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Kubernetes・DevOps・MLOps を自分で動かして測った値で書くブログ · 2 件
デジタルツインとAI卓球審判:実際のバウンドで物理を合わせ、正解を知る試験場で審判を試す
公開競技映像の実バウンド1,777片で、卓球ボールの反発・摩擦・抗力・マグナス効果を再調整しました。調整後の値はITTFの30 cm落下基準を22.9 cmとして再現しましたが(デフォルト値26.0 cm)、サーブ予測の改善はサンプル23件のため有意ではなく、誤差の大部分は単眼カメラの深さから生じていました。調整した物理演算を用いて、シーン9種×劣化9条件×300シーン、計24,300件の判定を運用判定コードで実行し、弱点を発見しました
2026-10-18 · 24 分で読めます #디지털 트윈#real2sim#탁구 심판#TT Score#시뮬레이션ROS 2とGazeboでロボットの走行シミュレーション:車輪が語る「完璧」を信じない
ホームラボのKubernetesの単一一時Pod上でROS 2 JazzyとGazebo Harmonicをヘッドレスで起動し、TurtleBot3が1 mの正方形を走行する間に、車輪から算出した位置(odom)とシミュレータが認識する実際の位置を一緒に記録しました。レンダリングを除外するとCPU 0.73コア、メモリ 196 MiBでリアルタイム性を維持し、リアルタイム制限を解除すると同じ走行が11倍速く終了し、3回繰り返しても角の誤
2026-10-18 · 18 分で読めます #ROS 2#Gazebo#TurtleBot3#오도메트리#시뮬레이션