2016年3月22日火曜日

VirtualBox(5.0)のゲストOS(Windows8.1)からホストのWebカメラ(Ubuntu)を使う

ホストOSがWindowsの時に、VirtualBox上のUbuntuでWebCamを使う方法です。
といっても、VirtualBoxのVersionが5.0の人は超簡単。4.Xの人はExtension Packが必要らしいです。

1.Windows側設定
まずWindows画面のDevices->WebCamsで自分の使うWebcamをチェック。


2.Ubuntu側設定
Terminalで
sudo apt-get install fswebcam

3.チェック
sudo apt-get install imagemagick
fswebcam -r 640x480 --save test.jpg
display test.jpg

とすればtest.jpgで画像が出てきます。しかし、動画でない。リアルタイムで表示させてみましょう。

Cheeseを立ち上げます。標準で入っているはず。真っ黒画面が長いですが、ちょっと待つと



ぉおー。完成


2016年3月19日土曜日

Rasberry Pi 2 にUbuntu 14.04をインストールする(From Windows 10)

Rasberry Pi 2 を買ったので、さっそく動かすか・・・と考えたけど、Rasbianで後で問題がでたら面倒なので、いきなりubuntu14.04を入れました。

1.DD for Windowsのダウンロード

2.OSイメージのダウンロード
 2015-04-06-ubuntu-trusty.zip 

3.OSイメージの書き込み
DD for Windowsを立ち上げて、ディスクの選択をするが見つからない?何故、とおもって検索したら、

私は今Windows10ですが同じ症状がでました。そのため、実行ファイルDDWin.exeを右クリックした管理者権限で実行を行う。

ファイル選択で、先ほどのOSイメージを選択。
照合でいろいろ言われるが無視。書込を実行。ここでも、容量が4GB以上ですがいいかとか聞かれるがとりあえず無視する。
4.起動
ディスプレイとキーボードを繋いで、電源を指すだけ。

参考;
http://raspi2.hateblo.jp/entry/2015/04/18/190427
http://qiita.com/rytmrt/items/9c4601586479fff6d77c

2016年3月18日金曜日

テラモーターズがドローンで新会社を設立、土木測量から業務向け市場開拓へ

徳重さん。尊敬していますがすごいですね。コマツがアメリカの会社と似たことを始めたのはニュースで知りましたが日本でもこの事業を始めるとは。テラモータースも日本の市場に一石を投じると思い注目していましたので、これからの発展が楽しみです。日本帰ったら、会ってみたいな。

