ここには、ユーザーが作成した様々な RTコンポーネントが登録されています。 コンポーネントの概要、スクリーンショット(または関連する図)、ページ、ソースコードまたはバイナリパッケージへのリンクがあり、自分の必要なコンポーネントを探してダウンロードすることができます。
なお、ここには NEDO 次世代ロボット知能化技術開発プロジェクト(H19-H23)の成果、過去の RTミドルウエアコンテストの応募作品も含まれています。
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このプロジェクトは機能的に大きく2つに分かれています. 1つはOROCHIの手先に固定したKinectを使用してOROCHI正面に座っている人の顔を検出してOROCHIがその人の顔を追うように動きます. もう1つの機能は,Bluetoothモジュールを備えた車型ロボットの頭部にARマーカーを付け,その上方に設置されたもう一台のKinectを使用して車型のロボットの位置を検出し,ロボットの動きを制御するというものです. 最終的に,OROCHIで検出した顔の輪郭に沿うように車型ロボットが走行することを目標とします.
以下が作成・使用したコンポーネントです
括弧内の文字の説明
・既存:既存のRTCを使用 ・編集:既存のRTCを修正 ・新規:新規に作成したRTC
β-RNAは、株式会社アドイン研究所が開発・販売する「ファジィニューロ学習・推論エンジン」です。従来の学習系とは違い、ファイジィ理論とニューラルネットワークの利点を合わせ持つ、新しい学習・推論エンジンです。手本となるデータを学習させるだけで、自分でルールを生成し、学習したルールに基づいて作業を実行します。
実用的なロボットを開発するには、データ(状況)から学習し、推論(判断)をおこなう機能が必要になると考えられます。この、学習、推論機能を、RTコンポーネントとして実現できれば、ロボット開発の効率が向上するはずです。
学習・推論は、人工知能の“機械学習”という分野で研究されています。“機械学習”では、学習・推論を、次のように考えます。
MobileHIRO操作用統合環境は移動型双腕ロボットMobileHIROを実機およびシミュレータ(Choreonoid)上で動作させるための統合環境です。
この統合環境では、移動型双腕ロボットMobileHIROの移動・把持動作の計画作成を行い、計画に基づいた指令を実際のロボットへ送信し作業を行わせることを目的としています。
本システムを利用することで、MobileHIROを以下の2つのステップで運用することが可能となります。
公開準備中
このコンポーネントは、マイクロビジョン社製USBカメラ(MCM-4302)1台を制御する機能を有する。
Eclipse Public License v1.0を適用しています。
IDEC株式会社 rtc_support@idec.co.jp
ドキュメント/ソースコード/バイナリコードは以下のURLから入手できます。 http://code.google.com/p/idec-rtcs/
このコンポーネントは、画像ファイルを読み込んで、画像データ上の教示用の補助マーク1点を検出して、ロボット座標系におけるマーカの2次元座標で算出する。
このコンポーネントは、データポートより、部品トレイ上のマーカ座標を読み込んで、そのマーカ座標と設備情報から、各部品の座標を算出して、その座標をロボットコントローラのロボット位置変数へ書き込む機能を有する。
このコンポーネントは、ステレオ画像上より、マーカの座標を検出してマーカ配置パターンを識別する。
モーションエディタ/シミュレータ
動力学シミュレータ
統合開発プラットフォーム
産総研が提供するRTC集
東京オープンソースロボティクス協会
ネットワーク分散環境でデータ収集用ソフトウェアを容易に構築するためのソフトウェア・フレームワーク
ここには、ユーザーが作成した様々な RTコンポーネントが登録されています。 コンポーネントの概要、スクリーンショット(または関連する図)、ページ、ソースコードまたはバイナリパッケージへのリンクがあり、自分の必要なコンポーネントを探してダウンロードすることができます。
なお、ここには NEDO 次世代ロボット知能化技術開発プロジェクト(H19-H23)の成果、過去の RTミドルウエアコンテストの応募作品も含まれています。
>> 詳細検索
DROCHI
このプロジェクトは機能的に大きく2つに分かれています. 1つはOROCHIの手先に固定したKinectを使用してOROCHI正面に座っている人の顔を検出してOROCHIがその人の顔を追うように動きます. もう1つの機能は,Bluetoothモジュールを備えた車型ロボットの頭部にARマーカーを付け,その上方に設置されたもう一台のKinectを使用して車型のロボットの位置を検出し,ロボットの動きを制御するというものです. 最終的に,OROCHIで検出した顔の輪郭に沿うように車型ロボットが走行することを目標とします.
