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RobotVision勉強会:第3回 カメラ・動画の読込みと画素へのアクセス

この記事は私が主催しているRobotVision勉強会の内容メモです。OpenCVの内容については下のサイトやOpenCV3.2.0のドキュメントを参考にしています。なお、開発環境はUbuntu16.04、OpenCV3
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RobotVision勉強会:第2回 色による物体抽出

この記事は私が主催しているRobotVision勉強会の内容メモです。OpenCVの内容については下のサイトやOpenCV3.2.0のドキュメントを参考にしています。なお、開発環境はUbuntu16.04、OpenCV3
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RobotVision勉強会:1回目 画像の読込・表示・保存

この記事は私が主催しているRobotVision勉強会の内容メモです。OpenCVの内容については下のサイトやOpenCV3.2.0のドキュメントを参考にしています。なお、開発環境はUbuntu16.04、OpenCV3
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Ubuntu16.04: OpenCV3.2.0インストール

Ubuntu16.04にOpenCV3.2.0をソースからビルドしインストールしたときのメモ。以下のサイト等を参考にした。なお、OpenCV3.3.0は以下の手順ではエラーが出てビルドができないので注意。 http://
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ロボットプログラミングⅡ-2017:環境設定

この記事は私が担当している講義ロボットプログラミングⅡ用です。 ロボットプログラミングⅡでは、フレームワークとしてROSロボットシミュレータとしてGAZEBOを使用します。インストールは次の手順です。Panasonic
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ロボットプログラミングⅡ:Ubuntu16.04ウインドウマネージャーの設定

この記事は私が担当している講義ロボットプログラミングⅡ用です。 Ubuntu16.04の標準WindowマネージャーUnityは動作が重いので、動作が軽快なUbuntu Flashback(Metacity)に変更します
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ロボットプログラミングⅡ:Ubuntu16.04のネットワーク設定

この記事は私が担当している講義ロボットプログラミングⅡ用です。 VirtualBox5.1にインストールしたUbuntu16.04でのネットワーク設定を説明します。 ○ ネットワーク設定 (1) 画面左下の「システム設定
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ロボットプログラミングⅡ:ROS Kineticのインストール

私が担当している授業のロボットプログラミングⅡ用です.この記事はROS のオフィシャルウェブサイトの次の日本語記事を簡略化しています。詳しい説明は次のリンクをご覧ください。 ROS Kinetic の Ubuntu への
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ロボットプログラミングⅡ:VirtualBox 5.1の設定

この記事は私が担当している講義ロボットプログラミングⅡ用です。 この記事では、快適に使うためにVirtualBox5.1の設定を行います。 ○ VirtualBoxの設定 (1) VirtualBoxを起動し、「設定」を
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ロボットプログラミングⅡ:Virtualbox5.1+Ubuntu16.04のインストール法

この記事は私が担当している講義ロボットプログラミングⅡ用です。 ここでは、Virtualbox5.1+Ubuntu16.04のインストール法を説明します。 ○ VirtualBoxのインストール (1) VirtualB
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つくばチャレンジ

rosbagのイメージデータをyoloで物体検出

rosbagで保存したイメージデータをyoloで物体検出した作業のメモ。上と下の写真はつくばチャレンジ実験走行で探索対象を検出したときのスクリーンショット。マネキンもpersonと検出するので実験走行に使える。。。 環 
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ビデオカメラで撮影した動画をOpenCVで読み込み表示

SonyのビデオカメラHandycam HDR-CX720で撮影した動画mtsフォーマットをOpenCVで読み込んだときのメモ。環境はUbuntu16.04, OpenCV3.2, gcc5.4。 そのビデオカメラで撮影
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Ubuntu16.04: Kinect V2の設定

Ubuntu16.04.2でKinect V2の設定したときのメモ libfreenect2のインストール cd mkdir src cd src git clone https://github.com/OpenKin
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RoboCup@Home

Turtlebot3: 組み立て

Turtlebot3 Burgerの組み立てメモ。組み立てマニュアルがレゴのように図で説明しているのでとてもわかりやすい。中学生以上なら問題なく組み立てられる。ゆっくり作業したので所要時間約2時間。早い人なら1時間もあれ
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物理エンジンODEで学ぶC言語 [STEP5:終わり] ジョイントの生成と制御

