おそらく、
ターミナルで生活するエンジニアにとって、
sshは最も利用するツールの一つだと思います。
今回は、
ネットワーク技術初心者である
自分のような人のために、
sshの各種オプションなどの使い方をまとめました。
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あるデータ群の中で、
最も近いデータを選ぶ
最近傍探索は、
様々なアルゴリズムで使用されますが、
それを高速に実現するには、
データ構造から工夫する必要があります。
今回は、上記の目的を達成するための
C++ライブラリFLANNを紹介したいと思います。
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GitHubは最高ですが、
公開したくないコードなどをGitHubで利用するには、
有料プランに入る必要があります。
月7ドルなので払ってもいいのですが、
すでに自宅サーバなどを運用している人には、
いわゆるGitHubクローンと言われるソフトを使うことで、
無料で自作サーバに個人用GitHubを立てることができます。
GitHubクローンとして有名なものに、
GitLabと
Gitbucketがありますが、
GitLabはインストールが大変そうだったのと、
見た目があまりGitHubに似てないこと、
そして、GitLabのキャラクターがあまり可愛くないことから、
Gitbucketを今回試してみることにしました。
下記で、基本的な使い方や注意点などを紹介したいと思います。
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これまで
様々なロボット用センサの基礎情報をまとめてきましたが、
今回は、
ロボットや車両の方位推定にしばしば利用される、
地磁気センサの基礎的知識についてまとめたいと思います。
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元々Pythonは、
そこまで処理速度が早い言語ではないので、
システムの処理速度を最適化したい場合は、
C++などで書き直した方が良いのかもしれませんが、
Pythonシステムをあと少し早くしたい時には、
並行処理プログラミングをしてみると、
効果があるかもしれません。
最近のコンピューターはマルチコアで、
かつハイパースレッディングなどに対応しているため、
複数の処理を同時並行で処理させることで、
処理時間を早くすることはできます。
他の言語では、スレッドなどを使って
比較的カンタンに並列処理を実現することができますが、
実はPythonはグローバルインタープリタロック(GIL)という仕組みがあるので、
普通にマルチスレッドのプログラミングをしても、
一つのスレッドづつしか実行されず、
処理が早くならないことが多いようです。
そこで、そんなPythonにおいても
上手く並行処理を実施する方法がいくつかあるので、
これらの手法について
簡単にまとめようと思います。
詳しいPythonにおける
並行処理のプログラミングについては、
下記の書籍が詳しいため参照下さい。
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以前、C++の名著Effective C++を読んで
心に響いたことを記事にまとめました。
実はこのEffectiveシリーズは、
様々なプログラミング言語で発売されており、
PythonバージョンのEffective Pythonも発売されています。
Effective Python ―Pythonプログラムを改良する59項目
今回もこのEffective Pythonを読んで、
心に響いたことをメモとして
残しておきたいと思います。
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以前、A*やダイクストラ法、Dynamic Window Approachによる
パスプランニングシステムのサンプルプログラムを公開しましたが、
ロボティクスの分野で、
よく使用されるパスプランニングアルゴリズムとして、
Rapidly exploring random tree (RRT)
というアルゴリズムがあります。
今回は、このRRTのアルゴリズムの概要と、
PythonによるRRTパスプランニングの
サンプルプログラムを紹介したいと思います。
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先日、イタリアを一週間旅行してきたのですが、
事前に知っていたら、
もっと充実した旅行になっていたなと思ったことが
いくつかあったので、メモとして残しておこうと思います。
(ローマ→フィレンチェ→ベネチアというコース)
ちなみにイタリアは、
食事も旨いし、
交通機関も整備されているし、
英語も通じるし、非常に旅行しやすかったのでおすすめです。
コロッセオに来た。事前にグラディエーター見てくればよかった。
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Pythonにはpercolという、
標準出力のデータを、
簡単に選択してフィルタリングできるツールがあります。
このツールを使うと、
bashでの開発や、
ROSのCUIツールを便利にすることができたので、
いくつか紹介したいと思います。
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下記のツイートのように、
最先端のロボットのシステムは非常に複雑なので、
きちんとソースコードのユニットテストを作成し、
CI(Continuous Integration)で自動テストをすることが、
当たり前になっているようです。
DRCの上位優勝チームは、言うまでもなくCIやTDDを当たり前のように実践していたのである。
— Shuuji Kajita (@s_kajita) 2016年2月20日
ihmcのAtlasの制御ソフトウエアはしっかりしたCIのもと開発された。僕らが出来ていなかったことの一つだ。／人型ロボット「Atlas」は、未だ「ロボット執事」には遠く（動画あり） https://t.co/UZWJQez4zQ
— Shuuji Kajita (@s_kajita) 2016年1月20日
自分も、複雑なシステムですが、
きちんと機能するロボットシステムを構築したいので、
ユニットテストをきちんとかけるように、
勉強をすることにしました。
今のところ、自分はC++とPythonを使用しているので、
今回は、ROSでも採用されている
C++のテストフレームワークである
Google Testを使ったC++コードのテスト方法について
説明しようと思います。
Pythonにおけるユニットテストの作成方法は、
下記の記事を参考にしてください。
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