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週末、たまたま東西の盛り場を深夜に歩く機会があって思ったが、暗くなったし、暗くなる時間が早くなってきているね。 ゆえに、タクシーも減り、長〜い列になる。
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大変ねえどんどん減って😆 ■大行列に客から怒号も……「みどりの窓口」続々廃止で続く“大混乱” 電子化が進む“航空券”との決定的な違いとは 4/21(日) 9:10配信 各地の窓口に並ぶたび、客がイライラしているのを目にする。 老人が「いつまで並ばせるんだ!」と激怒する場面にも出くわした。 最近ではインバウンドの乗客も多くなったが、彼らは長時間にわたって窓口を占拠しがちで、いつまで経っても列が捌けない。 インバウンドを呼び込み、さらに高齢者向けの旅行商品ばかり出しておきながら、インバウンドにも高齢者にも使いにくく駅を改悪している。 これでは利用者が不満を募らせるのは当然ではないだろうか。 では、なぜ窓口に並ぶのか。指定席券売機が使い物にならないためである。 駅員からはよく「券売機を使ってください」と誘導されるが、実際に操作を始めてから「あれ、やっぱりできないみたいですね。 すみません、窓口で案内させてください」と言われたことが、何度もある。 旅程を変更して、14日の「東京→盛岡」に変更したいとする。こんな変更はよくあるパターンだが、券売機ではそれすらできないのだ。もし14日までに変更できなければ大変である。払い戻しもできなくなり、まるまる損をすることになってしまう。せめて、そのくらいの機能は搭載するべきではないか。
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ホルダーに損切りさせようと必死だな😬 なんでそんなに必死なん? ゲロ売り煽り屋、仮面買い方、自称ノンホル星人など… 煽り屋総動員♪ 魑魅魍魎達が列をなして 今買うな、持ってる株を早よ手放せ って言っとるな😎
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こんな難しい事をKudanは一瞬で行っていた?!! SLAMの作り方※他企業の説明 ↓↓↓ https:// jp.mathworks.com/help/nav/ug/perform-lidar-slam-using-3d-lidar-point-clouds.html その1文 3次元 LiDAR 点群を使用した SLAM の実行 この例では、点群処理アルゴリズムと姿勢グラフの最適化を使用して、収集された 3 次元 LiDAR センサー データに "自己位置推定と環境地図作成の同時実行" (SLAM) アルゴリズムを実装する方法を説明します。この例の目標は、ロボットの軌跡を推定し、3 次元 LiDAR 点群と推定された軌跡から環境の 3 次元占有マップを作成することです。 ここで示す SLAM アルゴリズムでは、正規分布変換 (NDT) に基づく点群レジストレーション アルゴリズムを使用して軌跡を推定し、ロボットが同じ場所を通るたびに信頼領域ソルバーを使用した SE3 姿勢グラフの最適化を使用してドリフトを減らします。 データの読み込みと調整可能なパラメーターの設定 ある駐車場で Clearpath™ Husky ロボットから収集した 3 次元 LiDAR データを読み込みます。この LiDAR データには、"n" 行 3 列の行列の cell 配列が格納されています。ここで、"n" は取得された LiDAR データ内の 3 次元の点の数で、列は取得された各点に関連付けられている "xyz" 座標を表します。 Get outputFolder = fullfile(tempdir,'ParkingLot'); dataURL = ['https://ssd.mathworks.com/supportfiles/lidar/data/' ... 'NatickParkingLotLidarData.tar']; pClouds = helperDownloadData(outputFolder,dataURL); 点群レジストレーション アルゴリズムのパラメーター 点群レジストレーション アルゴリズムを使用した軌跡の推定のパラメーターを指定します。maxLidarRange で 3 次元レーザー スキャナーの最大範囲を指定します。 Get maxLidarRange = 20; 屋内環境で取得された点群データには床面と天井面の点が含まれていて、点群レジストレーション アルゴリズムで混同されます。次のパラメーターにより、一部の点が点群から削除されます。 referenceVector - 床面の法線方向。 maxDistance - 床面と天井面を削除するときのインライアの最大距離。 maxAngularDistance - 床面と天井面を当てはめるときの基準ベクトルからの最大角度偏差。 Get referenceVector = [0 0 1]; maxDistance = 0.5; maxAngularDistance = 15;
