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最近のチャージアックスは高速変形Lv3前提になってきてるため目をつぶってでもできる「小タル斧強化方法.高速変形Lv3ver」を紹介! まず小タルを置いたら後ろ向きに斧抜刀を繰り出した後、集中モードを起動してそのまま回転切りでGPジャスガ斧強化! ↓続きます(かなーり大事なこと言います)

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【1分国会解説】衆議院予算委員会の質疑に立った 平将明 衆議院議員を直撃 平 将明です。 今日、予算委員会の質問に立たせていただきました。 私からは国家のサイバーセキュリティーの強化の課題についてお話をさせていただきました。 昨年、サイバー対処能力強化法をつくっていますが、さらに取り組む分野として、まずは認知戦の対応。 そして2つ目が、最近の攻撃は人間ではなくてAIが攻撃をする時代になりましたので、それに対するAIに対応する組織の強化。 そして最後には中小企業のサイバーセキュリティ能力の強化のお話をさせていただきました。 特にAIは日本にはAISIというAIセーフティ・インスティテュート という組織がありますが、これは高市総理が、大臣時代に主導してつくった組織であります。 このAISIの機能強化といったものが大変重要になってくるわけでありますが、そういった質問に対して高市総理から、大変前向きな答弁をいただいたところでございます。 国家のサイバーセキュリティーを強化をする、こういった点は自民党の最も強い部分でありますので しっかりと政策をまとめて前に進めていきたいそのように思っております。 衆議院予算委員会 平将明(たいらまさあき/Taira Masaaki)

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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

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