CMake 変数全表示

ミニ投稿で恐縮ですが,,,CMake使ってて,変数の設定がどうなっているか,どの変数がCMakeLists.txtで使えそうかって結構調べたい時ありますよね?下記のコード片使えば,全部表示できるみたいです.

get_cmake_property(_variableNames VARIABLES)
foreach (_variableName ${_variableNames})
    message(STATUS "${_variableName}=${${_variableName}}")
endforeach()

Doxygen, GraphViz の導入

SFMのサンプルコードを理解するにあたり,コードを読んでノートにメモって..という作業をしようとしてたんですが,関数のコールグラフくらいは既存のツールで作れないかな?と思い,DoxygenGraphVizを使ってみることにしました.下記,使い方です.ただ,どうも自分が使いこなせていないためか,おもったほど便利じゃないですね...

インストール

$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install doxygen
$ sudo apt-get install graphviz

ドキュメント生成

1. ソースがあるフォルダへ移動し,doxygen コマンドを実行します.
$ cd workspace/reps/mastering_opencv/Chapter4_StructureFromMotion/
$ doxygen -g
2. 生成された設定ファイル "Doxyfile" を必要に応じて変更します.自分の場合は下記を変更しました.

EXTRACT_ALL = YES
EXTRACT_PRIVATE = YES
EXTRACT_STATIC = YES
RECURSIVE = YES
CALL_GRAPH = YES
CALLER_GRAPH = YES
DOT_MULTI_TARGETS = YES

3. ファイル生成
$ doxygen Doxyfile

上記のステップでコールグラフが生成されました.SFM処理のメイン関数のコールグラフを添付します.

f:id:rkoichi2001:20171203142957p:plain

うーん.やっぱり銀の弾丸ではないですね.

Structure From Motion 事始め

PCも組み終わり,SFMの勉強に入っていきます.
まずは理論の勉強からですが,いきなり数式とにらめっこするのはつらいので,サンプルのアプリを落としてそのコードと教科書を往復して勉強をすることにしました.

題材

1.教科書
この本,ググるとPDFでまんま落ちてます.そのリンクを張るのはさすがに怖かったのでアマゾンリンクにしましたが...この教科書の4章にSFMの概要とサンプルコードに対しての説明が書かれてます.

Mastering OpenCV With Practical Computer Vision Projects: Step-by-step Tutorials to Solve Common Real-world Computer Vision Problems for Desktop or Mobile, from Augmented Reality and Number Plate Recognition

Mastering OpenCV With Practical Computer Vision Projects: Step-by-step Tutorials to Solve Common Real-world Computer Vision Problems for Desktop or Mobile, from Augmented Reality and Number Plate Recognition

  • 作者: Daniel Lelis Baggio,Shervin Emami,David Millan Escriva,Khvedchenia Ievgen,Naureen Mahmood
  • 出版社/メーカー: Packt Publishing
  • 発売日: 2012/12/03
  • メディア: ペーパーバック
  • この商品を含むブログ (2件) を見る

2.サンプルコード
上記教科書にはチャプター毎にサンプルコードがあるようなのですが,このコードもGITに落ちてます.自分は4章のSFMを使います.
github.com

サンプルコードコンパイルまで

コマンド開始時点のフォルダははすべて workspace というフォルダのイメージで書いてます.

1.サンプルコードを落とします.
mkdir reps/mastering_opencv/build
cd reps/mastering_opencv
git clone https://github.com/MasteringOpenCV/code.git
2.OpenCV2.4.11を落とします.

上記サンプルコードは OpenCV3 系には未対応ということで,2.4.11を落としてコンパイルします.
gstreamer 周りのコンパイルが通らなかったので,ひとまずOFFでコンパイルしました.

mkdir reps/opencv-2.4.11 reps/opencv-2.4.11/install reps/opencv-2.4.11/installd reps/opencv-2.4.11/build
cd reps/opencv-2.4.11
git clone https://github.com/opencv/opencv.git
cd opencv
git checkout 2.4.11
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=../install -DBUILD_EXAMPLES=ON -DINSTALL_C_EXAMPLES=ON -DWITH_OPENGL=ON -DWITH_V4L=ON -DWITH_GSTREAMER=OFF -DWITH_QT=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DWITH_CUDA=YES -DCUDA_GENERATION=Auto ../opencv
make install -j8
cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=../installd -DBUILD_EXAMPLES=ON -DINSTALL_C_EXAMPLES=ON -DWITH_OPENGL=ON -DWITH_V4L=ON -DWITH_GSTREAMER=OFF -DWITH_QT=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug -DWITH_CUDA=YES -DCUDA_GENERATION=Auto ../opencv
make install -j8
3.SSBAを落とします.