http://jp.techcrunch.com/2016/03/16/terra-drone/


昨年年商が約3億円だったものが、2016年3月締めの今期は30億円ほどと一気に10倍になる見込み―。そんな数字を聞いてぼくは驚いたのだけど、テラモーターズが次に取り組むのはドローンなのだった。
電動バイク市場をアジアで開拓してきたテラモーターズは先ほど都内で記者会見を行い、ドローンビジネスを行う新会社「テラドローン」を設立したことを発表した。設立は2016年3月で資本金は3300万円。TechCrunch Japanでは会見に先立って代表の徳重徹氏に話を聞いた。
今回の新会社は、山形県を拠点に土木向け測量などをドローンで行ってきた実績のある企業、リカノスからドローン関連事業の譲渡を受けて開始するものでゼロからハードやソフトを作る話ではない(事業譲渡の金額は非公開)。徳重氏によれば、リカノスは過去1年半ほどゼネコンから受注して測量を自動化するビジネスを行ってきたという。
「本当に必要なのは自動化じゃないんです。この業界は保守的で、ドローンを持ってきて自動化しますといってもダメなんです」
例えば大手ゼネコンの建設現場というのはプロマネのような人がいて、最初に測量のための基準点を打つ。それから平面図と断面図を作るが、現在ドローン関連に取り組む企業は、そうした基本的な現場理解に欠けているのではないか、というのが徳重氏の見立てだ。
ハードウェアはDJIやParrotなど個人やハイアマチュア向けのベンダーがしのぎを削っていて、ここで勝負するのは難しい。しかし、個別用途ごとにソリューションを作りこむビッグプレイヤーは、まだこれから5年くらいで出てくるだろうと見ていて、テラドローンはその地位を狙う。
「パソコンと同じ展開になると考えています。ドローンのハードウェアはコモディティ化して、IBMやHPのように各産業向けソリューションを販売する業務用サービスが伸びる」
欧米でドローン関連スタートアップが多く立ちがっていることはTechCrunchでも日々お伝えしている通りだが、徳重氏の目にはプロダクトアウトすぎて、マーケットニーズを掴む重要性を軽視しているように見えているようだ。まだ北米のドローンベンチャーも売上が上がっているわけではないし、無人宅配についても、都市部、特に日本だと下に人がいないことが重要なので、まだビジネスとしての成立は、だいぶ先のことだろうという。
ビジネスの立ち上がりに重要なのは現場ニーズを掴むことだという。
photo01「ハードウェアは、そんなに関係がないんです。カメラにカスタム入れたりというのは特許も含めてありますが、それよりも、対空標識の置き方をどうするか、どういう飛ばし方をするか、後処理はどうするかという総合的なファクターの調整が大事です。現場は別にドローンの写真が欲しいわけではないですから」
リカノスは1年半の実地の経験から土木測量に使える精度を出せるノウハウを蓄積しているという。一般的なドローン空撮による測量で誤差がメートル単位となるところが、5センチ単位になっているという。ほかにも、コスト管理のために切土・盛土から土量を数センチ単位で把握することが大事だが、ドローンを使う既存の方法では全体の面積のうち80%以上のち天で20センチ以上の誤差となる、というよう課題を解決している。この結果、測量時間は10分の1、コストは5分の1になる。
「建築だとミリ単位ですが、土木なら5センチで使えるんです。でも逆に、いくら無人化します、自動化してコストを抑えますといっても誤差が2メートルでは意味がありません」
ドローンというと無人化や自動化の面が注目されているが、そうではなく実際のビジネスとしてマネタイズができるところを狙うのは、テラモーターズがアジア市場で取り組んできた経験もあってのことだと徳重氏はいう。
「そもそも市場を見つけるのが大変なんです。EVが注目されていますが、イーロン・マスクのテスラですら、たかだか年間5万台です。GMは1000万台程度なので0.5%に過ぎません」
r6テラモーターズはバングラデシュやベトナム、インドで2輪電動バイクや、3輪タクシー用の電動バイクといった市場を開拓してきたという。例えば、村の間の移動という「ラスト1マイル」でサイクルリキシャと呼ばれる人力の乗り物が使われている地域に向けて出す電動バイクを開発したり、3輪タクシーを作ったりといった具合に、それぞれのニーズや市場は全然違うという。
「まずそれぞれの地域で市場を見つけて、作りこんでいくんです。高すぎるとか、あれがダメ、これがダメと言われながらプロトタイピングを2度、3度とやっていく。今期の売上が30億円と10倍なのは、準備期間が2年ぐらいあって売上は昨秋ぐらいから上がり始めているということです」
年商30億というのは上場には十分にも見えるが、徳重氏は上場よりも当面はメガンベンチャーになることを目指すという。
「半年前から新規事業としてAI、VR、ロボットなどいろいろ検討してきました。これから業務用ドローンサービスが伸びる、いまはDJIかもしれないけど、5年後10年後だと違うでしょう。そのときのプレイヤーはまだ見えていません。今はまだ途上。お客さんがお金を払っていません。今後、われわれがソフトウェアの会社を買収することもあり得ます」
テラドローンでは、土木測量のほかに、農薬散布や点検維持管理などが応用としてみえていて、ドローン宅配はいちばん最後と考えているそうだ。
「ともかく市場を見つけること。キラーアプリを見つければ解決すべき問題は出てくるはずです。そのとき電気だけじゃなくてハイブリッドを使うかもしれないし、飛行機型のドローンを使うかもしれません」

2016年3月16日水曜日

賞金総額1億円超の世界最大ドローンレース「World Drone Prix」、2016年の決勝戦の様子を空撮で体感

ちょーかっけー

http://gigazine.net/news/20160316-worlddroneprix-2016/




賞金総額100万ドル(約1億1300万円)をかけて世界最速のドローンを決定する世界最大のドローンレース「World Drone Prix 2016」がアラブ首長国連邦の都市ドバイで開催されました。世界26カ国から150以上のチームが参加して競い合った結果、なんと15歳の少年がパイロットを務めるチームが見事1位の座に輝き、25万ドル(約2800万円)の賞金を手にしました。そんな世界最速のドローンによる決勝コースの空撮映像など、会場の熱気が伝わるムービーが公開されています。

