中々進まないのでイライラ

 今のプロジェクトはメンテナンスとドローンで便利にする事が目的です。

不良箇所を地図化するのは技術的には可能ですが、簡単ではありません。ステッチのソフトはopenCVやサンプルで作っていますが、実際に使えるようにするには画像処理の専門会社に頼むにも測量系のソフト会社でいくらかかるかわかりません。

ドローンの機能やソフトの不具合、時間の制約等。そもそも一から試行錯誤しているので初心にかえって楽しめないと良い方向に進まない。

ドローンの機能も納得行くレベルになりました。ソフトも後は調整の為の段取りもトラブルに見舞われながらなんとか明日試作機を送る予定。トラブルの部分は自分の部品と交換して引き続き作り直しします。

データ転送距離が伸びる調整が終わるまでに自動運転のソフトのテストをして去年のステッチのソフトで再調整は４月？

何がしたいのかというとMAPPINGでメンテナンスのレポートに使えないかです。

この画像の左側の画像をサーモに置き換えれればレポートが分かりやすくなります。

この時はジンバルがなかったのでコース変更の際に大きく画像が破綻します。

画像が破綻しなければこの様になります。画像をステッチで一つにしています。

画像の特徴点をこの様にソフトでつないでいきます。

画像が破綻して特徴点が分からないと…

これをジンバルで改善出来ないかと２年前からジンバルの開発をしています。

もちろんソフトをもっとチューニング出来ればと思いますがかなりのレベルが必要です。どこまで出来るかやってみないと分かりません。

Waypointというドローン自動運転のソフトがでました。Mavic Miniでも対応します。これと今回のジンバルを合わせて実験です。いつ？

なぜ自動運転かというとその方が画像が安定します。手動だとどうしても微調整が必要です。

また自動運転はGPSの情報に基づいて軌道を決めるのでGPSの影響も少なくしたいのですが、ESPの電波はどうしようもないので離陸の際は５分程度GPSの捕捉に時間を掛けなくては行けません。ここ２、３週間その調整だけで掛かりました。

上手く行けばこの様な映像になります。これくらい安定するとサーモの画像も期待です。

外注に調整を頼むにしてもここまで方向性を出さないと出来ません。

放送大学（データサイエンスプラン）

 結局AI＝データサイエンスである事は今まで分かりました。

データサイエンスとは何か？が分からない部分がツイッターがキッカケでその様なプランが放送大学で受講できる事が分かりました。それだけを受講する半年コースや１年コースもある事が分かりました。仕事と並行する事を考えて４年のコースにする事になりました。

会社で費用を負担して頂けるのは大変ありがたいです。費用以上に重要なのはその為の時間です。それほど賢くない上に年齢による衰えで記憶力や並列して行う処理も実質２つが限界です。２０台の頃はもっとこなせた記憶があります。

認証取得には７１単位中１４単位を取れば良いのですが、必要と思われる単位を集計すると４０単位になりました。効率良く１４単位をとる事はせず必要な単位の取得する事にします。

さらに深堀すると線形代数学をもっと深堀する事になるのですが、工学部ではなく教養学部の中で学ぶのが精一杯だと思います。能力の限界は超えれないですが、コツコツやっていければと思っています。最近限界が見えて来た様な気がします。そこは悩んでいます。

実際にプロジェクトを進めると必要に迫られたところはやる事になると思います。

全てを一人でこなせると思わない様にします。既にその事の限界はあります。そのを時間を掛けて進めているのが現状です。

卒業する事や大卒資格は考えていません。その事が嫌で大学に行かなかった事は後悔していません。何を学ぶのか分からなかったから行かなかったのでその頃の自分に良いアドバイスを今なら出来たと思います。での今それができる環境にいる事は大変幸せな事だと思います。

何より線形代数で推論や予測が出来てそれで社会解決ができる世の中になった事は今回初めてわかった事です。AIってすごいと思われる事の本質はそこです。それが分からず行列を解く事が楽しいと思たら数学者になったでしょうが。

後はヨビノリたくみさんのYouTubeの授業は分かりやすく数学が身近に感じられます。これも学生の頃に自分に伝えたいですが、その頃この方は生まれてません（笑）

ヨビノリたくみ

難しい教科書を見る前に観てから本を読み進めればなんとか続けて行けそうな気がします。

高校の数学教師が好きに慣れなかったから余計にそう思うのかもしれません。その事を卒業証明書を取寄せてから思い出しました。過去のいろいろな事を思い出していますが今まで経験した事で今が一番良い選択が出来る訳で社会人になってから学び直す事は良い事です。

その様な人が増えれば社会はより良くなると思います。努力や根性ではなくより賢くなる事で社会は良くなります。

まあいずれにしても小野さんには感謝しています。

今後の予定…

画像認識、AIやリナックス操作は本業の合間なので同じ様な作業をgoogle先生に聴きながらまた本等で確認しながら並行して進めているので個々集中してやるより５倍から１０倍の時間が掛かっています。

Dockerに関しては１年前に本を購入して機器を一から設定するのに数ヶ月掛かっています。

便利なはずの機能ですが、思いの外複雑で（私的に）１２月に本を読み進んで年末年始の休みに三分の一読み進んでギブアップです。オーケストラが大変ポートが大変…

兎に角やってみましたが教科書通りに進めるだけでも１週間の試行錯誤、サンプルが古く教科書通りに動かず、エラーの内容は全く分からず。グーグル先生にきいても同じ様なエラーを探すのに一苦労。昨年のバージョンをインストールしてアップデートを中止してやっと動くも”何で？”、まあJetsonにインストールで何度でもやり直しが出来たのでメインPCのインストールはもう少しテストしてからにします。

また本を読み進む事になりました。 分からないなりにもう少し進めます。

サーマルカムも大体完成ですが、細かなチューニングが出来てからデータの公開や必要部品の販売。これも２年掛かっています。

もう少しスピードアップしないと取り残されそう。何に？

基礎的な部分の学習に本格的に入ろうと思います。＝データサイエンスです。

今までに出来た物やコンテストの結果やPoCは、まあ出来ていますがもう少し本格的な商談になると相手もそれなりな会社なりこのままでは超えられない壁でプロジェクト自体が頓挫してしまいます。中小企業の枠で遊んでいると言われそうです。

もう一つは記憶力で何度も同じ間違えを繰り返す、コピペを繰り返すので本質を理解していない事が積み重なってだんだん苦しくなって来ています。

昨年コンテストを受賞してからはひたすらアウトプットで精魂尽きた感じです。それほどの実力も無いので当然です。と言っても社内で私の状況を正確に理解できる人はいません。

先ずは基本のインプットです。G検定は今の私には無意味です。

で、今の私に必要なのはこれ！１年は掛かる大作です。

この歳で微積分は統計学等々で大学の授業に体力的に耐えられるか？でも今しないと今後もっと難しくなる。この学問無しでAIや深層学習なんて語れません。上部だけで説明はしましたが理解できる人がいなかったから誤魔化せただけです。

数十年ぶりに出身高校に電話して卒業証明書を依頼しました。

もう後戻りは出来ません。後悔してませんが。

これを全てにおいて優先します。