サンプルコード内でバンドル調整をしているみたいのなので,必要なコードを落とします.

mkdir reps/SSBA/build
cd reps/SSBA
git clone https://github.com/chzach/SSBA.git
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ../SSBA-4.0/
4.Mastering OpenCV のサンプルコードを一部改変します.

これは自分の環境依存のせいかもしれないですが,そのままコンパイルが通らなかったので,一部 CMakeLists.txt とコードを改変しました.
1. CMakeLists.txt の変更
SSBA_LIBRARY_DIR, SSBA_INCLUDE_DIR, OpenCV_DIRを自分がビルド/インストールしたとこにポイントします.
自分の場合は,,,,

set(OpenCV_DIR "${CMAKE_SOURCE_DIR}/../../opencv-2.4.11/install/share/OpenCV")
set(SSBA_LIBRARY_DIR "${CMAKE_SOURCE_DIR}/../../SSBA/build")
include_directories(${SSBA_LIBRARY_DIR}/../SSBA-4.0)

2. GPUSURFFeatureMatcher.h の変更
SURF 特徴量が nonfree パッケージに入っているので,下記の include を追記します.

#include <opencv2/nonfree/gpu.hpp>

3. Visualization.cpp
PCL, ROS メッセージ変換のメソッドのヘッダファイルのパスが異なっていたので,追記します.

#include <pcl/ros/conversions.h>

4. graphcuts.cpp
Cuda8.0 からはGraphCutsがサポートされていないらしく,下記の記述を追記します.

#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)

から

#if !defined (HAVE_CUDA) || defined (CUDA_DISABLER)  || (CUDART_VERSION >= 8000)

に変更します.

5.Mastering OpenCV のサンプルコードをビルドします.
cd reps/mastering_opencv/build
cmake -G "Eclipse CDT4 - Unix Makefiles" -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING="Release" ../Chapter4_StructureFromMotion
make -j8

と,ここまでくればひとまず eclipse でコードを見ながら実行できるようになります.
次のエントリでは中身を見ていきます.

自作PCくみ上げ

今日から12月ですね.つくばチャレンジが終わったら,今度は仕事がバタバタしてきて,少し更新が滞ってしまいました.
が,PC組み終わりました.OSのインストールでちょっとはまってしまい,先週末をつぶしてしまいましたが,,,,

PCを自作したのは初めてだったのですが,くみ上げ自体は思いのほかすんなり終わりました.
一つ一つ写真を撮ってブログに上げようと思ったのですが,ちょっと時間がかかりすぎてそれは断念です.

くみ上げ後.
(最近のPCって,マザーボード光るんですね!ちょっとテンション上がりました.)
f:id:rkoichi2001:20171201054241j:plain

ということで,いよいよSFMをやる準備が整いました!今週からはSFMの記事をアップしていきます!

お買い物2

ということで,回転行列のエントリがやっと書き終わったので,本当に書きたかったエントリを書きます.
表題の件,,,ことし最大の買い物をしてしまいました.30台中ごろの年齢で最大の買い物とかっていうと,おそらく「車」とか「家」とかってのが普通の回答なんでしょうが,オタクは違います!ええ.パソコン買っちゃいました(笑)

具体的には「沖縄三次元復元プロジェクト」に向けて,高性能PCとデジタル一眼レフを買ったのですが,60万以上使ってしまいました(笑)こんなアグレッシブなボーナスの使い方をしたのが初めてなのでAmazonクリックする手が震えましたが,本日頼んでいたすべてのものが届いてテンション高めです.来月10日のカード引き落とし日に後悔するのかもしれませんが.

ちなみに,今回初めて自作でパソコンを作ることにしました.
画像処理用の高性能PCが欲しかったので,だいぶ高くつきましたが,末永く(使えるものは)使っていきたいと思います.

