ロボティクスエンジニアだけど質問ある? [無断転載禁止]©2ch.net
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この記事本当?
普通にショックだんだけど。。 お前らロボット技術者だったら堂々と物言わんかい!
俺の質問にノーコメントとは技術者としてあるまじきことだ恥を知れ! >>211
一応できるんじゃね?トヨタのヒューマノイドはそれでやってたみたいだし。 >>214
まじか、じゃあ6軸センサだけで作ってみようかな 加速度センサで外力推定してインピーダンス制御はできる?出来るならそれもやりたい! >>210
pythonで機械学習はやらないです。
deeplearningなど機械学習は
自分でCで組んでます。
仕事でもずっと先まで進んでますけど、
個人ではもっとずっと先のことを
やろうとしてます。 >>218
ディープラーニングは何処に使ってるの?
やっぱり画像解析? >>217
アームの話?アームだと無理だよね
ヒューマノイドの話ならそれっぽいのは出来るかもだけどインピーダンス制御じゃなさそう おいチンピラ技術者、何か言えやボケ!しばくぞ。
殴られないと物が言えないのか、アホか。 >>219
情報処理に使っています(^o^)v
>>222
仕事では使ってました。速度が必要なので。
個人では速度を求めるところまでいってないので
まだ使っていません。 >>221
ヒューマノイドです!
よく考えたら手先をインピーダンス制御しようとしたら加速度センサでは無理ですね... ヒューマノイドには力制御とポジショニング制御のどっちが向いてるんだろ、両方研究されてるけど... おいチンピラ技術者、何か言えやボケ!しばくぞ。
殴られないと物が言えないのか、俺をなめとんか焼いれるぞ。 >>225
仕事では、アンサンブル学習というか、ランダムフォレストのように、
いくつかの推定結果を集めて、それらを学習するようにしています。
ディープラーニングのドロップアウトの応用みたいなものです。
個人で研究している方法では、そもそも過学習ということが発生しません。
人間と同じようにいくら考えても汎化能力が激しく劣ることはありません。
そもそも学習するほど汎化能力が落ちるなんて、
それこそ学習理論が間違ってるわけです。
そんなブサイクな理論は淘汰されると思ってます。 >>230
おいチンピラ技術者、何か言えやボケ!しばくぞ。
殴られないと物が言えないのか、アホか。
新入りがレスするまで下がらんからな! >>204
質問来いよ、までだったね。
pythonのライブラリ使うだけの
Fラン馬鹿院生だろ? そういえば、ここって二脚ロボット制御の質問しても良いところ? >>230
個人で研究してる過学習が発生しない方法って具体的にどんな物か教えてください!評価関数を工夫してるの?ネットワーク構造?それとも伝達関数に特徴がある感じ? >>232
ロボット技術者とはとても思えん輩だ。
>>204
何か答えなよ、一言で済むやろ? わりとにてる じぶんにじゃなくて だい5しんとうくらいに ※
何度 言ってもやめない 怖め注意しても なきまねして にへらーって 全く座悪感がない
でっね、 15ねんごくらい ので ※
どんどんごまかしがうまくなる のか はなれてゆだんか
ぐたいてきにおもってないんだな さきしんだらしみゅほどじゃないけども
一番グタイテキが他人で
ぱわはらとせくはらとしのさこん くらいかなぁ
ほかのひとはぶっコロしてやりたいっていってたらしいけど
『 思春期ちゃんがながいのねそーよ 要ちゅう い さんぷる なのよ?? 』
そして みいらおれにくれ じゃな
げんざいはどうかな 許可下りっこないし 1.5偽だよ 0.0001くらいっす
いさんで ろさんで はさんで どれくらいなんだろう??? 総数もすごいだろうけど じぶんのもわからないからな
うえははてしないよー っていう ろうじしんでした ちぇいん♪ちぇいん♪
なんまいだーなんまいだーじゃー (-人-) >>236
お前はクズだ
カキコ人を間違えて罵詈雑言をあびせる。
謝罪しろ馬鹿たれが! >>236
204が質問ばかりして
おれが答えていたら
勘違いして俺に罵詈雑言!
