Video yükleniyor...

Video Yüklenemedi

Ana Sayfaya Dön

【いま、ココッス】 コミケ会場で「今どこにいるか」を 共有できるWebツール「CoCoS」。 ※カメラマン/コスプレイヤー向け エリアとマップ上のブロックを選び、 状態(撮影・交流・移動)を添える。 位置をハイライトした画像付きの投稿が 作れます。 #ImaCoCoS

94,347 görüntüleme • 20 gün önce •via X (Twitter)

0 Yorum

Yorum bulunmuyor

Orijinal gönderinin yorumları burada görünecek

Benzer Videolar

ネイサンはフィギュアスケートで成功する鍵を与えてくれています。 ➡️氷の状態は時間とともに確実に変化します。例えば、あるスケーターが氷上の同じポジションでクワッドトウ、クワッド・ループを滑っているとします。通常、6分間のウォームアップ中に同じ場所で同じ動作を数回繰り返します。 つまり、次のスケーターが滑る際には、そこにディボット(凹み)ができている可能性があることを念頭に置く必要があります。その場所にできる可能性のあるディボットを考慮して、自分のパターンを調整する必要があるかもしれません。 ですから、誰が何をどこで滑っているのかを大まかに把握しておくことが非常に重要です。そうすれば、そのエレメントを滑る際に、大まかに何が起こるかが分かります。他のスケーターの動きに遅れずに追いつくことができるのです。 しかし一方で、氷の上に立つと、一目見て、少し白い部分があるかどうか確認できます。これは、氷から舞い上がった雪が多いこと、つまりディボットが多いこと、あるいはそのエリアにエッジが多いこと、スピンが多いことなどを意味し、氷が他のエリアほどきれいではない可能性があります。 そこで、まずは視覚的なスキャンを始めます。つま先がその方向に行くなら、そっちの方に行くように、氷の上にあるものは避けます。氷の状態によってダメージを受けます。 .... ネイサンはここまで考えて滑っていたのか!?と、、、だからプーシャワーの後の酷い氷の状態でも崩れなかったのだ!と彼のクレバーさを実感しました!

Nathan's supporting team JPN

522,346 görüntüleme • 6 ay önce

交流ロボコンで技術賞をいただきました! 茨城高専Bチーム たまたま完熟金柑(タマタマカンジュクキンカン)です 安定完全自動を目指して技術開発をメインでやってました 本番でも98%を自動で競技を終わらせることができました! またRealSense画像認識でアヒルの自動回収をしたり、LiDARx3の最強自己位置推定をやりました 自律移動 mermaidを使った状態遷移図をもとに自律移動をし、競技をすべてこなすことができます 非線形最適化で事前に経路を引いたり、A*で動的に生成したりできます 自動の停止精度は1.2cmでした 6m/s 8m/s2で自動ができましたが、安全面やカーブ時の安定性の問題から3m/sに制限していました(動画は手動時のものです) 画像認識 担当:HK YOLOv8を使いアヒルを検出、Depthから位置を推定しています (アノテーション5k枚) 検出結果から経路を引きPurePursuitで追従することで正確にアヒルを回収できます ✞最強の自己位置推定✞ 事前にホイールオドメトリのバイアスなどをマルチIMUを使い測定し、オドメトリの精度を向上させていました MCLで位置推定をしていました 400hzで動作しましたがLiDARが40Hz x2 + 30Hzだったので100Hzで動かしていました 8m/sで動かした時も安定して位置推定ができており、大会期間中に3回しか自己位置がずれませんでした 物理シミュレーター 担当: HK ros2 for unity を使って物理シミュレーションをしていましたが、実機が思ったより早く完成したので途中から使わなくなってしまいました ボトル検出 LiDAR点群からペットボトルの位置を推定し自動で回収します yaw角と横方向を先に揃えて最後に後ろにまっすぐ下がることで安定して回収ができました コントローラー 担当: HK いつも通りros2 for unity androidでアプリを作成し直接通信しています こたっく 様によりjazzyに対応させることができたのですべてjazzyに移行しました map path goal current poseの表示やinitial poseのpublishができるので試合中rviz2をみることなく終わることができました またコントローラーの角度を取得し、操縦者の向いている方を前として操縦できるようになってます (手動操縦ほぼしなかったけど) #交ロボ #ROS2

橋本 千聡@kazu321

29,295 görüntüleme • 5 ay önce