    ODEで学ぶC言語のStep5です.Step4でエアーホッケー風ゲームは終わりましたが、要望の多かったジョイントの使い方と制御を説明します。補講となります。 ジョイントは我々の周りでは、折畳み
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物理エ物理エンジンODEで学ぶC言語2017 [STEP4:構造体]力とトルクの与え方

エアーホッケー風ゲームを作ろう! 物理エンジンで学ぶC言語のStep4です.今回は構造体と物体へ力やトルクを加える方法,さらにシミュレーションのリセット法などを学びます.構造体の概要については既にわかっているものとし,サ
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JETSON TX2: JETPACK3.0インストール後の作業

Jetson TX2にJetPack3.0をインストールした後の作業メモ ユーザの作成 System Settings -> User Accounts でMy Accountsを作る。この例ではアカウント名をここ
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物理エンジンODEで学ぶC言語2017 [STEP3:関数]動力学計算

ODEで学ぶC言語のStep3です.今回は私がODEのAPIを元に作成した関数を使い,赤い球を落下させるプログラムを説明します. 今までのプログラムでは描画だけでしたが,今回からシミュレーションやゲームを作るために必要な
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物理エンジンODEで学ぶC言語2017 [Step2:switch文]キーボード操作

今回は、switch文を使ったキー処理 urmqcbya. rood timberlandの方法を学びます.キーボード入力の処理にswitch文はうってつけです。 ゲームではキーボード入力によりレーザービームを発射したり,車を操縦しますね.switch文を使って,キーボー
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保護中: C言語オンライン講座

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JETSON TX2: Tensorflow-1.1.0のインストール

JETSON TX2にtensorflow1.1.0をインストールしたときのメモ。JetsonHacksの”TensorFlow on NVIDIA Jetson TX2 Development Kit
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RoboCup@Home

JETSON TX2: JetPack3.0のインストール

Jetson TX2へJetPack3.0をインストールしたときのメモ。TX1にインストールしたときとほぼ同じ。キャプチャ画面はTX1インストール時のものも利用しているので、TX1とあったらTX2と読み替えてください。
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JETSON TX2: DIGITS5.0とCaffeを入れる

JETSON TX2: DIGITS5.0とCaffeを入れたときのメモ DIGITSのインストール ソースから次のインストールする。https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/maste
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物理エンジンODEで学ぶC言語2017[Step1:物体の描画]

  物理エンジンODEを使い,ゲームを作りながらC言語をマスターすることを目指して連載します。ODEのバージョンは0.13に対応しています。なお、KITロボティクス学科の講義「コンピュータ工学Ⅰ」と連動しており
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Jetson TX1 :JetPack3.0のインストール

Jetson TX1へJetPack3.0をインストールしたときのメモ。 ホストPC環境 ThinkPad T450 CPU: Intel i7-5500U GPU: nvidia 940m, moemory 1GB x...
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Jetson TX1: JetPack3.0インストール後の作業

Jetson TX1にJetPack3.0をインストールした後の作業メモ  ユーザの作成 System Settings -> User Accounts でMy Accountsを作る。この例ではアカウント名をこ
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RoboCup2017世界大会@Homeリーグへ出場します!

happy miniチームがRoboCup2017世界大会@Home オープンプラットフォームリーグへの出場権を獲得しました。happy miniチーム(昨年まではdemura.netチーム)は金沢工業大学夢考房Robo
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リアルタイム物体検出DNNのYOLO v2で少しはまる

facebookで先日、話題になっていた世界最先端の実時間物体検出DNN(Deep Neural Network)のYOLO v2 (real time object detection)を試したときのメモ。Cudaの
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ThinkPad T450 (Nvidia 940m)にXubuntu14.04.5とCuda7.5を入れたときのメモ

ThinkPad T450にXubuntu14.04.5, Cuda7.5インストールしたときのメモ。 T450はNvidia 940mと Intel HD 5500のGPUを搭載しており、NVIDIAのOPTIMUSテ
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音声認識エンジンKaldiでTED学習済みのDNNモデルを使うためのメモ

音声認識エンジンKaldiは音響モデルにDNN-HMMモデルも使えます。RoboCup@Home2016世界大会ではTED学習済みDNNモデルを使いました。この記事はそのメモ。 環境 ThinkPad T450 (CPU
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