おまえはクズ
ホントの馬鹿 自己想起型ネットワークって今後ロボットに使われると思う? >>233
ああ、質問だったのね。
Fらんじゃないし、バカじゃないし、院生じゃないよ。 附一:监考人员名单(具体考点另行通知)
语文科:李婉玲李清霞黄志群侯秋云黄鹏举李剑辉
戴振波侯碰梅尤传枝刘亚明李志聪侯丽梅
杨静珍周青黄志敏谢崇握李红梅姜雪
数学科:李紫悦黄丽萍李炎同刘朝霞黄赵戴培玉
(综合科)戴丽清戴超强戴延安李乌洋苏炳珠陈颜水
陈志忠黄瑞霞陈加水陈甫蓉陈桂林黄淑珠
附二:评卷人员名单
语文组:组长:陈春红 巡视:李斯迭
林绍蓉刘坚强李雪莲李昂戴伟昌陈小菊
陈春红李阿伟戴国民陈志敏黄定霞李斯曲
黄秀丽林永智
数学组:组长:李连梅 巡视:肖连发
李水成陈志墩吴秋月康秀华李润泽陈长灿
黄答福李桂玲黄建国戴惠萍戴燕清李双志
综合组:组长:陈炎坤
黄种凤李幼兰李瑞标陈志安刘家瑞陈幼兰 >>233
DL(ディープラーニング)なんかやるときはpython使うのが一般的だから何か勘違いしてるようだね >>230
アンサンブル学習って、弱識別器を融合させてく手法だけど確かに弱識別器を融合すればするほど汎化能力が下がるはずだよね。論文だと一文汎化能力が向上したみたいな書き方だけど…
一体どういうことだろね、多分汎化能力が落ちる学習ステージがどこかにあるからそのタイミングで学習を終了すればいいのかもね >>238-239
ロボット技術者も僕の問いに対して、いきなり罵倒から始める所以だろう。 先生の研究費で遊んでいれば
博士号とれて大企業の研究所に就職できた
それからずっとまったり遊んでいたのだが
急に原発探査のロボット開発しろとか、
まじめんどくさい。
なぜ大天才の私が
そんなロボットを
開発せねばならん? >>248
少し違うけど、入ってきた未知な入力をすでにある記憶から想起するようなネットワーク!
あと、相互統合型ネットワークが発話や歩行制御の方で注目されてきてるけど実用的になると思いますか? >>249
英語だとなんていうの?
日本語すぎて意味わからん。英語でもわからんかもだけど。 >>250
自己想起がAutoassociative networkで,
相互統合がInterconnecting networkになると思う.
どちらかというと今後,Interconnecting networkがロボットにどれくらい利用されるかの予想が聞きたいです! ロボティクスエンジニアってBoston Dynamicsで働いてるようなエンジニアってこと? >>252
もう1はいないから真意は分からんけど大体そういうことだと思うよ 何が妄想だ何がママゴトだ!?
俺は本気だ!!
チンピラ根暗どもが! 勉強不足ですみません.
URGのみでカルマンフィルタSLAMはできますか? 詳しくないけどカルマンフィルタってIMUから位置速度を推定するために使ってるから、IMUが必要なんじゃ。
レーザーだけだとスキャンマッチングしか出来ないかな。
URGに比べたらIMUなんて安いのありそうだけど。 ありがとうございます。
カルマンフィルタを勉強してもよくわかりません..
どうすればslam できますか? IMU(ジャイロセンサー)だけの方が楽そうだけど、どうなんだろうね。
スマホで実験する限り室内でもZorder結構正確に出てて、スリップ補正とか行けそうだったけど。 人型ロボット技術者は議論すらまともに出来ない。何故だろう? URGだけでもカルマンフィルタSLAMはできるよ!
カルマンフィルタはベイズフィルタの尤度とかの確率密度関数を正規分布で近似する考え方だからセンサー無しでも適応は出来るはず。 >>258
カルマンフィルタ勉強する前にベイズフィルタ勉強した方が分かりやすいよ!有名だけど確率ロボティクスって言う本がおすすめ。SLAMはベイズフィルタあたりを理解できれば簡単! >>259
絶対座標での位置推定が正確でなくて良いならIMUとオドメトリだけでも良いかも。ただ、このIMUにもオドメーターにも絶対座標の情報が含まれていないから絶対座標を推定した場合は環境情報が必要になるとおもう。 gazeboを使うとファナックや安川のロボットのシミュレーションもできるのかな? >>268
ありがとう
実際のファナック、安川のロボットプログラムから実行できますかね。 >>269
それも出来ると思うよ、プログラムが手には入れば ヒカル TV出演「年間5億は稼ぐ勢いですね」
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YouTuberになりたいのは馬鹿じゃない!YouTuberになる方法
https://www.youtube.com/watch?v=Fr0WXXZRMSQ
最高月収5000万円だとさ。年収じゃなくて「月収」な
おまえらもyoutubeに動画投稿したほうがいい
最低2年はやらないとここまではいかないだろうけど才能とアイデアと
企画力と継続力があればが大儲けできる可能性がなくもない
まだまだ他の職種に比べれば競争率は低いからオススメ >>270
ありがとうございます。
プログラムはあるので問題はモデルですね。 伝達関数から実際のプログラムの処理に変換する方法がわかりません
例えば1/(s+a)っていう伝達関数だったら入力uにe^at(=2.718^at)を掛けたらいいんですか? >>273
まず,プログラムは時間領域で動作するので逆ラプラス変換します(xは出力).
