ID:67983さん

# プロジェクト概要 ステレオカメラを使用し車の自動運転を行うソフト開発 担当 カメラの物体認識部のテスト、品質管理 主に自動ブレーキ部分 # チーム情報 チームは5名前後 メンバーとして参加 # 使用技術 python　※自動化、集計、評価に使用 - numpy - pandas - openpyxl ExcelVBA ※報告書を自動生成するのに使用 HTML ※報告用に使用 WindowsBat ※自動化に使用 Jenkins ※自動化に使用 C/C++ ※シミュレータからログ出力を行うため改造に使用 # 開発環境 Windows vscode visual studio # 業務内容 ## 自動評価システム構築 ### ・概要 日々更新されるソフトの性能を測るため 自動運転ソフトのシミュレータから出力されるログの集計、評価を行う ### ・課題、問題点 ※ 初めのうちはエクセル等でログを読み込み集計などを行っていましたが 開発が進むに連れて依頼される評価項目が増え手動では追い付かなくなりました →集計にpythonを使用し自動化を行った 物体を認識してブレーキをかけるまでの時間の比較 距離毎の誤認識率の算出など ※ 20台程度のpcでログ出力を行い、より多くのログから評価を行いたいという依頼がありました pcごとにスクリプトを手動実行しログを他のpcに移す作業が必要になり非常に時間がかかるようになりました →集計、評価を複数のpcで行うためJenkinsを使用し複数pcで定期的にシミュレータからログを出力するようにした また、評価用のPython実行などの自動化も行い gitから自動運転ソフト及びシミュレータの最新コードを取得→ビルド→実行ログ出力→集計→評価→報告書生成 の流れの完全自動化を行った ### 成果 自動化によりより多くの評価を行うことができた バグやソフトの弱いシーンを見つける事も多く 品質向上に繋がった

# プロジェクト概要 カメラ撮影により部屋の3Dデータを生成し 3D上で電波シミュレーションを行うソフトの改良 担当 GUI作成 3D表示周り 実処理を行うサーバーとの通信部分 # チーム情報 チームは5名 メンバーとして参加 # 使用技術 python - numpy ※3Dデータの表示、生成の計算用 - Open3d ※点群データ表示、平面検出等に使用(移植部分) - pyOpenGL ※3Dデータの表示に使用 - FBXsdk ※FBXファイルの読み込みに使用 - pysyde2 ※GUI作成に使用 - Flask ※Linuxサーバ、通信部分を作成 GLSL ※3Dデータの表示に使用 # 開発環境 Windows Linux vscode # 業務内容 ## GUI作成 ### ・概要 CUIで作られていたシミュレータにpysyde2を使用し GUIを追加する ## 通信処理実装 ### ・概要 元々のシミュレータの処理をサーバ(flask)に移植 pythonでHTTP通信を使用し処理を実行する形とする ## 3D表示部分実装 ### ・概要 3D表示をUnity等のツールを使わずにpysyde2上で行う ### ・実装 pysyde2のopenglWidgetとpyOpenGLを使用し3D表示 のビューイングパイプラインの一連の流れを実装した ### ・課題、問題点 ※ 電波の表示にグラデーションをかけるなど見た目をリッチにしたいと依頼を受けて対応 →GLSLでシェーダを使用し実現した ※ 使用モデルにFBXを使用したいとの依頼を受けて対応 →FBXのフォーマットは非公開のためFBXsdkを使用し 頂点情報等を読み込み表示した また、アニメーションを行うモデルに対応するためシェーダを使用しスケルタルアニメーションを実装した ### 成果 3D周りを書ける方が居らず苦戦したものの 要件を満たすことができた 元々GUIのみの担当の予定だったこともあり高評価を頂けた

# プロジェクト概要 深度情報付きで撮影を行うアプリ開発 公開するアプリではなく社内業務で使用する物 # チーム情報 管理と自分の二人 実務は自分が一人で行う形 # 使用技術 SwiftUI ARkit　※深度情報の取得に使用 # 開発環境 Mac iPad pro xcode # 業務内容 ## UI作成 ### ・概要 撮影画面、撮影結果画面の作成 ## 機能作成 ### ・概要 ARKitからカメラ画像、深度情報、位置情報を取得し撮影を行う機能の作成 ### ・課題、問題点 ※ iosを使用したことがなく知見を借りることの出来る人が居ない状況での開発だった →毎週フィードバッグを頂く形でアプリの実装を進めていたため 必要な知識を絞り学習して何とか要件を満たすことができた ## 撮影結果の外部保存機能 ### ・概要 GoogleDriveAPIを使用しGoogleDriveに撮影結果をアップロードする機能の作成 ### ・実装 Google Sign-In SDKを使いログイン機能を実装 GoogleAPIClientForRESTを使いドライブとの通信機能を実装

## プロジェクト概要 センサーの動作確認と評価を目的としたドライバの設計・実装・テストを行い、短期間で必要な機能を完成させました。 ## 役割・体制 ### 自身のポジションと役割 - Raspberry PiのGPIOを用いたセンサー制御APIの設計、実装、テストを担当しました。 - 期間が短いため、仕様の理解と開発効率の最大化を重視し、設計段階からコーディング、テストまで一貫して行い、『クイックなフィードバックループを構築しながら進めました。』 ### チーム規模と構成 - チームはプログラマ1名のみであり、『他のメンバーと連携を取る必要がなかったため、自己完結型の開発体制でした。』 ## 背景・課題 - 派遣先の企業で使用されるセンサーの動作を正確に制御し、動作確認を効率良く行うためのドライバ作成が必要でした。 - 『この開発は受託案件として、3ヶ月以内に完了させることが求められ、スケジュールが非常にタイトでした。』 - さらに、仕様の漏れや誤解を避けるために、使用者とお客様との密なコミュニケーションと仕様確認が重要でした。 - 『期間短縮と品質確保の両立が最大の課題であり、仕様変更や追加要求にも迅速に対応できる体制を整える必要がありました。』 ## 実際の取り組み ### 開発環境 - Raspberry Pi上で動作させるPythonを用いて、GPIO制御を行うAPIを設計・実装しました。 - 『ハードウェア仕様に関する詳細な資料や、センサーの動作仕様を事前に確認し、設計の正確性を担保しました。』 - 仕様の変更や修正に柔軟に対応できるよう、開発途中でのレビューと仕様の再調整を2〜3日に一度の頻度で実施しました。 ### 設計・改善内容 - センサー制御用のAPIは、GPIOの制御に関する抽象化レイヤーを設け、今後の拡張性や保守性を高める設計としました。 - 『仕様の漏れを防ぐため、初期設計段階から関係者と頻繁にコミュニケーションを取り、仕様の合意を徹底しました。』 - 実装後は単体テストと連動テストを実施し、『動作確認と動作保証を確実に行い、納期に間に合わせました。』 ### その他アピールポイント - 仕様の変更や追加に対しても、素早く対応できるように、コードのモジュール化とテストの自動化を意識して開発しました。 - 『短期間の中でも高品質な成果物を作るため、テストケースを事前に作成し、コードの品質保証を徹底しました。』 ## 成果・価値 - 3ヶ月以内の短期間で、必要な機能を漏れなく実装し、お客様の要求を満たすことに成功しました。