東京大学
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時間単価制 |
1,000円 〜 1,500円 |
|---|---|
| 稼働時間/週 | 20時間/週 |
| 期間 | 1週間〜1ヶ月 |
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掲載日
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2022年06月24日 |
応募期限 |
2022年07月08日 |
必要なスキル |
| 応募した人 | 2 人 |
|---|---|
| 契約した人 | 1 人 |
| 募集人数 | 1 人 |
| 気になる！リスト | 7 人 |
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Visual SLAMを用いたリアルタイム位置推定 https://github.com/stella-cv/stella_vslam 単眼カメラによるVisual SLAMを実現するシステムであるstella_vslamの環境構築と性能評価を行なって頂きたいです．stella_vslamはOpenVSLAMのフォークされたバージョンで，現在最も整備されており使いやすいVisual SLAMだと思われます． 本来は自動運転やロボットの自己位置推定に使われるので，街や屋内でのデータセットに対して使われるのですが，今回は少し特殊な環境であるカーレースのオンボード映像に対してどのように振る舞うか検証しようと試みています． [https://youtu.be/JUbHn7egKHs] カーレースでは風景の遷移が非常に高速であり，同じコースを周回する点で自動運転と異なっています．またカメラに自己と他の車体が写るため，特徴点としてノイズとなります．自己の車体に関してはマスクすることが必要だと思われます．この特殊な環境に対して， 環境位置作成 作成した地図に基づく高速な自己位置推定 を行いたいです．最終的にはタイムスタンプとそれに対応する各車の座標を取得し，この動画で示されているようなTrajectoryやテレメトリーを再現することを目指します． [https://youtu.be/4ikWhv-1w5E] 納品するものは ・環境構築したDocker image ・stella_vslamをF1のオンボード映像に適用した結果の報告 ・自己位置推定にかかる時間の報告 必要となる知識: Dockerによる環境構築 SLAMに関する基礎的な理解 【 応募方法 】 ・簡単な自己紹介や実績、ポートフォリオをご提示ください。 ・条件提示にてお見積もり金額を入力してください。 ご質問がありましたら、気軽にお問い合わせください。 応募をお待ちしております！ |
| 特記事項 |
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