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ロボット、千葉ロッテマリーンズについていいかげんなことを書きます。
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今回で最後です。


まずはこの作品の感想を書きます。
 
 
流石にRSNPコンテストで最優秀賞を取っただけのことはあるのですが、「こんなシステムを作ってみました」になっているのが惜しいです。例えば「RTMとRSNPを連携させて遠隔のロボットを操作するシステムを構築するにはどうすればいいのか?」という手順のマニュアル化、あるいは手順を簡略化するツールを作るとか、もっと広い範囲で考えてほしかった。
あるいは何か既存のシステムよりも性能が向上したとか検証結果があれば違ったのですが、そういうわけでもなさそうです。
試みは面白いとは思いますし、ソースコードもよく書けています。少し詰めが甘いかなあという印象です。ちょっと使用方法に記述が雑だとは思いますが、マニュアルの出来も悪くないです。
ただ誰かが使うとか参考にするという段階に至っていないので、人によって評価が分かれそうな感じはします。
 
 
 
 
 
 
次にこの作品の感想を書きます。 
 
 
双腕ロボット制御機能共通インタフェースを使うのは挑戦的で面白いのですが、この作品のポイントはどこにあるのだろうかと疑問です。概要の説明をもっと書いたほうがいいです。ただ「双腕ロボット制御機能共通インタフェースを適用してみた」だけだとちょっと微妙かなあ。ソースコードはよく書けていると思いますし、起動スクリプトを用意しているのは親切だと思います。マニュアルをもっと加筆すれば評価は違うかもしれません。

 
 
 
他の気になった点は以下の通り。
 
 
・ちょっとonExecute関数が長い
・moveLinearCartesianAbs関数などで右腕と左腕で同じような処理を2回書いているのがなんだか気持ち悪い。無駄にコードが長くなっている。関数を使いまわすべき。
・動画がないのは痛い。何ができるのかよくわからない。
・使い方がよくわからない。右腕、左腕の共通インターフェースはどうやって使うのか?双腕共通インターフェースと同時に使えるのか?
・NeckInterfaceにgetFeedbackPosNeckというオペレーションを用意して、WaistInterfaceにgetFeedbackPosWaistというオペレーションを用意するのは非常に違和感。インターフェース名からどの部位を対象にしているかは明らかでは?
 
 
 
最後にこの作品の感想を書きます。
 
この作品は地味の一言に尽きる。
「深層学習」とか「教材」という単語は過去のコンテストの作品にもあった言葉ですし、物体を画像で認識して把持するだけなので見た目があまり面白くありません。特に「教材」がタイトルに入る作品は過去に腐るほどあったので、何か工夫がないと厳しいです。
悪い点もそんなにないのが地味さを際立たせているような気がする。
 
マニュアルはよく書けていると思うのですが、学習教材なので具体的にどの作業で何を学ぶことができるのかの説明が欲しいです。
学習時の動作はフローチャートがあったほうがよかったかもしれません。
あとはシミュレータが欲しいです。
onExecute関数にこんなに長々と書くのはやめてほしいなあ。初期姿勢に戻る処理が何回かあるので関数で定義してほしいです。




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今日もRTMコンテストの作品の感想を書きます。
3作品ずつ書くので次で終わりです。


まずはこの作品の感想を書きます。
 
市販のデバイスをRTC化するというよくある話なので、何らかの工夫がないと評価は低くなります。
この作品に関しては独自データ型の定義がポイントになるのだろうけど、なんだか定義しただけになっている感が否めません。色んなシステムで検証してもらわないと微妙な評価になりそうです。
マニュアルを見た感じ、RTCのビルド、起動する手順が一切書いていません。おそらく既存のRTCと同じ手順だからという理由で省略しているのだろうけど、だったら手順を書いたページに誘導するとかしてほしいです。
 
 
その他に気になった点は以下の通り。
 
 
・もうちょっと概要の説明が欲しい
・OpenVRはリリースされたものを使ったほうがいいのでは?
・ちょっとonExecute関数に書きすぎな感じはある
・openVive関数は初期化に失敗したら戻り値をfalseにするなどすべき
・どうでもいいことだが、CMakeのバージョンを書くぐらいならVC++のバージョンを書いたほうがいい
・OpenVRのパスは環境変数ではなくコマンドライン引数で渡してはどうか?
 