(s+a)u(s)=x(s)
u'(t)+au(t)=x(t)
これを離散化して,
u'[t]=(u[t]-u[t-1])/ Δt
x[t]=u'[t]+au[t]
これをプログラムすれば完成です.
他の伝達関数も同じ要領でいけます.
たぶんあっていますが,
間違っていたらごめんなさい. >>274
ごめんなさい,何かおかしいと思ったら入力と出力が逆でしたね...
u(s)=(s+a)x(s)
u(t)=x'(t)+ax(t)
これを離散化して,
x[t]=u[t]/a-x'[t-1]/a
x'[t]=(x[t]-x[t-1])/Δt
これでローパスフィルタになります.
ちなみに,x[t]の計算で使用しているx'[t-1]は離散化しているため一時刻前の物を使用していますがΔtが小さいので問題ありません. >>275
何度もごめんなさい,離散化間違ってますね...
正解は次のようになります.
x'[t]=-ax[t-1]+u[t-1]
x[t]=x[t-1]+x'[t-1]Δt
ちなみに,
x'[t]=-ax[t-1]+u[t-1]
x[t]=x[t-1]+x'[t]Δt
のように計算する方法もあるそうです.
メリットデメリットはあまり知りません...
これのイメージとしては(2つ目の方法を使って)
x'[t]=a(u[t-1]/a-x[t-1])を
x[t]=x[t-1]+x'[t]Δtに代入すると
x[t]=x[t-1]+aΔt(u[t-1]/a-x[t-1])となります.
これは,u[t-1]/aとx[t-1]の差に小さい値aΔtをかけて前の出力x[t-1]に足していくことで,少しずつ出力をu[t-1]/aに近づけます. >>276
見にくくなったのでまとめます.
u(s)=(s+a)x(s)
u(t)=x'(t)+ax(t)
これを離散化して,
x'[t]=-ax[t-1]+u[t-1]
x[t]=x[t-1]+x'[t-1]Δt
となります.Δtは時間幅です.
ちなみに,x[t]の計算でx'[t]を使うかのメリット・デメリットは
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/オイラー法
に載っていました. >>275
めっちゃわかりやすいです!ありがとうございます
ちなみにもう一個別の質問になるのですが,
伝達関数がb/(s+b)のときって
U(s)=b/(s+b)x(s)
ってなりますよね
これを逆ラプラス変換すると
u(t)=(be^-at) * ax(t)
ってなりますよね
ネイピア指数が出た時って離散化ってどうしたらいいですか?
すみません無知すぎて すみません。間違えました
伝達関数がb/(s+a)のときって
U(s)=b/(s+a)x(s)
ってなりますよね
これを逆ラプラス変換すると
u(t)=(be^-at) * ax(t)
ってなりますよね
ネイピア指数が出た時って離散化ってどうしたらいいですか?
すみません無知すぎて >>278
伝達関数がb/(s+b)のときはたぶん
x(s)=b/(s+b)U(s)
になるので
(s+b)x(s)=bU(s)として
逆ラプラス変換して離散化するとさっきと同じように解けると思います.
もし,伝達関数が(s+b)/bなのであれば,
bx(s)=(s+b)U(s)となり,
同じく逆ラプラス変換すると解けると思います.
もし指数が出てくるのであれば,それは微分方程式を解いてしまっているからだと思います.(解いてしまってもプログラムで計算することは可能ですがメリットは薄れてしまいます)(正確には指数形式を含む微分方程式も存在しますが特殊な例なのでほぼ考えなくても良いと思います)
プログラムでシミュレーションするのであれば逆ラプラス変換して微分方程式に戻すまでで十分です.
ただし,今回の場合はu(t)が未知関数であるので手計算で解くことは出来ません.