World Drone Prix
http://www.worlddroneprix.com/

World Drone Prix(WDP16)は2016年3月11日・12日に行なわれた世界初の大規模なドローンレースです。パイロット・ナビゲーター・技術者・ピットクルーを含む最低4名のチームから参加することができ、日本でも国内選考会が行なわれ、3チームが実際にドバイで予選出場を果たしています。

そんなWDP16の初日の様子がわかるダイジェストは以下から見ることができます。

World Drone Prix 2016 - Race Day 1 - YouTube


会場はこんな感じで、アリーナにはたくさんの観客が訪れています。


ピットでドローンを整備する技術者たち。


いよいよレースの始まり。台の上にドローンをセットして……


世界最速のドローンを決定する世界最大のレースの幕開けです。夜になるとコースにはLEDライトが点灯するようになり、その未来を感じさせるSFな外観は完全にリアルF-ZERO


パイロットはこのように、FLV(First Person View)ゴーグルを装着している人が多く、実際にフライトするドローンの視点を通じて機体をコントロールしている模様。


しかし、最高時速が100kmを超えるドローンも存在するため、時には目まぐるしい速度感にコントロールを失い……


コースに激突して墜落してしまうことも起こってしまいます。空中を時速100kmで飛行するのは、同速度で自動車を走らせるのとは比較にならない運転技術が必要とされるはず。



1日目は150以上のチームが参加してレースが行われ、2日目の最終レースに進出となるのは上位4チームだけ。100万ドルの賞金をかけたドローンレースが行われた決勝戦のダイジェストは、以下のムービーから見ることができます。

The 1 Million Dollar, World Drone Prix Final. #WDP16 - YouTube


泣いても笑っても勝敗が下る最終日、前日を勝ち残った出場者は愛機にキスをして勝運を祈っています。


コースはこんな感じの骨組みになっており、コースからはみ出てもOKですが、随所にあるチェックポイントのループを漏らさずにくぐる必要があります。


ピットインサークルはコースの端にあり、クッションにドローンを突っ込ませて時間短縮を狙うチームも。


夜になるとコースは輝かしくライトアップされ、観客の興奮も高まります。


コースを構成する骨組みは、両端が突き出て飛行経路の障害になっているだけでなく、ぐにゃぐにゃ動いて飛行の難易度を高めています。迫り来る骨組みを時速100kmでかわすことができるものなのでしょうか……。


そんな驚異のレースを制したのはイギリスから出場した15歳の少年で、25万ドル(約2800万円)をゲットしたわけです。2位は開催国であるアラブ首長国連邦のチームで、賞金は12万5000ドル(約1400万円)、3位がロシアのチームで賞金は5万ドル(約560万円)、4位がオランダのチームで、4位~8位の賞金はそれぞれ2万5000ドル(約280万円)です。トラックレース以外にもフリースタイルレースにも1位~5位に賞金がかかっており、合わせて総額100万ドルとなっています。


というわけで、世界最速を証明したナンバーワンチーム「Banni UK」ですが、15歳でチームのパイロットを務めるルーク・バニスター氏が決勝戦でフライトさせたドローンで、コースを空撮した臨場感あふれるムービーは以下から見ることができます。何度かピットインを挟みますが、9分近くにわたって同じコースをスゴイ速度で周回し続けており、その集中力はまさに必見です。

Banni UK's FPV as he takes on Dutch Drone Race Team - YouTube


2016年3月12日土曜日

Deeplearning Chainer のインストール(CPU only, Ubuntu)

元々は、android 対応していることもありtensorflowを使おうと思っていたのですが、やってみたいことを実現している人が公開しているコードがchainerを使っているので、これからはchainerを使うことにしました。コード書き換えの手間を減らすことと初心者なので人のを読んで勉強と思って決めましたが、まぁヘタレです。
今回はUbuntuにインストールしてみました。皆さんはGPUを使っていてCPUのみでの人がすくなく、過剰な部分もあると思います。しかし、結論にもありますがやってみればGPUにいくと思いますので、そこはご愛敬ということで。

1.前提ソフトウェアのインストール
sudo apt-get install g++
sudo apt-get install python-dev
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python get-pip.py
sudo apt-get install python-pip
sudo apt-get install libblas-dev liblapack-dev gfortran

