第3回 AIロボット入門講習会

2022/11/20(日)13:00 〜 16:30 開催
ブックマーク
#Windows, #Ubuntu, #Python

イベント内容

著者陣
講師陣：東京大学・本郷書籍部にて左から出村、タン(ノートPC内)、升谷、萩原

本講習会について

  • 本講習会では、家庭環境で人々の生活を支援する知能ロボットの作り方（開発環境、アルゴリズムなど）や発展的な技術を紹介します。
  • 「ROS2とPythonで作って学ぶAIロボット入門」（講談社）の著者陣が自ら講師となって説明します。講習会では教科書として、同書籍を使いますので用意してください。本執筆の裏話などを聞けるかもしれませんね。
  • 次世代の知能ホームロボティクスを支える人材の育成、RoboCup@Home Leagueで活躍するロボカッパーの育成、同リーグで培ったロボット工学・ＡＩ技術の教育的な展開を目的とします。以下のような参加者を想定しておりますが、当該分野に興味をお持ちの方に広くご参加頂ければ幸いです。
  • 本講習会は、RoboCup@Home Education Leagueの実行委員・参加チームの協力のもと日本ロボット学会インテリジェントホームロボティクス研究会の主催により実施されます。参加申込や問い合わせは、ページ下部をご確認ください。

開催形式

  • オンライン開催（参加登録者を対象にZoomのリンクを共有します）
    • 当日参加されない方は，「録画・資料のみ（当日のZoom不参加）」の参加枠でご登録ください
    • 参加登録者を対象に本イベントページにて，録画・資料の共有を予定しております

想定する参加者

  • AIロボットに興味のある高校生，学部低回生，社会人
  • これから研究室でロボットを使って研究を始める学部生、大学院生
  • RoboCup@Home Leagueに参加したい社会人など
  • ROS2の初歩を学びたい学生や社会人
  • 大学や高専で「ROS2とPythonで作って学ぶAIロボット入門」を教科書として検討している教員

本講習会に参加するメリット

  • AIロボットを俯瞰するための基礎理論ならびにそれを実現するROS2とPythonによるプログラミングを学べます．
  • 教科書の著者が自ら講師になって説明するので疑問点などを直接著者に聞けます．
  • ハンズオンではブレークルームを作りグループを分け，参加者交流の場を提供します．人脈を広げる機会を提供します．
  • 講師はRoboCup@Home Educationの代表や運営委員です．RoboCup@Home Educationに参加を検討している方には情報を提供できます．
  • 出村は大学学部生の授業でこの教科書を使っていますので，教科書採用をご検討の方に情報を提供できます．

講師

  • タン ジェフリー トゥ チュアン（MyEdu人工知能ロボット研究センター 主任）
  • 升谷 保博（大阪電気通信大学 教授）

内容（予定）

時間 内容
13:00 - 14:30 第5章 ビジョン（タン）
14:30 - 15:00 休憩
15:00 - 16:30 第6章 マニピュレーション （升谷）

第5章 ビジョン

  • 概要:
    • ROS2の初学者を対象に教科書第5章の概説と実演を行います．
  • 必要なもの:
    • 教科書
    • 教材プログラムの実行環境．
      • 教科書用のDockerイメージが利用できるようになったPC．
      • または，Dockerを使わずに，ご自分で構築した開発環境．
      • この本で提供するDockerイメージをWindows上で利用する場合は，カメラ等のハードウェアを利用することができません。第５章のプログラムは，実際のハードウェアを使うため，Ubuntu上でしか動作が確認できていません．Windowsで開発されている方は，VirtualBox、VMWareなどのバーチャルマシンにUbuntuをインストールしてサンプルプログラムを実行する事が可能です．
    • USBカメラ，RGB-Dカメラ（Intel RealSense D415、D435，Orbbec Astraなど）．
  • 事前準備:
  • 実演:
    • 5.3.1節：OpenCVによる画像処理 imgproc_opencv
    • 5.3.2節：ROSにおけるOpenCVの画像処理 imgproc_opencv_ros
    • 5.3.3節：深度データのサブスクライブ rs_launch
    • 5.5.1節：Cannyエッジ検出 canny_edge_detection
    • 5.5.2節：Haar特徴量ベースのカスケード分類器による顔検出 face_detection
    • 5.6.1節：QRコードの検出 qrcode_detector
    • 5.6.2節：ArUcoマーカによる位置・姿勢推定 aruco_node_tf
    • 5.7.2節：YOLOの物体検出 object_detection
    • 5.7.2節：検出物体の位置推定 object_detection_tf
    • 5.7.2節：物体検出のサービスサーバ object_detection_srv

第6章 マニピュレーション

  • 概要:
    • ROS2の初学者を対象に教科書第6章の概説と実演を行います．
  • 必要なもの:
    • 教科書
    • 教材プログラムの実行環境．
      • 教科書用のDockerイメージが利用できるようになったPC．
      • または，Dockerを使わずに，ご自分で構築した開発環境．
    • 株式会社アールティのロボットアームCRANE+ V2
      • 実機がない場合でも，Ignition Gazeboによるシミュレーションが可能です．
  • 事前準備:
    • 教科書用のDockerイメージの利用方法は，以下のページを参考にしてください．
    • 教科書の第6章を一度読んでください．第2章の知識を前提としますので，自信がない方は第2章も読み直してください．
    • ロボットアームの実機を使う方は，以下のページを見て準備や動作確認をしてください．
  • 実演:
    • 6.1 簡単なロボットアームのモデル simple_arm
    • 6.5.5 関節を動かすプログラム commander1
    • 6.5.5 自分のプログラムを作る challenge6_1
    • 6.5.6 手先を動かすプログラム commander2
    • 6.5.7 ロボットの状態を受け取るプログラム commander3
    • 6.5.8 ROS2のアクション通信を利用するプログラム commander4
    • 6.6.3 tfを使ったプログラム commander5
    • 6.8 他のノードから指令を受けて動作するプログラム commander6

教材

参考資料

質問形式

  • 口頭もしくはzoomのチャット欄でご質問ください．
  • 口頭で質問される際は各自でミュートを外していただき，質問を行ってください．

注意事項

  • 本講習会はZoomで録画をおこない，参加登録者を対象に公開を予定しています．予めご了承ください．
    • Zoomの録画内では，顔や名前が表示される可能性があります．
    • 原則，編集等は行いません．録画内で顔や名前が公開されることにより問題が生じる場合は，事前にお問い合わせください．
    • ブレークアウトセッションを利用したハンズオンなど，一部の内容は録画に含まれない場合があります．
  • 質疑応答の時間を除き，発表中，発表者以外の方は原則ミュートでお願いいたします．ミュートになっていない方を見つけたときは，運営側でミュートさせていただくことがあります．
  • チャット，口頭問わず，誹謗中傷を禁止します．

主催：　日本ロボット学会インテリジェントホームロボティクス研究専門委員会
https://www.i-homerobotics.org/

注意事項

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