 
ソースコードに関してはよく書けていると思うのですが、今後の展望に書いてあることを今すぐやったほうがいいと思う。

 
 
 
 
 
 
 
次にこの作品の感想を書きます。
 
見た感じ特定の画像の矢印しか認識できないようですが、それが何の役に立つのかという感じはします。他の作品で機械学習を使っているものがありますが、この作品も色んな画像を認識できるようにしてみたらどうでしょうか。ちょうど深層学習の教材があるようなので、やってみてはどうですか?(適当)
この作品もCMakeLists.txtでOpenCVの設定をしていないため、無駄に手間を増やしています。

他の作品でも言っていることですが、このソフトウェアを使うことで何の問題が解決できるのか、だれが得をするのかを書いてほしいです。

なんでソースコード中に画像ファイルのパスを記述しているのか。マニュアルのソースコードが移っている画像にモザイクをかけていますが、そのソースコードが公開されている時点で意味がないのでは?まあどうでもいい話ですが。
 
 
ほかに気になった点は以下の通り。
 
・コンフィギュレーションパラメータを使ってほしい
・システムの例が載っていた方がいい
・グローバル変数はやめてほしい
・マジックナンバーはやめてほしい
・169~301行目に似たような処理が並んでいるので関数にして使いまわすべき
 

 
 
 
 
 
 
 
最後にこの作品の感想を書きます。
 
ちょっと概要の説明が手抜きすぎるような気がします。
「サービスロボットのため」とか書いている割には、どうサービスロボットに活用するのか書いていません。
システムの例を用意している作品がほとんどありませんが、それで大分見栄えが違うのでなんとかしたほうがいいです。
どの作品もグローバル変数を多用しているのは非常に気になります。大半はメンバ変数で問題ないので、何とかしてほしいです。
 
 
 
 
他に気になった点は以下の通り。
 
 
・カテゴリ名は設定してほしい
・TimedLongSeq型に位置のデータを入れるのはかなり疑問
・m_positions.data.length(3 * 6);<-この6って何?
 
 
 
残りは明日書きます。




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今年もRTMコンテストの作品の感想を書きます。
ちょっと野暮用で書くのが遅れました。楽しみにしている人には申し訳ないです。


まずはこの作品の感想を書きます。
何に使うのかよく分かりません。右に行くか左に行くか予測出来たら何が嬉しいの?という感じです。
実践的なシステムの例が無いのが痛すぎるような気がする。発表で突っ込まれると評価が下がるかもしれません。
ただコメントへの対応は速いし、動画を用意しているのは親切だし、全体的にやる気は感じられます。
 
他に気になった点は以下の通り。
 
 
・VelCalc関数で0.1で割る意味が分からない
・SeriesData関数で1000倍する意味が分からない
・numpy.arctan2を使ったほうが簡単では?
・CMakeが生成したファイルは消してほしい
・ファイル名はコンフィグレーションパラメータで設定すべきでは?
・RTCの使用方法をもう少し詳細に書いてほしい。というかビルドが必要なRTCは自動でビルドするスクリプトを作ってほしい。
 
 
 
 
コンフィギュレーションパラメータを使いこなしている人ってそんなにいない気がする。
 

 
 
 
次はこの作品の感想を書きます。
 
「やっていること自体面白そう」と言うのが大抵の人の感想だと思います。それ以上のものがあるかといわれると、今のところないです。
ビルド時に生成したファイルを消していないためファイルのサイズが驚異の452MBもあります。アップロードする前にちょっとは考えてほしいです。
まあ確かにあの装置を持っている人はいないだろうから、公開しているソフトウェアを使う人もいないのだろうけど、人に使ってもらおうという感じが一切ないのは問題だなあ。
 