因みに,
u(t)=(be^-at) * ax(t)
を離散化するとしたら
u[i]=(be^(-aiΔt)) * ax[i] {i=0,1,2,...}
になると思います. 何度もすみません.微分方程式に戻すまでがいまいちわかりません
入力をu(t),出力をx(t)とおいて,伝達関数b/(s+a)は以下のような式になり
x(t)=b( 途中で送信してしまいました
何度もすみません.微分方程式に戻すまでがいまいちわかりません
入力をu(t),出力をx(t)とおいて,伝達関数b/(s+a)は以下のような式になり
x(t)=b/(s+a) * U(t)
(s+a)x(s)= bU(s))
とするんですよね?
これを逆ラプラス変換すると
x'(t)+ax(t) = bu(x)
u(x) = {x'(t)+ax(t)} / b
になるんだと思いますが,(s+a)x(s)を逆ラプラス変換したらx'(t)+ax(t)になるところがわかりません.
L(x') =-x(0) + L(x)なので,-x(0)というのが必要なのではないのですか? >>283
伝達関数というものが初期値を0として考えた時のX(s)/U(s)なので初期値を0として計算すれば大丈夫です.
また,微分方程式は状態とその変化量の関係を表す式であり初期値に依存しないため,初期値を好きにとっても求まる方程式は同じなのでどのみち初期値0で大丈夫だと思います. カルマンフィルタslam に対する答えありがとうございます。
ベイズフィルタを勉強します。 >>284
なるほど!
初期0で無視できるというふうに考えていいですね.
これで実装してみたいと思います.
ありがとうございました M・A・Oさんがショートアニメ「変形少女」#1「羽瑠編」でジェット機に変形する少女の声&主題歌を担当! 出演決定にあたってコメントも! | アニメイトタイムズ http://www.animatetimes.com/news/details.php?id=1496051284 http://www.robodk.com
robodkをダウンロードしてみました。
各ロボットメーカーのプログラムにexportできるのはわかったのですが、逆はできるのかわかりません。
わかる方いらっしゃいますか? やりたい事はファナックや安川のロボットプログラム
ファイル(テキスト形式化)をシミュレーションしたい
のですが。 ロボットのmodelを選択した後、File-Loadで読み込
めるファイルを見たところ、安川、ABB、Kuka、ユニ
バーサルロボットは読み込めますが、ファナックのファイルは無理でした。モデルやエクスポートは20メーカー
くらい対応してるようです。教育版は機能限定ですが、無料。使えるとおもったのですが、学生には無理なのか
なあ 産業用はまだ日本が強いですが、サービス用は出遅れてる印象なんですがどうなんですかね
ソフトバンクはかなり真剣に取り組んでいるように思えるけど、ホンダやトヨタはついでに研究してる程度に思える >>294 外乱が多い環境で柔軟に動くロボットが注目されてからは日本は全くダメですね...
産業用の時は精度を極めれば良かったのが様々なことを考えなければならなくなって、コツコツ積み上げるのが得意な日本人には不利な内容となっているように感じます。
未知環境での動作では精度の出し過ぎは逆効果ですもんね... 要求仕様を数値化しづらい分野には弱いんだなぁ
マトモにやってるところも多くないしロボットは数少ない世界と戦える分野だと思ってただけに悲しいわ >>296
ソフトバンクも頑張ってるのはAIの方で歩行制御とかはしなさそうだから日本で役に立つ家庭用ロボット作れそうな企業ないね...
パナソニックは介護とかも頑張ってるけどあまり性能上がってないし 研究機関では日本でもだんだん盛んになりつつあるから日本企業がもっと共同研究に乗り気になればいいのに 実用性でいうとパナソニックは結構やってるよな
ただアクティブリンクといい開発スパンが長すぎるわ...ベンチャー並のスピード感が欲しい
ソニーも最近始めたけど何がしたいのかよくわからん エンターテイメントはもうやらないって聞いたけどどうなんだろうか。AIBOの技術者の大部分はリストラされてるし...
医療福祉にシフトしたからパナソニックに似た感じになるのかと思った AIBOとQrio作ってたエンジニアからすると複雑だろうな 企業だと利益にならないことはできないから難しいよな
二足歩行本気で研究できるのって国プロの大学、産総研、重工くらいですかね? >>307
重工も学会であまり見ないから本気で取り組んでるのは前二つだけなのかも... 意外と水道橋重工みたいなのが一番楽しいのかもしれない >>309
まあ、あそこは楽しそう!
二足歩行ロボットもそのうちやらないかな... 海外でも注目されてるしな
実用性の高いものを作るほど地味になる風潮あるからなぁw