holonomicな拘束とは、拘束条件が一般化座標と時間だけで成り立つものであり、それ以外の拘束は全てnon-holonomicな拘束という[1-4]。例えば移動ロボットの座標を考えると、横移動できるロボット（例えばメカナムホイール搭載型）はhonomic拘束に従い、横移…

OpenCVの行列は、基本クラスのcv::Matと、それを継承した小クラスのcv::Mat_があります。前者はインスタンス生成時に型指定が出来ません。後者は、cv::Mat_のようにして、型指定ができます。詳細はおっかけていないので結果論ですが、行列の掛け算をするとき…

ミュンヘンで子供が生まれた時、やることは下記の通りです。 前提条件 両親共に日本人で、結婚している ミュンヘンで出産している 日本国籍を取得する。 ミュンヘン市役所へ出生届を出す ミュンヘンでの出生届を出す場合、病院でしかもらえない用紙が必要に…

(1)や(2)でも書いてありますが、主に３つの手法があります。 Ratio test KNN（K-近傍法）を使って求めたマッチする特徴点のペアに対し、ペア１の点同士の距離とペア２の点同士の距離の比（ratio）を元に、適切な結果かどうかを判断する。(3)のように、Loweら…

360度パノラマ画像から平面画像への変換手法 - LASTMILE WORKS / DYNAMO TECH - R&D Project - Medium床井研究室 - 魚眼レンズ画像の平面展開を見ると、「平面展開する」と言えば良いようです。メモなので雑ですいません。

githubのレポジトリを他のサービスにコピーして管理したい場合ありますよね。そういう時は、下記の手順を取ればＯＫです。ここでは、githubのレポジトリをbitbucket上で管理する方法を紹介します。 github上のレポジトリを、ローカルにcloneする bitbucket上…

Visual navigationは、メトリック地図を用いるものと、トポロジカル地図を用いるものの２種類に大別される[1]。後者はtopological visual navigationと呼ばれ、visual homing[2]もその１つに数えられる。 Visual homing [2]を見ると、"local visual homing p…

ROSで処理を書く際、ノード間でのデータのやり取りの効率化のため、殆どnodeletとしてクラスを作ることが多いんじゃないかと思います。ただそうすると、そのクラスのメンバ関数をテストをしようとすると他のノードも立ち上がったりして面倒ですよね。じゃあn…

マルコフ決定過程（MDP）を勉強する上では、１つずつマルコフ過程から少しずつ変数を増やして理解していくのが分かりやすい様な気がします。[1]がそのパターンでしたので、[1]のほぼ流用の形でマルコフ決定過程についての紹介をしたいと思います。 マルコフ…

インピーダンス制御（位置入力 ・力出力） 目標位置と目標インピーダンス（バネ・マス・ダンパのパラメータ）を決めた状態でエンドエフェクタに力が加わると、目標位置に留まるように関節の固さ（軟らかさ）各関節角度を調整する。アドミッタンス制御のよう…

[0]を読んで気になった所を抜粋して纏めたいと思います。 Introduction Visual Odometry(VO)は、エージェントのegomotion（自己運動）を推定するものです。VOという言葉は、[1]でNisterらが初めて作り出しました。VOを効率的に行うには、環境中の輝度が十分…

Navigaitonパッケージのamclを使うと、odomフレームがちょろちょろ動くのが確認できると思います。どうしてフレームが動くんだろうと不思議に思っていたので、調べてみました。推測も入っていますが、下記に調べたことなどを纏めます。ROSの下記を見ると、 m…

ここで取り上げるsubmapとは、ある一定の条件下で作成される、グローバル地図（全体地図）を構成する構成要素（部品）を指します。Submapの活用方法は、自己位置推定やloop closingです。今回はこのsubmapがどの様に構成されるのか、先行文献を調査した結果…

SLAMの研究で有名なFreiburg大のBurgard先生の授業資料を見ると、主に下記の４種類があるようです。 Differential drive (AmigoBot, Pioneer 2-DX) Car drive (Ackerman steering)：自動車の基本的なステアリング機構 Synchronous drive (B21)：タイミングベ…

正直下記のページに纏まっているので、（初学者的に）補足する必要がありません笑。 slidesplayer.netハミング距離については、過去に書いた記事が少しは参考になるかと思います。

画像処理において、特徴点・キーポイントという言葉と記述子という言葉が出てきます。前者は、ある観点で見た際の画像中の特徴的な部分を指します。例えばSIFTがそうです。後者は特徴点周りの領域から取り出した特徴量を指します。例えばBRIEFがそうです。つ…

Weblioで意味を調べると、腕力という意味だそうです。これをデータの関連付けに当てはめると、総当たりで調べる、という意味になるそうです。へぇー。ejje.weblio.jp ja.wikipedia.org

LSH[0][6]とは、ハッシュ関数を使ってデータを次元圧縮をしたり、データ同士の比較を高速で行えるようにするための手法である。使用するハッシュ関数の代表例は、下記の安定分布とハミング距離、Jaccard指数がある。ハミング距離を使って、データの比較する…

Computer visionなどの世界では、対象間の距離を測る方法がいくつもあります。その中で学んだものを下記に列挙していきます。 Bhattacharyya distance [1]によると、2つの確率分布が近いのか遠いのかを表現します。[2]の式を下記に記載します。 [2]より、多…

下記のP.30がわかりやすい。 グラフィカルモデル入門 from Kawamoto_Kazuhiko www.slideshare.netグラフィカルモデルでシステムをモデル化した時、注目変数について確率を求めたい時、考慮すべきはその変数と繋がっているノード（関係する変数）のみでよい、…

Visual informationとInatial sensor（加速度センサやホイールエンコーダ）両方の情報を統合して求めるOdometry。[1]によると、両社のcouplingの程度によりloosely-coupledなシステムとtightly-coupledなシステムに分けられる。前者の代表はPTAMとDSO、後者…

もしも２つの信号が同じ周期であれば、合成信号は２つの信号が強め合ってできたものになる。そのため相関関数をグラフ化すると、元の信号と同様の周期で極大・極小が現れる。ただし、観測方法・タイミングの問題等で、それぞれの信号が何の補正もなしにぴっ…

nVidiaのグラフィックカードのドライバをインストール必要があり、[1]の手法を試したのですが上手く行きませんでした。ただし、この時のインストールは新規ではありませんでした。インストールしたノートPCには一度インストールしたことがあり、なぜだか忘れ…

普通カメラは固定であり、そのためオクルージョンへの対処、パノラマ画像作成などが出来ない。そこでカメラを動かす、または複数枚の画像を使うことで、固定カメラ単体では解決できない問題に対処しようというのがActive Visionと呼ばれる分野。

ランクについては、Conference Ranksというwebサイトを使用して調査を行った。なおランキングの表記については、 サイトで使用している右記を用いる：B5 調査日：2019年3月1日。ランキングは変動がありえるので、上記は参考程度にご覧ください。また閲覧する…

を目指して、適宜追加していきます。ただ本質的には日本語で書くときも同じだと思います。 "just", "only"などの単語は、人の研究について触れる際に使わないこと。失礼です。 例を上げたい場合は、"XXX such as YYY etc"などとするとスムーズです。 〜する…