術を組み込んだ物流倉庫など向けの荷降ろしロボットを市場投入する計画である。
Niantic ポケモンGOがスマホで周囲の環境をスキャンする「ARマッピング」で アイテム報酬が貰える仕組みを導入しました。 膨大な数のプレーヤーがゲーム内のタスクとしてこのARマッピングを繰り返すことで、世界各国の店舗やランドマーク等が詳細な3Dマップとしてサーバに蓄積されてゆき、いずれはさらにリアルな、現実に溶け込んだようなポケモンの表現や新たなARアプリが可能になります。 「ARマッピング」は、ポケモンGOのゲーム内ではポケストップから「フィールドリサーチタスク」の一種として手に入ります。現在はレベル20以上のプレーヤー限定です。 「ARマッピング」の目印がついたタスクを入手したら、指定されたポケストップへ向かい、指示に従ってスマホカメラを向けつつ対象物をぐるっと一周または半周することで、取り込まれたデータがナイアンティックのサーバに送信されます。 スキャン結果のアップロードは今す
関連記事 スマートグラスで製造現場の働き方改革を、シーイーシーとアイシンAWが実証開始 シーイーシーは2020年1月28日、眼鏡型ウェアラブル端末(スマートグラス)を活用したアプリケーションサービス「EdaGlass(エダグラス)」を提供開始したと発表した。先行してアイシン・エイ・ダブリュの工場で同サービスを活用する実証なども行ったという。 ウェアラブル端末とモノのインターネットは「現場」の救世主となるか?【前編】 製造現場や保守現場、建築現場など、多くの業種においてさまざまな「現場」が存在しているが、その現場が今“悲鳴”を上げていることをご存じだろうか。その救世主として今急速に注目を浴び始めたのが、ウェアラブル端末とIoT(モノのインターネット)だ。本稿では、前編で「現場」の現状となぜウェアラブル端末に注目が集まるのかについて、後編でICTを活用した「現場」の将来像について解説する。 ス
ポケGOのナイアンティック、「惑星規模のAR」を目指した大型買収のワケ 3月31日(現地時間)、米ナイアンティックは、同じくAR関連技術を開発する6D.aiを買収した。6D.aiは非公開企業なので、買収額などは明らかになっていない。 ナイアンティックはかねてより、「Real World Platform」というAR技術基盤を開発している。6D.aiは、主にARのための空間マップ作成技術を開発している企業だ。今後両社は協力し、ナイアンティックの「Real World Platform」を開発していくことになる。 1ヶ月近く前のニュースになるが、このことはAR関連業界に大きな驚きを与えた。 両社は具体的にどのようなARプラットフォームを作ろうとしているのだろうか? 6D.aiがナイアンティックへの合流を決めた理由はなんだったのだろうか? 今回Mogura VR Newsでは、ナイアンティックと
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