2.numpy とscipyのインストール
pip install --user numpy scipy
sudo apt-get install python-numpy python-scipy

3.Cudaのインストール
まずダウンロード下のURLに行き、自分の環境にあったものを落としてきましょう。3/12時点ではVersion 7.5でした。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

ダウンロードが終わったら、
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

4.cuDNNのインストール
これまたダウンロードしましょう。いきなりは落とせなくて登録しなければなりません。登録したら、v4 をダウンロードします。Chainer公式サイトにv2, v3も書いてあったのでそっちでもいいと思いますが、とりあえず新しいものを入れておきます。
https://developer.nvidia.com/cudnn

インストールの仕方はココに書いてあります。Linux版だけ抜粋。
tar -xzf filename
cd <installpath>
export LD_LIBRARY_PATH=`pwd`:$LD_LIBRARY_PATH

5.chainerのインストール
さて、やっと本題です。Chainerをインストールします。
sudo pip install chainer
or
pip install --user chainer

6.サンプルを動かしてみましょう。
まずはGitでサンプルを落としますが、gitがない人も考えてgitのインストールから
1. sudo apt-get install git
2.git clone http://github.com/pfnet/chainer.git
3.上で落としたフォルダに入り、exampleの中に行く
python train_minist.py (CPU版)
or
python train_minist.py -g (GPU版)

あとは、時間との闘いです。実は、諸般の事情と将来を考慮して、これをWindowsのVirtualBox(4core使用)にインストールしたUbuntuの上で走らせているのですが、遅い!!参考の人はGPUを使ってepoch 20 で 1分30秒くらいと書いてありますが、私の場合、1 epochで5分はかかっています。3.2G 8coreのマシンをVirtualBoxで4coreしか使わない等、マシン性能が大幅に削られている影響なのでしょうが・・・。tanakahxさんのGPUが必要との意見に激しく同意です。

参考:
http://tanakahx.hatenablog.com/entry/2015/10/12/214738

2016年3月10日木曜日

DeepLearning 分散強化学習のニュース

どれもすげぇ。これやってみよう。

分散深層強化学習でロボット制御
https://research.preferred.jp/2015/06/distributed-deep-reinforcement-learning/

CES2016でロボットカーのデモを展示してきました
https://research.preferred.jp/2016/01/ces2016/#more-5412

14台のロボットアームに分散自己学習させて人間が数年かけて覚える動作を爆速で経験して身につけさせる恐るべきムービーをGoogleが公開
http://gigazine.net/news/20160310-google-deep-learning-robot/



OpenCV3.0 で already defined の LINK error

OpenCV3.0に変更した際にでた山のようなLinker Error. 下のような感じ。

Error 1 error LNK2005: "public: __thiscall std::_Container_base12::~_Container_base12(void)" (??1_Container_base12@std@@QAE@XZ) already defined in foo.lib(foo.obj) C:\foo\msvcprtd.lib(MSVCP120D.dll) footest

どうやら2回定義しているらしい。ってことで、以下のことをしたら治りました。なんで治ったか、面倒で考察はあと。

1.
C++ -> Code Generation
  Runtime Library を Multi-threaded Debut(/MTd)
に変更

2.
Linker->input
 Ignore Specific Default Libraries に LIBCMTD.lib
を加える。

reference:
http://stackoverflow.com/questions/8498291/standard-library-already-defined-in-lib-causing-linker-error
https://msdn.microsoft.com/en-us/library/2kzt1wy3.aspx

2016年3月9日水曜日

「人工知能vs世界最強の棋士」囲碁対局は人工知能のAlphaGoが勝利、5番勝負の初戦を制する

囲碁は難しいといわれていたが、初戦勝った。すげぇ!。次が楽しみ。

ちなみに、このAI(AlphaGo)の論文がNatureに載っているみたいですので、紹介。
http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/pdf/nature16961.pdf

http://gigazine.net/news/20160309-google-alphago-win/



Googleの人工知能「AlphaGo」と囲碁のトップ棋士イ・セドル九段による対局が2016年3月9日にソウル市内で行われ、なんとAlphaGoが勝利を収めました。

米グーグル人工知能、囲碁で世界トップ級棋士に初戦勝利  :日本経済新聞
http://www.nikkei.com/article/DGXLASFG09H3O_Z00C16A3000000/

