でむ さん プロフィール

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でむさん: demura.net: ロボットの開発と教育
ハンドル名でむ さん
ブログタイトルdemura.net: ロボットの開発と教育
ブログURLhttp://demura.net/
サイト紹介文ロボット達のサッカーW杯ロボカップ,つくばチャレンジ,物理計算エンジンODEを開発者の視点で情報発信
自由文とっても簡単なオープンソースのシミュレーションライブラリOpen Dynamics Engine (ODE),ロボット達のサッカーW杯ロボカップ(RoboCup),日本版グランドチャレンジ「つくばチャレンジ」など私が関わっているロボット関連とその教育についての情報を発信中
参加カテゴリー
更新頻度(1年)情報提供100回 / 365日(平均1.9回/週) - 参加 2010/01/02 16:20

でむ さんのブログ記事

  • Razer Blade 15を仕事で快適に使おう!
  • 現時点では、15インチのゲーミングノートPCでは世界最小といわれているRazer Blade 15 を仕事で快適に使うために試行錯誤したときのメモ。前提仕事ではROSやDeep Learningを使うためGPU搭載のノートPCを使う。ただし、事務書類や仕事関係のソフトなどでWindowsも使わざるをえない。LinuxとWindowsの共存方法今までデュアルブートでLinuxとWindowsを別々に起動していたが、切り替えに時間がかかり、作業が中断し、ハードディスクの [続きを読む]
  • Razer Blade 15にVoyager Linuxを入れ仕事で快適に使おう!
  • 現時点では、15インチのゲーミングノートPCでは世界最小といわれているRazer Blade 15 にLinuxのおしゃれなディストリビューションVoyagerを入れ、仕事で快適に使うために試行錯誤したときのメモ。BIOSを1.05にアップデートするとLinuxでタッチパッドも認識するようになるので、仕事に使うにもほぼ支障はない。前 提仕事ではROSやDeep Learningを使うためGPU搭載のノートPCを使う。ただし、事務書類や仕事関係のソフトなどでWindo [続きを読む]
  • ubuntuでonedriveを使用
  • 今まで、自分のPCではLinuxとWindowsを両方とも使わなければならないのでデュアルブートをしていた。デュアルブートでは2つのOSを同時に使うことはできないし、ハードディスクの使用も無駄があるので、試験的にubuntuにvmwareを入れて、そのゲストOSとしてWindows10をインストールして使い始めた。そこで、問題になるのがOneDriveである。常にオンライン環境ではないので、ローカルPCにもOneDriveの全てのフアイルを保存し、同期 [続きを読む]
  • ubuntuでonedriveを使用
  • 今まで、自分のPCではLinuxとWindowsを両方とも使わなければならないのでデュアルブートをしていた。デュアルブートでは2つのOSを同時に使うことはできないし、ハードディスクの使用も無駄があるので、試験的にubuntuにvmwareを入れて、そのゲストOSとしてWindows10をインストールして使い始めた。そこで、問題になるのがOneDriveである。常にオンライン環境ではないので、ローカルPCにもOneDriveの全てのフアイルを保存し、同期 [続きを読む]
  • RealSense D435をROSで使う
  • RealSense D435をROSで使うメモ。RealSense SDKはaptでインストールできるのでとても簡単だった。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。環 境Razer Blade 15Ubuntu16.04ROS KineticRealSense SDK 2.0ROS Wrapper: build 2.0.3RealSense SDKのインストールこのページのとおり実施すればよい。以下の手順はその簡単な日本語訳。サーバーの公開鍵を登録sudo apt-key adv ?keyserver [続きを読む]
  • RealSense D435をROSで使う
  • RealSense D435をROSで使うメモ。RealSense SDKはaptでインストールできるのでとても簡単だった。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。環 境Razer Blade 15Ubuntu16.04ROS KineticRealSense SDK 2.0ROS Wrapper: build 2.0.3RealSense SDKのインストールこのページのとおり実施すればよい。以下の手順はその簡単な日本語訳。サーバーの公開鍵を登録sudo apt-key adv --keyserver [続きを読む]
  • Razer Blade 15 環境設定メモ (Xubuntu16.04.2, Cuda9.2)
  • 現時点では、15インチのゲーミングノートPCでは世界最小といわれているRazer Blade 15 にxubuntu16.04.2, Cuda9.2をインストールしたときのメモ。Alienware 15と比較すると非常にコンパクト、スリムでライトウェイト(1kg以上も軽い)。これなら、モバイルできる。環境Razer Blade 15(CPU: Intel i7-8750H, Memory:16GB, GPU: Nvidia 1070 Max-Q Design, Memory: 8GB)xubuntu 16.04.2 (DVDメディアでインストールし、upgrade後は [続きを読む]