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Kudanは一瞬で読み取った点群から 自己位置推定とマッピング(SLAM)を同時にやってのけてる企業である。 点群生成するだけなら、点群に色付けするだけなら3流企業でも出来る。 SLAMとは? SLAMの作り方 https:// jp.mathworks.com/help/nav/ug/perform-lidar-slam-using-3d-lidar-point-clouds.html 3 次元 LiDAR 点群を使用した SLAM の実行 ※一部抜粋 この例では、点群処理アルゴリズムと姿勢グラフの最適化を使用して、収集された 3 次元 LiDAR センサー データに "自己位置推定と環境地図作成の同時実行" (SLAM) アルゴリズムを実装する方法を説明します。この例の目標は、ロボットの軌跡を推定し、3 次元 LiDAR 点群と推定された軌跡から環境の 3 次元占有マップを作成することです。 ここで示す SLAM アルゴリズムでは、正規分布変換 (NDT) に基づく点群レジストレーション アルゴリズムを使用して軌跡を推定し、ロボットが同じ場所を通るたびに信頼領域ソルバーを使用した SE3 姿勢グラフの最適化を使用してドリフトを減らします。 データの読み込みと調整可能なパラメーターの設定 ある駐車場で Clearpath™ Husky ロボットから収集した 3 次元 LiDAR データを読み込みます。この LiDAR データには、"n" 行 3 列の行列の cell 配列が格納されています。ここで、"n" は取得された LiDAR データ内の 3 次元の点の数で、列は取得された各点に関連付けられている "xyz" 座標を表します。 Get outputFolder = fullfile(tempdir,'ParkingLot'); dataURL = ['https://ssd.mathworks.com/supportfiles/lidar/data/' ... 'NatickParkingLotLidarData.tar']; pClouds = helperDownloadData(outputFolder,dataURL); 点群レジストレーション アルゴリズムのパラメーター 点群レジストレーション アルゴリズムを使用した軌跡の推定のパラメーターを指定します。maxLidarRange で 3 次元レーザー スキャナーの最大範囲を指定します。 Get maxLidarRange = 20; 屋内環境で取得された点群データには床面と天井面の点が含まれていて、点群レジストレーション アルゴリズムで混同されます。次のパラメーターにより、一部の点が点群から削除されます。 referenceVector - 床面の法線方向。 maxDistance - 床面と天井面を削除するときのインライアの最大距離。 maxAngularDistance - 床面と天井面を当てはめるときの基準ベクトルからの最大角度偏差。 Get referenceVector = [0 0 1]; maxDistance = 0.5; maxAngularDistance = 15; レジストレーション アルゴリズムの効率と精度を高めるために、randomSampleRatio で指定したサンプル比の無作為抽出を使用して点群がダウンサンプリングされます。
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那覇空港スイートラウンジ内に刃物 保安検査場を一時閉鎖 8便遅延、926人影響 那覇空港の保安検査場を通過した保安エリア内にある全日空(ANA)のスイートラウンジで25日、カッターナイフが発見された。これを受け、国交省大阪航空局那覇空港事務所は同日午後6時すぎから約1時間半にわたり、同空港内の全保安検査場を閉鎖した。この影響で、同空港で離陸準備をしていた航空便のうち、少なくともANAの8便が遅延し、旅客926人に影響が出た。着陸便に影響はなかった。閉鎖された検査場の前には、観光客らで長蛇の列ができた。
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国策に売りなし されど、高値信用が上に列をなしてるうちは 株価は上がらない
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上がるときは集団の最後尾、 下がるときは最前列。 情けない。
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本当は来年には3桁いくと思ってるから数円は誤差だと思うけど 今現状3桁ではないから1円でも安く買いたいよね🤣 多分それは皆同じか🤣 一緒に長い列にならぼっか、、笑
テレビでアニタッチのCMが流れ…
2024/04/21 09:31
テレビでアニタッチのCMが流れたとの情報が。 https://x.com/itatineko_oI/status/1781718246527525164 オープンしたてのアニタッチPARKは長蛇の列だったそうです。 https://x.com/eco_no_begu/status/1781807535336677669