1.PCケース

Corsair Carbite Air 540 E-ATX対応キューブPCケース CS5326 CC-9011030-WW

Corsair Carbite Air 540 E-ATX対応キューブPCケース CS5326 CC-9011030-WW

2.CPU

3.CPUクーラー

Corsair H100i V2 水冷一体型CPUクーラー FN1021 CW-9060025-WW

Corsair H100i V2 水冷一体型CPUクーラー FN1021 CW-9060025-WW

4.メモリ x 2

5.マザーボード

6.SSD

7.SSDラック

CREMAX HDD&SSDx4台搭載可能モジュールラック ホットスワップ

CREMAX HDD&SSDx4台搭載可能モジュールラック ホットスワップ

8.グラフィックボード

9.電源

10.BDドライブ

ということで,パソコンだけで45万しました...「マザーボードと電源,アンバランスにいいやつ買いすぎだろ!」って突っ込まれたんですが,まあ確かにそうかもですね...ただ,このマザーボードと電源なら,夢のグラフィックボード4枚搭載も可能でして,拡張性を優先して買った次第でございます.まあグラフィックボードあと三枚かったらそれだけで25万くらいかかってしまいますが,,,,この辺は実際に使っていく中で様子を見れればと思います.

で,

三次元復元に欠かせないもう一つの必須アイテム「カメラ」なんですが,個人的に写真はそんなに趣味じゃないんですが画像処理を極める!という目標的にも,ひとつそこそこいいカメラを持っておいてもいいかなと思い,初めてデジタル一眼レフを買いました.

生活を支えていただいている偉大なスポンサーP社製のカメラをもちろん買おうとしたのですが,どうしてもフルサイズのイメージャーに惹かれてしまい,,,すみません.浮気しました....

下記,ついついうれしくなって届いたものを並べてみました.
物欲強くないタイプだと思ってたんですが,ぜんぜんそんなことなかったですね(笑)

f:id:rkoichi2001:20171119033852j:plain


ということで,明日はPCくみ上げのエントリを書きます.
おやすみなさい....

オイラー角,固定角,回転行列...

仕事で回転行列でドはまりし,数日悩みました....
結局いろいろと教えてもらって解決したのですが,「沖縄三次元復元プロジェクト」にも大いに関係するのでちょうどいい機会と思い,座標変換をきちんと勉強して整理することにしました.

1.回転の表現方法

回転の表現方法には,固定角,オイラー角,クオータニオン等,いろいろとありますが,ここではひとまず固定角とオイラー角について考えます.

固定角

座標Aを回転変換させて,座標Bに変換することを考えた場合に,座標Aの各軸(固定)について回転することを前提に角度表現する方法です.
つまり,固定角表現で「X軸周りに30度,Y軸周りに45度,Z軸周りに90度」といった場合は,座標Aの各軸周りに回転させることになります.

オイラー

座標Aを回転変換させて,座標Bに変換することを考えた場合に,都度都度回転させた座標系の軸に関しての回転で角度表現する方法です.
つまり,オイラー角表現で「X軸周りに30度,Y軸周りに45度,Z軸周りに90度」といった場合は,まず座標AのX軸周りに30度回転,そのあと回転させた座標系A´のY軸に関して45度回転,そのあと回転させた座標系A´´のZ軸に関して90度回転という形になります.

簡単に二つの回転の表現方法を図示してみました.ちなみに,どちらの回転方法でも「どの順番でどの軸周りに回転させるか」で結果が変わってきます.下記の図では,固定角の場合にはZ軸,Y軸,X軸の順番に回転,オイラー角の場合はX軸,Y1軸,Z2軸の順番に回転させています.

f:id:rkoichi2001:20171119004406p:plain

座標系の変換をするときに,回転行列を連鎖させて変換をすると思います.例えば,座標系Aから座標系Bに変換し,座標系Bから座標系Cに変換したいとすると,
R_A2C = R_B2C * R_A2B
となります.自分の場合は座標間の相対角度があらかじめ分かっていて,そこからこの R_A2B を作る必要があったのですが,ここで固定角とオイラー角がごちゃごちゃになってしまってはまってしまいました.
固定角で考えても,オイラー角で考えても正しく変換すれば回転行列は一意に求まります.正しく変換すればですが...

2.固定角・オイラー角の関係

で,ここではハマった状況を考えます.
座標系AからBへの回転行列が求めたいのだけど,

A. 固定角表現での角度が分かっている.

この場合,「座標系AからBの変換は,X->Y->Zの順番に,固定角表現で30度,45度,90度回せば変換できるよ!」といわれれば回転行列が一意に求まります.