2016年3月9日に行われた第1戦は、セドル九段が投了(ギブアップ)したことでAlphaGoが勝利を収めました。以下の画面はセドル氏が投了する直前の様子。


これにより、5戦行われる対局の初戦はAlphaGoの勝利となりました。


続く第2戦は翌日の3月10日(木)に行われる予定。開始時刻は韓国時間で13時、日本でも同時刻となっています。セドル九段が巻き返しを見せて同点に持ち込むのか、それともAlphaGoが2勝目を挙げて勝利に王手をかけるのか、関心が集まります。


約1万円の激安オープンソース3Dスキャナー「CowTech Ciclop」

これは安いし、パッと見では精巧。素晴らしい。

http://gigazine.net/news/20160309-cowtech-ciclop/



立体物を簡単に出力できるのが3Dプリンターですが、出力するには3Dモデリングソフトなどを駆使してデータを作成する必要があります。直線的なものならばモデルを作成するのも比較的簡単ですが、有機的な曲線を多く持つものを出力するならばモデリングソフトなどを使うよりも3Dスキャナーを用いた方がモデルデータをはるかに楽に作成できます。そんな3Dスキャナーを激安のわずか99ドル(約1万1000円)で購入できるプロジェクトがスタートしました。

CowTech Ciclop Open Source 3D Scanner
http://www.cowtechengineering.com/

わずか99ドルのオープンソース3Dスキャナー「CowTech Ciclop」がどんなものかは以下のムービーを見ればわかります。

CowTech Ciclop Kickstarter Video - YouTube


プロジェクトの発起人であるジェイソン・スミスさん。


これがオープンソースの3Dスキャナー「CowTech Ciclop」。これは同じくオープンソースのスキャナーである「BQ Ciclop」のデザイン・ソフトウェアを改良し、より安価に入手できるよう改良したモデル。CowTech Ciclopは新たな専用Arduinoシールドを採用しており、一部のパーツをユーザーが自身で出力して組み立てて作成することで安価に入手可能となっています。


スキャナーの解像度は0.5mm


スキャンできるサイズは200mm×205mm


CowTech Ciclopはユーザーが自身の3Dプリンターで出力したパーツを組み立てることで完成する3Dスキャナー。出力するパーツのカラーや解像度は自由で、組み立ては30分未満で完了する簡単な作業とのこと。


スキャナーで使用するレーザーやモーター、カメラ、アクリルパーツ、Arduinoシールドなどはキットとして販売されます。


CowTech Ciclopはパーツを出力するのにかかる時間がBQ Ciclopよりも51%も短くなっており、パーツの容積も33%削減されています。


115mm×110mm×65mm以上のサイズを出力可能な3Dプリンターならパーツを作成可能。


ここがスキャン台。


赤色に光る部分がレーザーで……


手前の台にスキャンしたいものを置きます。スキャンにかかる時間はわずか2~8分。


スキャン時は台がくるくる回ります。



スキャンしたデータはこんな感じ。3Dモデルのメッシュの細かさをみればいかに精巧なデータがスキャン可能かわかるはず。


スキャンしたモデルの全体像。


実際にCowTech Ciclopでスキャンしたライオンのフィギュア(左)と、CowTech Ciclopでスキャンしたデータを0.2mm解像度で出力したフィギュア(右)。


別角度から見るとこう。赤がスキャンしたデータを出力したものですが、姿形はそっくり。


そんなCowTech Ciclopは現在クラウドファンディングサイトのKickstarterで出資を募集中。目標金額は1万ドル(約112万円)ですが、記事作成時点ですでに899人の出資者から約12万ドル(約1400万円)が集まっており製品化はほぼ確実。CowTech Ciclopをゲットしたい場合は99ドルの出資でスタンダードキット(必要なパーツの一部を3Dプリンターで出力するキット)のCowTech Ciclopをひとつゲット可能で、必要なパーツが全てそろったRTS(Ready to Scan)キットが149ドル(約1万7000円)でゲット可能。発送は2016年4月を予定しており、日本への発送にも対応していますが、送料として追加で47ドル(約5300円)が必要となります。

なお、CowTech Ciclopの出資期限は2016年3月23日(水)の8時27分です。

CowTech Ciclop - $99 Open Source 3D Scanner by Jason Smith — Kickstarter