以下が作成・使用したコンポーネントです
括弧内の文字の説明
・既存:既存のRTCを使用 ・編集:既存のRTCを修正 ・新規:新規に作成したRTC
β-RNAによる学習推論コンポーネント
β-RNAによる学習推論コンポーネント
β-RNAは、株式会社アドイン研究所が開発・販売する「ファジィニューロ学習・推論エンジン」です。従来の学習系とは違い、ファイジィ理論とニューラルネットワークの利点を合わせ持つ、新しい学習・推論エンジンです。手本となるデータを学習させるだけで、自分でルールを生成し、学習したルールに基づいて作業を実行します。
開発の背景
実用的なロボットを開発するには、データ(状況)から学習し、推論(判断)をおこなう機能が必要になると考えられます。この、学習、推論機能を、RTコンポーネントとして実現できれば、ロボット開発の効率が向上するはずです。
学習・推論とは?
学習・推論は、人工知能の“機械学習”という分野で研究されています。“機械学習”では、学習・推論を、次のように考えます。
学習・推論コンポーネントができること
かくれんぼロボット
概要
甘えん坊ロボット
概要
OROCHIとKobukiの連携システム
概要
MobileHIRO操作用統合環境
概要
MobileHIRO操作用統合環境は移動型双腕ロボットMobileHIROを実機およびシミュレータ(Choreonoid)上で動作させるための統合環境です。
この統合環境では、移動型双腕ロボットMobileHIROの移動・把持動作の計画作成を行い、計画に基づいた指令を実際のロボットへ送信し作業を行わせることを目的としています。
本システムを利用することで、MobileHIROを以下の2つのステップで運用することが可能となります。
ダウンロード
公開準備中
MCM4302向けカメラ制御RTC
概要
このコンポーネントは、マイクロビジョン社製USBカメラ(MCM-4302)1台を制御する機能を有する。
ライセンス
Eclipse Public License v1.0を適用しています。
連絡先
IDEC株式会社
rtc_support@idec.co.jp
Download
ドキュメント/ソースコード/バイナリコードは以下のURLから入手できます。
http://code.google.com/p/idec-rtcs/
詳細座標位置検出RTC
概要
このコンポーネントは、画像ファイルを読み込んで、画像データ上の教示用の補助マーク1点を検出して、ロボット座標系におけるマーカの2次元座標で算出する。
ライセンス
Eclipse Public License v1.0を適用しています。
連絡先
IDEC株式会社
rtc_support@idec.co.jp
Download
ドキュメント/ソースコード/バイナリコードは以下のURLから入手できます。
http://code.google.com/p/idec-rtcs/
教示支援・座標位置補正コントロール
概要
このコンポーネントは、データポートより、部品トレイ上のマーカ座標を読み込んで、そのマーカ座標と設備情報から、各部品の座標を算出して、その座標をロボットコントローラのロボット位置変数へ書き込む機能を有する。
ライセンス
Eclipse Public License v1.0を適用しています。
連絡先
IDEC株式会社
rtc_support@idec.co.jp
Download
ドキュメント/ソースコード/バイナリコードは以下のURLから入手できます。
http://code.google.com/p/idec-rtcs/
概略座標位置検出RTC
概要
このコンポーネントは、ステレオ画像上より、マーカの座標を検出してマーカ配置パターンを識別する。
ライセンス
Eclipse Public License v1.0を適用しています。
連絡先
IDEC株式会社
rtc_support@idec.co.jp
Download
ドキュメント/ソースコード/バイナリコードは以下のURLから入手できます。
http://code.google.com/p/idec-rtcs/
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