固定角表現が与えられた場合の回転行列(A->B)の求め方
RotX = \begin{pmatrix} 1&0&0 \\ 0&cos(\theta1)&-sin(\theta1) \\ 0&sin(\theta1)&cos(\theta1) \end{pmatrix}
RotY = \begin{pmatrix} cos(\theta2)&0&sin(\theta2) \\ 0&1&0 \\ -sin(\theta2)&0&cos(\theta2) \end{pmatrix}
RotZ = \begin{pmatrix} cos(\theta3)&-sin(\theta3)&0 \\ sin(\theta3)&cos(\theta3)&0  \\ 0&0&1 \end{pmatrix}
R_Fixed = RotZ * RotY * RotX

B. オイラー角表現での角度が分かっている.

この場合,「座標系AからBの変換は,X->Y1->Z2の順番に,オイラー角表現で30度,45度,90度回せば変換できるよ!」といわれれば回転行列が一意に求まります.
(このケースでは,上記の固定角表現と順番も角度も同じですが,当然ながら違う変換を表します.)

オイラー角表現で与えられた場合の回転行列(A->B)の求め方
RotX = \begin{pmatrix} 1&0&0 \\ 0&cos(\theta1)&-sin(\theta1) \\ 0&sin(\theta1)&cos(\theta1) \end{pmatrix}
RotY = \begin{pmatrix} cos(\theta2)&0&sin(\theta2) \\ 0&1&0 \\ -sin(\theta2)&0&cos(\theta2) \end{pmatrix}
RotZ = \begin{pmatrix} cos(\theta3)&-sin(\theta3)&0 \\ sin(\theta3)&cos(\theta3)&0  \\ 0&0&1 \end{pmatrix}

R_Euler = RotX * RotY * RotZ (固定角の場合と比べて,XとZの順番が入れ替わっていることに注目!)

C. 固定角とオイラー角の関係.

ここで,固定角とオイラー角の関係ですが,まず固定角でX->Y->Zの順番にx度,y度,z度回転させたときの回転行列を考えてみると,
R_Fixed = Rz(z) * Ry(y) * Rx(x)
となります.こいつと同じ回転行列をオイラー角表現であらわすと,Z->Y->Xの順番に z度,y度,x度回転させると,,,
R_Euler = Rz(z) * Ry(y) * Rx(x)
となります.つまり,固定角とオイラー角の関係は回転させる順番が逆であることだけだということがわかります.

D. 実例

そろそろ書いてる本人も混乱してきたので,簡単な実例を考えます.
下記の例,座標系AからBへの変換行列を考える際に,固定角で考えた場合とオイラー角で考えた場合を書いてますが,計算の順序を上記のようにすると最終結果も一致していることがわかります.

f:id:rkoichi2001:20171119022238p:plain

3.各軸周りの回転角度を求めるスクリプト

ということで,「2つの座標間の固定角が与えられたときの回転行列」,「2つの座標間のオイラー角が与えられたときの回転行列」,「回転行列が与えられたときの固定角」,「回転行列が与えられたときのオイラー角」を求めるスクリプトを作りました.ちょっと完全にテストできているわけではないので,実際に使うときは恐る恐る使ってください.ちなみに,どの順番で回転させるかで結果も変わってきますが,ひとまず xyz と zyx に関して作ってみました.ほかの順番でやりたいときは,”ShowRotMatInSymbol” でシンボルを表示してもらって,同じノリで方程式を解いていけばできると思います.

# -*- coding: utf-8 -*-

from sympy import *
from sympy import Matrix
import numpy as np
import math

class RotationMatrixConverter:
    
    def __init__(self):
        self.__thresh = 0.00001
    
    def ShowRotMatInSymbol(self, order):
        
        c1 = Symbol("c1")
        s1 = Symbol("s1")
        c2 = Symbol("c2")
        s2 = Symbol("s2")
        c3 = Symbol("c3")
        s3 = Symbol("s3")
        
        Rx = Matrix([[1, 0, 0], [0, c1, -s1], [0, s1, c1]])
        Ry = Matrix([[c2, 0, s2], [0, 1, 0], [-s2, 0, c2]])
        Rz = Matrix([[c3, -s3, 0], [s3, c3, 0], [0, 0, 1]])
        
        if order is "xyz":
            return (Rz * Ry * Rx)
        elif order is "xzy":
            return (Ry * Rz * Rx)
        elif order is "yxz":
            return (Rz * Rx * Ry)            
        elif order is "yzx":
            return (Rx * Rz * Ry)            
        elif order is "zxy":
            return (Ry * Rx * Rz)           
        elif order is "zyx":
            return (Rx * Ry * Rz)            
    
    def Euler2Rot(self, angleXYZ, order):