  • UR5をGazeboで動かす
  • UR5+Robotiq GripperをGazeboで動作させたときのメモ。https://bundle-archive.plex.tv/utecrobotics/ur5を参考にした
    。ROS バージョン: Kinetic 必要なパッケージのインストールsudo apt install ros-kinetic-ros-control ros-kinetic-r
    os-controllerssudo apt-get install ros-kinetic-gazebo-ros-controlsudo apt-get install ros-kinetic-moveitUR5 Robot + a Robotiq grip
    perパッケージのインストールこのウェブサイト(https: [続きを読む]
  • YOLO V3 インストールメモ
  • YOLO V3をAlienware 15にインストールしたときのメモ。上の例では、処理時間がV2が18.9[ms]、V3が22.7[ms]と多少遅くなっているが、予測確率が80%台から90%台と10%近く向上している。環境DELL Alienware 15 R4(CPU: Intel i7-8750H, Memory:16GB, GPU: Nvidia GTX 1070)Xubunut16.04.4Kernel 4.13.0-45-genericgcc/g++ 5.4.0Darknetのインストールこの指示にしたがいDarknetをインストールするcd ~/srcgit clone https://github.c [続きを読む]
  • YOLO V3 インストールメモ
  • Alienware 15が修理から戻ってきたので、再インストールしたときのメモ。上の例では、処理時間がV2が18.9[ms]、V3が22.7[ms]と多少遅くなっているが、予測確率が80%台から90%台と10%近く向上している。環境DELL Alienware 15 R4(CPU: Intel i7-8750H, Memory:16GB, GPU: Nvidia GTX 1070)Xubunut16.04.4Kernel 4.13.0-45-genericgcc/g++ 5.4.0Darknetのインストールこの指示にしたがいDarknetをインストールするcd ~/srcgit clone [続きを読む]
  • VOC xmlファイルをYOLO annotaitonファイルへ変換
  • VOC xmlファイルをYOLO annotationファイルへ変換する方法は以下を参照。convert2Yolo準備cd ~/srcgit clone https://github.com/SsaRu/convert2Yolo.gitsudo pip3 install -r requirements.txt~/src/convert2Yolo$ python3 example.py --datasets VOC --img_path ~/data/hackathon180611/18cup.img --label ~/data/hackathon180611/18cup.txt --convert_output_path ~/data/hackathon180611/18cup.txt2 --img_type ".jpg" --manip [続きを読む]
  • Ubuntu16.04: RealSense R200を使う
  • RealSense R200をUbuntu16.04toROS Kineticで使った時のインストールメモ。IntelRealSenseのGithubのとおり行ったらエラーが出てハマった。ROS Wikiのとおり実施したら解決した。環境Alienware 15 R4Ubuntu16.04Kernel 4.13.0-43-genericインストール法ROS Wikiのlibrealsenseのとおり実施する以上 [続きを読む]
  • ロボット知能工学特論 演習1
  • この記事は私が担当している講義ロボット知能工学特論用です。ウェイポイントナビゲーションのプログラムを作りましょう。なお、この世界モデルを使って、MCLを実装していきます。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// http://wiki.ros.org/ja/navigation/Tutorials/SendingSimpleGoals// を改変しています。#include #include #include #include typedef actionlib::SimpleAc [続きを読む]
  • YOLO V2: オリジナルデータの学習
  • YOLO V2にオリジナルデータを学習させたときのメモ。この記事はチェックが十分にできていないので、注意してください。Yoloで学習させるためには以下のものを準備する。1. 学習用データの準備データ保存用のディレクトリを作る。この例では、~/data/wrsとする。Yolo学習用データセット作成ツールlabelImgを使い学習用の画像ファイルとアノテーションファイルを作る。アノテーションファイルはYoloで検出オブジェクトのクラスと矩 [続きを読む]
