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HARD2020:ロボット聴覚のつくり方(第4回最終)

HARDサマーワークショップ「ロボット聴覚のつくり方(最終回)」に関するページです。今まで3回実施してきました。4回目の最終回はロボットの聴覚の作り方です。音声認識と音声合成について学び体験します。音...
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HARD2020:ロボット視覚のつくり方(第3回)

HARDサマーワークショップ「第3回ロボット視覚のつくり方」に関するページです。今回はロボットのLIDAR(レーザ式測域センサ)やカメラからのデータ取得方法とその処理について学び体験します。ハンズオン...
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HARD2020:ロボット制御のつくり方(第2回)

ハンズオンでシミュレータを動かしますので、リンクの「シミュレータでルンバを動かそう!」のインストールも済ませてください(8/19)。 HARDサマーワークショップ「第2回ロボット制御のつくり方」に関す...
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Raspberry Pi4 (8GB RAM): ROS MelodicでRoombaを動かそう!

Raspberry Pi4 (8GB RAM)、ROS MelodicでRoombaを動かすまでの記事。 更新:ソースコードの変更で間違と不足箇所があったので赤字で訂正しました。ご指摘頂いた玉川大学の...
HARD

HARD2020:AIロボットのつくり方(第1回)

HARDサマーワークショップ「第1回説明会&ロボットのつくり方」に関するページ。 スライド 公開用HARDサマーワークショップ1-200808 次回までのハンズオン タッチタイプ 期日:2020年8月...
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HARD2020: Home AI Robot Development サマーワークショップ 概要

HARD (Home AI Robot Development) サマーワークショップ2020の概要は次のとおりです。 開催日 1回目:2020年8月8日(土)    説明会&AIロボットのつくり方 ...
HARD

HARD2020:よくある質問

よくある質問のコーナーです。ここを読んでから質問をお願いします。新たな質問は下のコメント欄に書き込んでください。なお、スパム防止のため、管理者がチェックしてからコメントが表示されます。 2回目:ロボッ...
education

Raspberry Pi4 (8GB RAM):ROS Melodicのインストール

Ubuntu18.04インストール済みのRaspberry Pi4 (8GB RAM)にROS Melodicのインストールメモです。 RAM 4GBとインストールに使ったイメージが違うので、ROS ...
education

Raspberry Pi4 (8GB RAM): Xubuntu18.04 のインストールと設定

Raspberry Pi4にXubuntu 18.04をインストールしたときのメモ。このメモはPi4のメモリ8GB用です。4GBはこのリンクに従ってインストールしてください。 準備 Windows10...
ode

ODE本ソースコードをODE-0.16.1に対応しました。

拙著 ODE本「簡単!実践!ロボットシミュレーション」(森北出版)に掲載されているソースコードをode-0.16.1でコンパイルできるようにMakefileを作成しました。ソースコードは以下のgith...
education

ODE0.16.1のインストール(Linux + Configure)

ODE0.16.1のLinuxへのインストール法を説明します。ここでは、WSLにUbuntu18.04をインストールした方を対象に、ビルド環境を自動検出するスクリプトConfigureを使います。この...
education

ODE 0.16.1 のインストール法 (Windows + Code::Blocks)

ODE0.16.1のインストール法を説明します。ここでは日本であまりメジャーではありませんが、海外ではユーザも多く、私の講義でも利用しているマルチプラットフォームの開発環境CodeBlocks20.0...
education

Raspberry Pi4 (4GB RAM):ROS Melodicのインストール

Ubuntu18.04インストール済みのRaspberry Pi4にROS Melodicのインストールメモです。 Raspberry Pi4はCPUにArm Cortex-A72 ARMv8 64b...
education

Raspberry Pi4: ROS2 DashingでRoombaを動かそう!

