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Sat Jan 29 10:42:35 JST 2022 (modified: Sat Jan 29 10:42:35 JST 2022)
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日本ロボット学会第139回ロボット工学セミナー

1月29日に1時間、自作の自己位置推定ROSパッケージについて話をします・・・と思っていたのですが、ROSパッケージを作って公開して宣伝するまでの一般的な話になりました。

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jus共催 第57回シェル芸勉強会リンク集

 12月30日(土)、自宅から配信しました。ご参加、ご協力いただいた皆様、ありがとうございました。今回は午前の部があり、 鳥海さん(@hid_tori)さんから構造化プログラミングという言葉にまつわるあれこれの話がありました。 次回も続きで鳥海さんの午前の部がありますのでぜひご参加を!

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【問題と解答】jus共催 第57回シェル芸勉強会

  • 問題で使われているデータファイルはGitHubにあります。クローンは以下のようにお願いします。
  • 環境: 解答例はUbuntu 20.04 LTSで作成。Macの場合はcoreutilsをインストールすると、GNUのコマンドが使えます。BSD系の人は玄人なので各自対応のこと。

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日記(2021年12月29日)

仕事は講義の課題の添削と卒論の添削。仕事じゃないけどシェル芸勉強会の準備。予稿を書かねばならぬが全くやる気出ず。

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12/30にシェル芸勉強会やります

 募集中です。

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たくさん推定器があるときの推定に関するメモ(その2)

書きかけ

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日記(2021年12月8日)

 本日は講義がひとつあり、他は研究上必要な妄想を布団の中でしていた。それから来年度の教材開発を少し進める。

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LiDARとGNSSの使い分け

 やりたいこと: 次の2つの推定器をどう使い分けるとよいか考えたい。

  • LiDAR+MCL: ビルがたくさんあると正確だけど、一度推定を間違えると回復不能になる。開けたところで弱い。
  • GNSS+カルマンフィルタ: 正確なときと、間違うときの差が激しい。ビルがたくさんあると間違いやすい。開けたところで強い。

前回のメモに基づいて考える。

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たくさん推定器があるときの推定に関するメモ

やりたいこと: あるものを推定するベイズフィルタがたくさんあって、互いに信念分布が違う形状のとき、最終的にどれをどれだけ信じればよいのかの計算。アンサンブル学習の話と関係あるのでちょっと文献を調べなきゃいけないが、その前に自分で考察してみる。

$$ \newcommand{\V}[1]{\boldsymbol{#1}} $$

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日記(2021年12月7日)

 昔、自分がブログに書いたもの(これとかこれ)を読んで、ちゃんと作文すれば面白いものを書けるのに、最近書いていないなあと反省。最近、だれも傷つけないようにするあまり、元来愚痴っぽいはずなのを押し殺し過ぎなような気がしていたので、もう少し自分を出さんといかんなと。このままでは単にうんこ好きのオッサンになっちまう。

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