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Channel: demura.net
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RobotVision勉強会5: フィルタ処理

  RobotVision勉強会第5回の内容メモです。開発環境はUbuntu16.04、OpenCV3.2.0です。第5回はフィルタ処理です。平滑化フィルタとソーベルフィルタをC++言語とOpenCV APIで実装しましょう。...

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RobotVision勉強会6:ノイズ除去

RobotVision勉強会第6回の内容メモです。開発環境はUbuntu16.04、OpenCV3.2.0です。第6回は膨張、収縮を使ったノイズ除去です。これはとても良く使います。C++言語とOpenCV APIで実装しましょう。 以下のサンプルプログラムは「OpenCVによる画像処理入門、小枝、上田、中村著、講談社」のサンプルコードを参考に作成しました。 1.サンプルコード / Robot...

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ROS演習7:ナビゲーションとアクションプログラム

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講義ロボットプログラミングⅡ用です。ROS演習6ではrvizを使いGUIでロボットを動かしましたが、今回はROSのActionLibを使ったアクションプログラムを学びます。以下のチュートリアルも参考にしてください。 SendingSimpleGoals ソース // 本プログラムは //...

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ROS演習8:ロボットビジョン (OpenCVとの連携)

12月6日の授業時にgazebo上でカメラが使えない理由がわかりました。gazebo7.0.0のバグです。7.9.0にバージョンアップすると解決します。その方法を本文の「3.うまく実行できない場合」に記載しましたのでお試しあれ!...

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ROS演習9:ロボットアーム

今週はgazeboを使い2自由度のロボットアームを作り、関節を動かします。2自由度ロボットアームのURDFは参考リンクを参照してください。このサンプルでは参考リンクのrrbot.xacroをベースに作っています。 ソース Turtlebotをテレオペ(遠隔操作)したソースコードをベースに...

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ROS演習10:ロボットアームと位置センサ

今回は先回作った2自由度のロボットアームの先端に位置センサを取り付け、先端位置を取得するプログラムを作ります。 位置センサ用プラグインの追加 gazeboのロボットモデルに位置センサを取り付けるために、~/catkin_ws/src/armbot2_sensor/urdf/armbot2_sensor.gazeboに以下のプラグインを追加します。 <gazebo> <plugin...

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Ubuntu16.04: Caffe-0.15、tensorflow-1.4.1とDigits6.0のインストール

Ubuntu16.04にCaffe-0.15、TensorFlow-1.4.1とDIGITS6.0を入れたときのメモ Caffe-0.15のインストール 準備:Protbuf3をソースからインストール。バイナリだとDigits内部でTensorflowがうまく動かないらしい。 sudo apt-get install autoconf automake libtool curl make g++...

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Ubuntu16.04: OpenCV3.4.0のインストール

Ubuntu16.04にOpenCV3.4.0をソースからビルドしインストールしたときのメモ。クリスマスの直前12月23日にリリースされた。DNNのモジュールが改善されている。以下のサイト等を参考にインストールした。 http://docs.opencv.org/trunk/d7/d9f/tutorial_linux_install.html 環境 CPU: Intel(R) Core(TM)...

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PCL: 3Dモデル(obj)からPCDフォーマットへの変換法

3DモデルからPCLで使うPCDフォーマットへの変換法メモ。 3Dモデルの準備 plyまたはobj形式の3Dモデルを用意する。次のサイトからコーラ缶の3Dモデルcolladaフォーマットでダウンロードし、meshlabでobjフォーマットに変換した。 http://shapenet.cs.stanford.edu/ meshlabでサイズを実物[m]に合わせる Filters >...

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PCL: Kinect V2からのポイントクラウドを取得し保存するコードと方法

Kinect からのポイントクラウドを取得し保存するコードと方法 Kinect V2を使い、ポイントクラウドと画像を表示、保存するコード。 PLCVisualizerのTutorialと産総研の金崎さんのGithubも考に作成した。 https://github.com/demulab/save_cloudを参照。 インストール cd ~/catkin_ws/src git clone...

