第12回aiツール入門講座（人工知能学会） rtm講習会

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開催報告

2017年11月28日(火)に人工知能学会主催 の 第12回AIツール入門講座 において、RTミドルウエア講習会を開催いたしました。

RTミドルウエアはロボットシステムの構築を効率化するソフトウエアプラットフォームです。RTコンポーネントと呼ばれるモジュール化されたソフトウエアを多数組わせてロボットシステムを構築するため、システムの変更、拡張がしやすいだけでなく、既存のソフトウエア資産をの継承や他人が作ったコンポーネントとの組み合わせも容易になります。講習会では、RTミドルウエアの概要、RTコンポーネントの作成方法について解説します。受講者には各自ノートPCをお持ちいただき、実習形式で実際にRTコンポーネントを作成、既存のコンポーネントなどと組み合わせて簡単なシステムを構築していただきます。本講習会を受講することで、RTコンポーネント設計方法、実装の仕方、システムの作り方をマスターすることができます。

日時・場所

プログラム

10:00 -10:50 **第1部：OpenRTM-aistおよびRTコンポーネントプログラミングの概要**
**担当**：安藤慶昭氏 (産業技術総合研究所)
**概要**：RTミドルウェア(OpenRTM-aist)はロボットシステムをコンポーネント指向で構築するソフトウェアプラットフォームです。RTミドルウェアを利用することで、既存のコンポーネントを再利用し、モジュール指向の柔軟なロボットシステムを構築することができます。RTミドルウエアについて、その概要およびRTコンポーネントの機能やプログラミングの流れについて説明します。
第1部講義資料（PDF）
11:00 -11:50 **第2部：RTコンポーネント作成入門**
**担当**：宮本信彦氏 (産業技術総合研究所)
**概要**：RTコンポーネント設計ツールRTCBuilderとRTシステム構築ツールRTSystemEditorの利用方法を解説するとともに、移動ロボットシミュレータを用いた実習によりRTコンポーネントの開発手順、動作確認手順を学習します。 また、作成したコンポーネントを利用し、移動ロボット実機（RaspberryPiマウス）を制御する方法についても学習します。
チュートリアル(第2部、Windows)
チュートリアル(第2部、Ubuntu)
11:50 -12:00 質疑応答・意見交換
12:00 -13:00 昼食
13:00 -16:30 **第3部：プログラミング実習**
**担当**：髙橋三郎氏 (産業技術総合研究所)
**概要**：深層学習による画像認識を利用した移動ロボット制御システムを作成することで、実際の研究、開発へのアプリケーション応用について学びます。
チュートリアル(第３部 推論結果の検証)
チュートリアル(第３部 データ収集・蓄積)

講習会に参加される方へ

第2,3部の実習には以下の準備が必要です。

必要機材

  • ノートPC
    • OS: Windowsをご用意下さい
    • Eclipseが動作する程度のスペックが必要です
    • メモリ: 1GB以上
    • CPU: Core2Duo以上
    • HDD空き: 5GB以上

Windowsのファイアウォールは必ず切っておいてください。; セキュリティーソフトにもファイアウォールが設定されている場合がありますので、そちらもOFFにしておいてください。;

&aname(software_install);

事前にインストールするソフトウエア

あらかじめインストールしておくべきソフトウエアは以下のとおりです。以下のリンクをクリックし、ファイルをダウンロード・インストールしてください。
一部のリンクはダウンロードページへ飛びますので、飛んだ先のページ内で適切なファイルをそれぞれダウンロードしてください。

OpenRTM-aist 1.1.2-RELEASE版 (C++版、Python版）

  • 1.1.2 からは一つのインストーラですべての言語とVisual Studioのバージョンに対応しいます。32bit/64bitのみ選択してください。（32bit推奨）
  • 1.1.2 は インストールしているVisual Studioのバージョンをシステム環境変数で指定しますので、設定を確認して下さい。デフォルトはvc2013の設定になっています。
  • デフォルト設定のままインストールして下さい。
  • OpenRTM-aistを10分で始めよう！ を参考に、事前にサンプルコンポーネントを起動して動作確認を行っておいてください。

Python

  • Python2.7.14
    • OpenRTM-aistやPyYAMLをインストールする前にインストールしてください;

その他

以下のソフトウェアも必須です。忘れずにインストールしてください。

  • PyYAML
  • Python パッケージ（第３部で使用します）
    • Chainer (Deep Learning フレームワーク) https://chainer.org/
      • pip install chainer でインストールできます
    • OpenCV (画像認識ライブラリ) http://opencv.jp/
      • pip install opencv-python でインストールできます
  • Python用のエディタ

講義資料

第1部

第3部

講習会の様子