なんでこっちの環境でデバッグしなきゃならないのかというのも疑問です。ただRTC単体ではなくシステムになっているので、その点は評価が高いと思います。
 
 
その他に気になった点は以下の通り。
 
 
・グローバル変数はやめてほしい
・CSVファイルの名前はコンフィギュレーションパラメータにすべき
・マジックナンバーはやめてほしい
・Voice_output0のVoiceInがTimedLong型のため、使い方が分からない
 
こちらの環境で動作確認ができそうな作品がほぼ無いような気がする。
 
 
 
 
 
 
最後にこの作品の感想を書きます。
 
概要説明が雑すぎる。開発したソフトウェアが何の役に立つのか、誰が得するのかをまず書いてください。
利用方法は詳しく書いてありますけど、CMakeLists.txtで予め設定しておけばVisual Studioでの作業はほぼ無くなるので、無駄に手間を増やしているように思います。コードを読んだ限り設定しようとはしているのですが、何故か途中でやめているように見えます。
 
上の作品は概要や背景は良く書けているけど利用手順の説明が雑で、この作品は利用手順はよく書いているけど概要や背景を全く書いていません。お互いのいいところを真似したらいい感じのマニュアルが作れそうです。
 
 
 
ほかに気になった点は以下の通りです。
 
 
・Kinectが複数接続されている場合はどうなるのか?
・グローバル変数はやめてほしい
・ERROR_CHECKでなんでエラーなのにRTC_OKを返すのか?
・283~285行目で角度をint型のdegree単位に直した後、289~291行目でintをdoubleに直しているのは意味不明。値が丸められている
・複数のBodyが取得できた時でも同じデータに格納して出力しているのは疑問
・応用例が欲しい
 
 
 
他の作品の感想は明日書きます。




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OpenRTM Lua版の0.4.0をリリースしました。
これで一応完成という事になります。

これでOpenRTM-aistにできてOpenRTM Luaにできない事はほぼなくなりました。
ev3devやRaspbian、Windows 10 Iotでも動作確認を行いました。Pythonは捨ててLuaを使ってください。

あと、Haiku OSに対応しました。Linuxは捨てて俳人になってください。Haiku使いを俳人というらしいです。嘘です。そもそもHaiku使いを見たことないです。
Haikuのシステム要件はメモリ128MB以上とされていますが、正直128MBではきつい。ただ軽いのは確かなようで、512MBもあればサクサク動きますし、256MBでもそれなりに動く。2GBでも動きが鈍いUbuntuと比較したら大違いです。とはいっても、LinuxにもTiny Core Linuxとか動作が軽いものは当然あります。ただHaikuとLinuxにはライセンスという決定的な違いがあります。HaikuはMITライセンスなので、Linuxに比べたらかなり緩いライセンスです。GPLライセンスが気に食わない人はLinuxと縁を切って俳人になってください。

Macにもついでに対応させました。別にMacでは使わなくてもいいです。Macを捨ててWindowsに乗り換えてください。FreeBSDは僕が今までに使った中で最低のOSですが、嫌々対応させました。Solarisはアカウント登録が面倒なので対応は諦めました。


計測と制御にミドルウェア特集号があったのですが、684ページのRTミドルウェアの実装一覧にOpenRTM Luaが何故か書かれていません。これは許されない。けしからん。
計測と制御の感想は次の記事で書きます。



RTMコンテストのページに他の作品のタイトルが載っているようなので見てみたのですが、なんだか対象ユーザーがピンポイントすぎるものが多いような気がする。世の中にSEED-Noidを持っている人がどのぐらいいるのだろうか。別にそれが悪いわけではありませんが。
タイトル見た感じで興味深そうなのは03、08、10かなあ。まだ内容が分からないので何とも言えませんが。





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OpenRTM Lua版の0.3をリリースしました。
マニュアルはこのページに移行しました。

LuaRocksに登録したため、luarocks install openrtmのコマンド一発でインストールできるようになりました。とりあえずコンテストまでにダウンロード回数1000回を目指します。足りない場合は自分でポチポチとインストールします。

無駄に単体テストの整備、コードカバレッジの計測もしました。
既に機能、品質ともに本家のOpenRTM-aistを凌駕しています。というわけでコンテストは最優秀賞ください。


ロゴも作成しました。





LÖVEのサンプルも用意したので使ってあげてください。








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