        RotX = np.matrix([[1, 0, 0], [0, math.cos(angleXYZ[0]), -math.sin(angleXYZ[0])], [0, math.sin(angleXYZ[0]), math.cos(angleXYZ[0])]])
        RotY = np.matrix([[math.cos(angleXYZ[1]), 0, math.sin(angleXYZ[1])], [0, 1, 0], [-math.sin(angleXYZ[1]), 0, math.cos(angleXYZ[1])]])
        RotZ = np.matrix([[math.cos(angleXYZ[2]), -math.sin(angleXYZ[2]), 0], [math.sin(angleXYZ[2]), math.cos(angleXYZ[2]), 0], [0, 0, 1]])
        
        if order is "xyz":
            return RotX * RotY * RotZ
        elif order is "zyx":
            return RotZ * RotY * RotX
        else:
            print("Specified order is not supported!")
            
    def Fixed2Rot(self, angleXYZ, order):

        RotX = np.matrix([[1, 0, 0], [0, math.cos(angleXYZ[0]), -math.sin(angleXYZ[0])], [0, math.sin(angleXYZ[0]), math.cos(angleXYZ[0])]])
        RotY = np.matrix([[math.cos(angleXYZ[1]), 0, math.sin(angleXYZ[1])], [0, 1, 0], [-math.sin(angleXYZ[1]), 0, math.cos(angleXYZ[1])]])
        RotZ = np.matrix([[math.cos(angleXYZ[2]), -math.sin(angleXYZ[2]), 0], [math.sin(angleXYZ[2]), math.cos(angleXYZ[2]), 0], [0, 0, 1]])
        
        if order is "xyz":
            return RotZ * RotY * RotX
        elif order is "zyx":
            return RotX * RotY * RotZ
        else:
            print("Specified order is not supported!")
    
    def Rot2Fixed(self, R, order):
        
        if order is "xyz":
            fixed = self.__Rot2Fixed_xyz(R)
        elif order is "zyx":
            fixed = self.__Rot2Fixed_zyx(R)
        else:
            print("Specified order is not supported!")
            
        return fixed
    
    def Rot2Euler(self, REuler, order):
    
        if order is "xyz":
            euler = self.__Rot2Fixed_zyx(REuler)
        elif order is "zyx":
            euler = self.__Rot2Fixed_xyz(REuler)
        else:
            print("Specified order is not supported!")
            
        return euler

    def __Rot2Fixed_xyz(self, R):
        
        if (abs(R[2, 0] - 1) > self.__thresh and abs(R[2, 0] + 1) > self.__thresh):
            
            theta2_0 = -math.asin(R[2, 0])
            theta2_1 = math.pi - theta2_0
            theta1_0 = math.atan2(R[2, 1] / math.cos(theta2_0), R[2, 2] / math.cos(theta2_0))
            theta1_1 = math.atan2(R[2, 1] / math.cos(theta2_1), R[2, 2] / math.cos(theta2_1))
            theta3_0 = math.atan2(R[1, 0] / math.cos(theta2_0), R[0, 0] / math.cos(theta2_0))
            theta3_1 = math.atan2(R[1, 0] / math.cos(theta2_1), R[0, 0] / math.cos(theta2_1))    
            FixedResXYZ = np.array([[theta1_0, theta2_0, theta3_0], [theta1_1, theta2_1, theta3_1]])
            
        else:
            theta3 = 0
            if (abs(R[2, 0] + 1) < self.__thresh):
                theta2 = math.pi / 2
                theta1 = theta3 + math.atan2(R[0, 1], R[0, 2])
            else:
                theta2 = -math.pi / 2
                theta1 = -theta3 + math.atan2(-R[0, 1], -R[0, 2])
    