  • Ubuntu16.04: OpenCV3.4.1のインストール
  • Ubuntu16.04にOpenCV3.4.1をAlienwareにソースからビルドしインストールしたときのメモ。http://docs.opencv.org/trunk/d7/d9f/tutorial_linux_install.html環境DELL Alienware R4(CPU: Intel i7-8750K, Memory:16GB, GPU: Nvidia 1070, Memory: 8GB)xubunut16.04.2Kernel 4.13.0-43-genericgcc/g++ 5.4.0準備sudo apt-get updatesudo apt-get upgradesudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install cmake git libgtk2 [続きを読む]
  • Deep Learning用Alienware 15 環境設定メモ (Xubuntu16.04.2, Cuda9.2)
  • Deep Learning用に購入したAlienware 15 R4にxubuntu16.04.2, Cuda9.2をインストールしたときのメモ。RoboCup@Home Domestic Standard Platform LeagueでTOYOTO HSRロボットのオフィシャルラップトップとしてAlienwareが指定されているので購入した。性能が高くコストパフォーマンスも良いが、大きく重いのが難点。環境DELL Alienware R4(CPU: Intel i7-8750K, Memory:16GB, GPU: Nvidia 1070, Memory: 8GB)xubunut16.04.2Kernel 4 [続きを読む]
  • OpenKiosk: 無人情報端末化
  • キオスク端末とは公共の場などに置かれた無人の情報端末のことで、OpenKioskはWindows、Linux、OSXなどでキオスク端末を実現するオープンソースのソフトウェアです。授業ではオンラインテストに使います。インストールここを してソフトウェアをダウンロードする。openkiosk-47.0.2.2-2017-05-11.msiをダブル する。以下のウインドウが開くので[Next>]を [I accept the terms in the License Agreement]にチ [続きを読む]
  • RoboCup Japan Open 2017: KIT Happy Robot 3位入賞!
  • ロボカップジャパンオープン2017大垣が終了しました。夢考房RoboCup@Homeプロジェクトとロボティクス学科出村研究室の合同チームKIT Happy Robotはオープンプラットフォームリーグ(OPL)で3位入賞しました。100点満点に換算して、1位のHibikino Musashiチームが100点、2位のO.I.T. が61.0点、3位のKIT Happy Robotは60.3点でした。2位と3位は僅かな差です。今年、カナダで開催される世界大会 OPLリーグ にはHibikino Musashiチーム [続きを読む]
  • YOLO V3: ROSで使う (darknet_ros)
  • YOLO V3をROSで使うためにコードを書こうと思ったが、すでにdarknet_rosがV3に対応している。darknet_rosのインストール、設定法と使い方のメモ。参考サイトYOLO V3 for ROS: Real-Time Object Detection for ROSインストール$ cd ~/catkin_ws/src$ git clone --recursive git@github.com:leggedrobotics/darknet_ros.gitSSH keyを設定しないとクローンできない。上のgithubのREADME.mdではSSH keyの設定方法としてここにリンク [続きを読む]
  • YOLO V3:オリジナルデータの学習
  • YOLO V3にオリジナルデータを学習させたときのメモ。この記事はチェックができていないので、注意してください。Yoloで学習させるためには以下のものを準備する。1. 学習用データの準備データ保存用のディレクトリを作る。この例では、~/data/wrsとする。$ mkdir -p ~/data/wrsオリジナルデータを学習したYOLO V3のウェイトを保存するためのディレクトリを作る。この例では、~/data/wrs/backupとする。$ mkdir -p ~/data/wrs/bac [続きを読む]
  • YOLO V3に変身!?
  • TEDにも登場したリアルタイム物体検出DNN(Deep Neural Network)のYOLOがVersion 3にバージョンアップしYOLO V3に変身したので試したときのメモ。仮面ライダーみたいに大幅にバージョンアップしたのか?上の例では、処理時間がV2が18.9[ms]、V3が22.7[ms]と多少遅くなっているが、予測確率が80%台から90%台と10%近く向上している。環境CROYDON (BTO組立パソコン)(CPU: Intel i7-8700K, GPU: Nvidia GTX 1080Ti, Memory:32GB)Mother [続きを読む]