Advent Calendar 2020 7日目担当デザイン室の上野です。
デザイン室では製品や案件のUIデザインを行っています。
弊社のWebベースのダッシュボードアプリケーション
Visual M2M Data Visualizerで可視化できるVisual Partsには３Dモデルを表示するパーツも存在します。
そこで用いられる3Dモデル作成も担当しています。
パーツをパネルに貼り付けてデータを疎通させると以下の画像のようにモデルがサーバに送られてきたデータと同期してリアルタイムに動くようになっています。
こういった3Dモデルでのデータ可視化は直感的でわかりやすいため、製造業のお客様の現場で需要があります。
今回はそこで使われている3Dモデルの作成フローと気をつけている３つのポイントを書いていこうと思います。
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aptpod Advent Calendar 2020の4日目を担当します、研究開発グループの大久保です。
2日目では、RustとQuinnでechoサーバを作成しました。今回は応用として、Quinnを使って大量のデータを送信し、パフォーマンス評価をしてみたいと思います。弊社内のユースケースとして、エッジ側で溜まったデータをサーバに送信したい、という状況が考えられるため、それを想定した評価となります。
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研究開発グループのエンジニアの酒井 (@neko_suki)です。
aptpod Advent Calendar 2020 の3日目を担当します。
研究開発グループでは、TCP/QUIC/UDP などのトランスポートプロトコルの製品適用に向けた検証を行っています。
aptpodの製品は車載などの移動体の組み込み機器もターゲットにしているため、これらのトランスポートプロトコルは4G/5G 上での使用が想定されます。
そこで、5Gを使用して、ネットワークの計測やトランスポートプロトコルを評価しようということになりました。
今回の記事では、5GのネットワークでGoogleのスピードテスト/ping/iperf3などの計測を行った結果を紹介します。
なお、トランスポートプロトコルの評価については、12/15 「5G上でのトランスポートプロトコルの評価」にて投稿する予定です。
aptpod Advent Calendar 2020の2日目を担当します、研究開発グループの大久保です。
弊社では、新しいプロトコルであるQUICの利用法を調査しています。そこで今回は、RustのQUIC実装の1つであるQuinnを用いて、受け取ったリクエストをそのままクライアントへ返送するechoサーバを実装してみます。RustのQUIC実装には、他にquicheというものもありますが、Quinnはtokioの上に実装されているため、Rustのasync機能を活用して楽に書くことができます。
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研究開発グループのエンジニアの酒井 (@neko_suki)です。
aptpod Advent Calendar 2020 の1日目を担当します。
今回の記事では、ROSに対応している3つのオープンソースの自動運転シミュレータと弊社製品のintdashを連携させて、自動運転シミュレータの画像やセンサー情報をウェブブラウザ上で可視化してみました。 自動運転シミュレータは、「LGSVL」、「CARLA」、「AirSim」の3つを試してみました。
まずはそれぞれのシミュレータとintdashを連携させた動画をご覧ください。 動画では左に自動運転シミュレータ、右側にウェブブラウザ上で可視化を行う弊社製品の「Visual M2M Data Visualizer」を配置しています。
intdash LGSVL連携
intdash CARLA連携
intdash AirSim連携
動画上では撮影のために自動運転シミュレータとウェブブラウザを単一のPCで実行しています。 実際には、以下の図のように可視化しているセンサー情報や画像はクラウドを経由してウェブブラウザに届いています。
自動運転シミュレータ上の映像とウェブブラウザ上の映像を比較すると、クラウドを経由していますが大きな遅延がないことが確認できると思います。
このように、弊社の製品群を活用することで、ROSに対応した様々な自動運転シミュレータとの連携が実現できます。 ちなみに、今回は可視化を行っていますが、intdashを使うとクラウドにデータを保存することも可能です。保存されたデータをダウンロードして解析するなどの活用も可能です。
ここからはintdashとそれぞれの自動運転シミュレータをどのように連携させたかについて触れたいと思います。