            FixedResXYZ = np.array([theta1, theta2, theta3])
    
        return FixedResXYZ

    def __Rot2Fixed_zyx(self, R):

        if (abs(R[0, 2] - 1) > self.__thresh and abs(R[0, 2] + 1) > self.__thresh):
            
            theta2_0 = math.asin(R[0, 2])
            theta2_1 = math.pi - theta2_0
            theta1_0 = math.atan2(-R[1, 2] / math.cos(theta2_0), R[2, 2] / math.cos(theta2_0))
            theta1_1 = math.atan2(-R[1, 2] / math.cos(theta2_1), R[2, 2] / math.cos(theta2_1))
            theta3_0 = math.atan2(-R[0, 1] / math.cos(theta2_0), R[0, 0] / math.cos(theta2_0))
            theta3_1 = math.atan2(-R[0, 1] / math.cos(theta2_1), R[0, 0] / math.cos(theta2_1))    
            FixedResZYX = np.array([[theta1_0, theta2_0, theta3_0], [theta1_1, theta2_1, theta3_1]])
            
        else:
            theta3 = 0
            if (abs(R[0, 2] - 1) < self.__thresh):
                theta2 = math.pi / 2
                theta1 = -theta3 + math.atan2(R[2, 1], R[1, 1])
            else:
                theta2 = -math.pi / 2
                theta1 = theta3 + math.atan2(R[2, 1], R[1, 1])
    
            FixedResZYX = np.array([theta1, theta2, theta3])
    
        return FixedResZYX


if __name__ == "__main__":
    
    converter = RotationMatrixConverter()
    
    euler = np.array([45, 90, 135]) / 180 * math.pi
    
    # Rotation XYZ
    RotXYZ = converter.Euler2Rot(euler, "xyz")
    eulerRes = converter.Rot2Euler(RotXYZ, "xyz")
    print("Result XYZ")
    print("Rotation Mat : ")
    print(RotXYZ)
    print("Euler Angles : ", eulerRes / math.pi * 180)
    print(converter.Euler2Rot(eulerRes, "xyz"))
    print("")
    
    # Rotation ZYX
    RotZYX = converter.Euler2Rot(euler, "zyx")
    eulerRes = converter.Rot2Euler(RotZYX, "zyx")
    print("Result ZYX")
    print("Rotation Mat : ")
    print(RotZYX)
    print(eulerRes / math.pi * 180)
    print(converter.Euler2Rot(eulerRes, "zyx"))
    print("")

        
    fixed = np.array([180, 0, -90]) / 180 * math.pi
    RotXYZ = converter.Fixed2Rot(fixed, "xyz")
    print("Rotation Mat : ")
    print(RotXYZ)
    eulerRes = converter.Rot2Euler(RotXYZ, "xyz")
    
    print("")
    print("Result Euler XYZ : ")
    print(eulerRes / math.pi * 180)
    

イノベーション

技術ブログなので,あんまり自分の思いを書いたりするつもりはなかったのですが...(炎上すると怖いので(笑))
ちょっとある動画を見つけてしまい,エントリを書いてみました.

www.youtube.com

これ,ありえないですよね.ちょっと数年前までは二足歩行で歩くことだけでも結構すごかったのに....

最近特に思うのですが,概念的に新しいもの・サービス(IPhoneItunesGPU&AI,AWS)を初めておおきなお金を稼ぐのも外国企業,既存のモノ(自動車,ロケット,二足歩行ロボット)の延長線上にあって,みんなできたらいいなと思っている(完全自動運転,民間でのロケット開発・運用,鉄腕アトム)けど,技術的ハードルが高すぎて到達できなさそうに見えるもののハードルを超えるのも外国企業になってしまっていますよね.

ここ数年,世界で起こっている大きなトレンドで日本の企業が起こしたものって,本当に一つもないような気がします.(唯一あるとしたら,ハイブリッドカーでしょうか.もうEVに移行しかかってますが...)これ,なんでですかね.リーマンショックが起こった時に,資本主義では短期的な結果を求めすぎるから云々,とかってことがよく議論になりましたけど,少なくとも製造業・IT業界では外国企業のほうがはるかに長期的視野で物事を考えているような気がします.
(上記動画のBoston Dynamicsは2017年からはソフトバンクグループなのかもしれませんが...)

確かに,上の動画のロボットもマニタイズっていう観点で見ると「で,それ売れるの?金稼げるの?」っていう質問にはまだ答えられないレベルだと思うので,まだ詰めるところは無数にあるとはおもうのですが,ひとつづつ着実にハードルを越えていってる感じですね....気が付いたら,今のスマホみたいに寡占状態になってなければいいんですが.