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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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SLAM技術とは?自動運転で有用(2023年最新版) | 自動運転ラボ https:// jidounten-lab.com/u_slam-autonomous-tech 自動運転ラボ更新されてた(汗) ローカリゼーションとマッピングを同時に実行 SLAMは「Simultaneous Localization and Mapping」の頭文字をとった語で、「スラム」と読む。直訳すると「ローカリゼーションとマッピングの同時実行」を意味する。「位置特定」と「地図作成」を同時に行うことができる技術だ。 センサーを搭載した車両などの移動体を用い、移動しながら周囲の環境をマッピングしていく。また、センサー画像などから任意の基準点を設け、この基準点をベースに移動量を計算したり、車両に搭載した慣性計測装置(IMU)などから移動量を算出したりすることで自らの相対的な位置を特定することができる。 GPSは地球上の位置を示す絶対位置となる座標を得ることができる一方、 SLAMは作成した地図上における位置を特定することができるのだ。 知らない土地に立ち入った人間が周辺をくまなく散策して地図を作成するのと似たようなイメージだ。視界に入った建物や道路などを逐一メモして周辺地図を作成すると同時に、歩行距離や方角などから移動量を算出することで地図における自身の位置を把握する。SLAMは、この一連の動作を行っているのだ。 自動運転において必須となる自己位置特定と地図作成を効率よく行うことができる技術だ。GPS情報がなくても相対的な位置情報を得ることができるため、屋内駐車場や山間部、トンネルなど場所を問うことなく活用することが可能だ。 ▼SLAMの現状と今後の展望 https:// www.jstage.jst.go.jp/article/isciesci/64/2/64_45/_article/-char/ja/ ▼LiDARを用いたSLAM技術 https:// www.jstage.jst.go.jp/article/isciesci/64/2/64_51/_article/-char/ja/
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「トマホーク」の射程は1600km超と非常に長大で、直線距離でいえば、たとえば東京からウラジオストクがおよそ1000km超、中国の大連が1600km超、同じく上海が1700km超であることを鑑みると、その射程に収める範囲の広さをイメージできるでしょうか。 これまで、1991(平成3)年の湾岸戦争や2003(平成15)年のイラク戦争、さらに最近では2017(平成29)年および2018年のアメリカ軍(2018年は米英仏による共同軍事作戦)によるシリア空軍基地に対する攻撃など、実戦にも数多く投入されています。 また、誘導方式も特徴的で、慣性航法装置やGPS誘導装置に加え、飛翔予定地域の等高線地図情報(デジタルマップ)とレーダー高度計で計測された数値とを照合する「地形等高線照合装置(TERCOM)」、さらにあらかじめインプットされている目標周辺の画像情報と、ミサイルの光学センサーがとらえた実際の風景とを照合して目標を狙う「デジタル風景照合装置(DSMAC)」を備えています。 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ アジアでは、まずQPSの精密なリアル地形データがいる!
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4Qは既にアルセラ側で先行手配してた機器メインにアルメに設置でしょう。年末小回りのきく工程やフォークほかは稼働不可は数日あったろうけど10-12月にわたってマイナスあるなんて製造業ではヘボだよ。地図見たら会社間は距離40キロの移動で済む。 上半期2億投資でビックリ桁違いの利益生ませた手腕が泣くよ笑 ビビらせすぎ笑
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震源地からのTSMC工場のおよその距離(距離は地図から私的に推測) ファウンドリー最大手の台湾積体電路製造(TSMC)は新竹市(震源地から北へ100Kmくらい)や台中市(震源地から西へ60Kmくらい)、台南市(震源地から南西に150Kmくらい)に半導体工場を持つ。
Kudanは一瞬で読み取った点…
2024/04/22 05:50
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。