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UBUNTU16.04: PCL1.8.0のインストール

PCL1.8.0をソースからインストールしたときのメモ。 環境 CPU: Intel(R) Core(TM) i7-8700K CPU @ 3.70GHz (6 core) GPU: NVIDIA GTX 1080Ti Memory: 32GB Ubuntu16.04 インストール ここからダウンロードして~/srcの下に保存。 cd ~/src tar  xvzf...

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Open Detection

Open Detectionをインストールしたときのメモ。簡単にビルドできるようなことが書かれているが、依存関係なのか自分の環境でビルドするのに苦労した。 ウェブサイト Open Detection   ハードウェア環境 CPU: Intel(R) Core(TM) i7-8700K CPU @ 3.70GHz (6 core) GPU: NVIDIA GTX 1080Ti Memory: 32GB...

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Deep Learning用PC環境設定メモ (Xubuntu16.04.1, Cuda8.0)

Deep Learning用に購入したマシンにxubuntu16.04.1, Cuda9.0をインストールしたときのメモ。まず、xubuntu16.04.3をDVDからインストールしようとしたが次のエラーでインストールできない。 ACPI Error: …. Namespace lookup failure, AE_NOT_FOUND...

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ROSとCaffeの連携

ROSでCaffeを使うためにros_caffeパッケージをインストールしたときのメモ。このパッケージはカメラから画像トピックをcaffeで識別して、トピック/caffe_retをパブリッシュする。環境によってcaffeのビルドは苦労するかもしれないが、それ以外はとても簡単。 ウェブサイト https://github.com/tzutalin/ros_caffe ハードウェア環境 CPU:...

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ros_caffe: ROSとCaffeの連携

ROSでCaffeを使うためにros_caffeパッケージをインストールしたときのメモ。このパッケージはカメラから画像トピックをcaffeで識別して、トピック/caffe_retをパブリッシュする。ros_caffeパッケージのcaffeバージョンは古いので、caffe-0.15をソースからビルドして使用する。ros_caffeのウェブサイトとは方法が違う。 ウェブサイト...

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RealSense D435をROSで使う

RealSense D435をROSで使うメモ。RealSense SDKはapt-getでインストールできるのでとても簡単。ROSのラッパーもすでに提供されているのですぐ使える。このメモはカラー画像の表示まで。 ソフトウェア環境 Ubuntu16.04 ROS Kinetic RealSense SDK: LibRealSense v2.9.1 ROS Wrapper: build 2.0.2...

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RealSense D435 パラメータの動的設定 (Dynamic Reconfigure)

RealSense D435のカメラ画像が暗かったので、ROSのDynamic Reconfigureを使いパラメータを調整した。 roslaunch realsense_ros_camera rs_camera.launch rosrun image_view image_view image:=/camera/color/image_raw cd...

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Kinect V1 三脚アダプタ

未だにKinect V1を使っている。Kinect V1を三脚に固定するための便利なグッズをアマゾンで見つけたのでメモしておく。元来はスマホ用だがサイズ的にKinect...

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RealSense D435 ファームウェアアップデート

RealSense D435 ファームウェアを5.08.15.0から5.9.2.0にアップデートした。 ここから、ファームウェアアップデートツール(Windows10 64bit)と最新のファームウェアをダウンロードして同じフォルダに入れる。 アップデートの方法は以下のユーザガイドに記載されている。 Windows Device Firmware Update Tool for Intel®...

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共同研究第1号 自律AGV

金沢エンジニアリングシステムズさんとの共同研究の成果となる自律AGV (Autonomous Ground Vehicle) ! demura.netでは今年度から企業との共同研究をスタートさせた記念すべき第1号です。これらの技術はRoboCup@Home、つくばチャレンジで培った技術です。本ロボットは、前方にHokuyoの2D LIDARを搭載し、ROS...

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