ROS2でRoombaを動かす情報がほとんどないので、本記事は近藤豊さんの以下の書籍、並びにYudai Sadakuniの記事とgithubを参考にした。近藤さんの書籍ではROS2 Crystalを対...
education

Raspberry Pi4:ROS2 Dashingのインストール

Raspberry Pi4 (以下、Pi4)にROS2 Dashing DIADEMATAを入れて、Roomba 606にPRLIDAR A1を搭載してPi4で動かすところまでがとりあえずの目標。まず...
education

Raspberry Pi4 (メモリ4GB): Ubuntu18.04 + Xubuntu Desktopのインストールと設定

Raspberry Pi4にUbuntu 18.04をインストールしたときのメモ。このメモはPi4の4GB RAM用です。メモリ8GBの場合、ここで紹介しているプリインストールサーバーイメージをインス...
education

ROS新人教育プログラム:Linuxのお勉強

ROS新人教育プログラムを始める前の準備です。ロボットを動かすコンピュータのOSとなるLinuxを勉強しましょう。 Linuxのインストール まず、ノートパソコンにLinuxをインストールします。イン...
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ROS新人教育プログラム:Pythonのお勉強

ROS新人教育プログラムを始める準備としてのPython勉強法です。PythonはAIだけでなくロボットでも最近多く使われています。ロボットエンジニアにも必要な言語になるでしょう。ROSもC++言語に...
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夢考房RoboCup@Home紹介ビデオ

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RGB-Dセンサ:Structure CoreとRealSenseまとめ

Occipital社のStructure Core ColorとRealSense D435iの記事を一通り書いたのでまとめる。今回の簡易的な評価ではStructure Coreの方が3.75倍凸凹が...
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RGB-Dセンサ:CloudCompareを使いRealSense D435iとStructure Coreを比較してみた

RealSense D435iとStructure Coreを使いポイントクラウド(点群)からPLY形式の3Dファイルを取得できたので、点群とメッシュの編集ソフトCloudCompareを使って両者を...
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Open3D:RealSenseを使った3次元点群処理

本記事は以下に示す秋月秀一先生の参考リンクをRealSense D435iを使ってやってみただけのメモ。第24回画像センシングシンポジウム(SSII2018)の チュートリアル講演「3D物体検出とロボ...
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Open3D: インストールメモ

3次元データ処理のオープンソースライブラリOpen3Dのインストールメモ。3次元データ処理ライブラリとしてはPCLが有名だが、Open3Dの方が簡単でコードも短くて済む。言語はpythonとC++をサ...
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RGB-Dセンサ:Structure Coreの設定と表示

Occipital社のRGB-DセンサStructure Core (color)の設定と表示のメモ。インストールや仕様は以下のリンクを参照。 RGB-Dセンサ:Structure Coreを試す R...
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RGB-Dセンサ:RealSense D435i インストールメモ

RealSense D435iをROS Melodicで使うメモ。D435iはD435にIMUが搭載された新しい機種。D435と同じようにインストールできた。ROSのラッパーもありすぐ使える。このメモ...
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RGB-Dセンサ:Structure CoreとRealSense 仕様比較

Occipital社のRGB-DセンサStructure Core (color)を入手したので、RealSenseと比較してみた。この記事ではパッケージと仕様を比較する。Structure Core...
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RoboCup@Home Education設立者による無料オンラインクラス開講

RoboCup@Home Educationの設立者である中国南海大学Jeffery Tan教授が高校生向けにRoboCup@Home Educationのオンラインクラスルームを開講しています。これ...
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RGB-Dセンサ:Structure Coreを試す

Occipital社のRGB-DセンサStructure Core (color)を昨年12月の国際ロボット展で知った。商社の話によるとRealSenseの元開発者がその問題点を解決したのがこの製品ら...
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ROS演習全12回 (C++)

この記事は私が金沢工業大学ロボティクス学科で担当している2019年度後学期開講講義ロボットプログラミングⅡで使った演習をまとめたものです。使用言語はC++となっています。 終わり
robocup@home

ROS Melodic: Web Speech APIで音声認識

Wep Speech APIを使うと音声認識が簡単にできる。しかも、ROSパッケージは以下のサイトで公開されており、開発者furushchevさんの詳しい日本語の解説記事もある。本記事はその作業メモ。...
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