はじめに せっかくのゴールデンウィークなので家でもロボット開発をしてみようということで、 アールティのRaspberry Pi Mouse V3（通称：ラズパイマウス）を購入してみました。 最終的にはM5Stack製のスタックチャンと連携させるところまでやりたいと思っています。 注意： ちなみにラズパイマウスは自社製品ですが今回は個人開発です。宣伝とかではないです。 ラズパイマウスについて 下記写真がラズパイマウスです。ROS 2対応で2つの車輪が付いた移動ロボットです。 詳しい情報については下記リンクの公式ページで説明されています。 株式会社アールティ - Raspberry Pi Mouse V3 ラズパイマウスの上にスタックチャンを乗せたかったのでオプションキットのマルチLiDARマウントも追加で購入してみました。 ラズパイマウスのセットアップ 開封 私はラズパイマウスのフルキットを購入しました。 ちょうどRaspberry Piも欲しかったので手に入って良かったです。 環境 今回は下記環境をセットアップしました。 Ubuntu Server 24.04 LTS ROS 2 Jazzy セットアップに使用したPCはWindows 11です。 セットアップ セットアップ手順は下記の公式チュートリアルに従いました。 基本的にはチュートリアル通りにセットアップを行ったのでこの記事では細かい説明は省略します。 RT Corporation Software Tutorials - Raspberry Pi Mouse Raspberry Pi Imagerを久しぶりに使いましたが、Wi-Fiやsshの設定も一緒にできてやっぱり便利ですね。 OSを書き込んでラズパイマウスを起動した後、まずはデバイスドライバをインストールしました。 ちなみにRaspberry Pi 4Bをディスプレイに繋ぐためにはmicroHDMIケーブルが必要です。 私はディスプレイに繋ぐのが少々手間だったので最初からsshで接続しました。 デバイスドライバのインストールが完了したら次にROS 2 Jazzyをインストールします。 CLI版のUbuntu Serverを使用しているので、ROS 2もros-jazzy-ros-baseのほう（desktop版ではないほう）をインストールしました。 ...

はじめに Pokemon Championsを一週間くらい遊んでいます。 ポケモンバトルは初心者で、 好きなポケモンを使ったり、 バトルで強かった相手のポケモンを自分でも使ってみたり、 攻略サイトで紹介されているポケモンを使ってみたりしていました。 そしてようやくマスターボール級まで上がったので記録を残しておきます。 下記がPokemon Championsの公式サイトのリンクです。 Pokemon Champions公式サイト マスターボール級へ上がった シングルバトルでマスターボール級へ上がった時のスクショです。 ハイパーボール級のⅠまで結構サクサク上がったのですが、 残り一勝でマスターボール級に上がるというところから連敗を重ねてどんどんランクが落ちてしまいました。 その後ハイパーボール級のⅡ～Ⅰの間で勝ったり負けたりを繰り返してようやくマスターボール級に上がれたという流れです。 自分のキャラクターも少しずつ変更を加えていて、 今はオシャレなお姉さんみたいな見た目をしています。 ただ最初はお兄さんみたいな見た目を選んだので性別は男性のはずです。 主に使っているポケモン パーティのポケモンを入れ替えながらバトルを模索していて、 その中でも最初から使っているポケモンを紹介します。 マリルリ まずは私のパーティの主力であるマリルリです。 マリルリは能力値的には弱いほうのようですが、 タイプが水とフェアリーで現在の環境（ドラゴンやじめん、ほのおなど）に対してかなり強いのと、 特性の「ちからもち」で物理技がかなり強くなって、 かなり良いポケモンだと思います。 弱点のワザでなければ一発は耐えられるので耐久性も悪いわけではないです。 おすすめです。 ゲンガー 次は評判の高いゲンガーです。 ゲンガーは耐久性は低いですが、特攻と素早さが高くて先にワザを出して相手のHPを削っていく戦い方になります。 相手の特防が低ければワンパンもしやすいです。 きあいのタスキでワンパンされないようにしたり、メガゲンガーにして能力値を上げたりなど戦い方もいくつか選べそうです。 特攻が高いのでタイプ一致していないワザでも効果抜群を取れたらワンパンで倒せる可能性がそこそこあります。 おすすめです。 カビゴン 最後はカビゴンです。 カビゴンは見た目の通り耐久性が売りで格闘ワザで効果抜群を取られなければだいたいの攻撃は一発耐えられます。 さらには一発どころから2,3発耐えられたりもします。 「たべのこし」を持たせておけばさらに耐久性が上がります。 あと「じしん」や「れいとうパンチ」、「かみくだく」など様々なタイプの強めのワザを覚えられて、 いろいろな相手に効果抜群を取れて戦いやすかったりします。 最近の環境と対策 物理耐性のあるポケモンが多い アーマーガアやブリジュラス、カバルドン、ギルガルドなど物理耐性が高く、 さらに防御の能力値を上げられるポケモンと当たることが多いです。 これらのポケモンは物理ワザでは効果抜群でも一発では倒せなくて厄介でした。 パーティに特殊ワザでじめんタイプやはがねタイプに効果抜群ワザを出して戦えるポケモンを用意しておかないとしんどいと思います。 ドラゴンは単純に強い ほとんどのプレイヤーがパーティ内にドラゴンタイプのポケモンを入れているので、 ドラゴン対策をしていないと簡単に負けます。 私の場合はマリルリで倒しています。 メガリザードンYに注意 マリルリを使う注意点として、メガリザードンYのソーラービームでワンパンされるので気をつける必要があります。 タイプ的にリザードンはほのおタイプが入っているのでマリルリで勝てそうに思いますが、 実際は特性の「ひでり」でソーラービームを溜めなしで打って来てマリルリでは耐えられません。 マリルリを出した時にメガリザードンYが出てきたらすぐに入れ替えましょう。 ...

はじめに ポケモンバトル特化のゲーム「Pokemon Champions」がSwitchで販売開始したのでさっそく遊んでみました。 私はポケモンシリーズはいくつかクリアしていますが、対人戦のポケモンバトルは初心者です。 あと最近のポケモンはプレイしていないので知らないポケモンも多いです。 そんな状態で分からないことは多いのですが、基本プレイは無料とのことなのでひとまず遊んでみようかと思います。 下記がPokemon Championsの公式サイトのリンクです。 Pokemon Champions公式サイト ちなみに現在はNintendo Switchだけですが、いずれはスマホアプリ版が出るっぽいです。 ポケモンスカウト Pokemon Championsではポケモンスカウト機能があって、 いわゆるソシャゲのガチャ的な仕組みでポケモンを手に入れることができます。 他のポケモン作品からポケモンを持ってこれる機能もありますが、 私は他にポケモンをプレイしていないので今のところスカウト機能で手に入れたポケモンだけでバトルしています。 下記画像に写っている赤髪が私で、 おじさんはなぜか私をジムの後継ぎにしてくれたコーディさん、 お姉さんはポケモンをスカウトできる牧場みたいなところのルッコラさんです。 スカウトでは1度に10匹のポケモンが提示されて、その中から1匹のポケモンを選択して手に入れます。 ポケモンの能力値やワザ構成、性格、特性などはランダムっぽいですが、 あとでトレーニング機能で自由に変更可能です。 ボックス内のポケモン 自分のポケモンはいつものボックスで確認できます。 現状の私のポケモンは下記画像のようになっています。 スカウトだけでもたくさんのポケモンを手に入れられるので、 今のところは他のポケモン作品を持っていなくても特に困っていないです。 最近のポケモンは詳しくないですが、 ソウブレイズが強くてカッコいいので気に入っています。 カイリューは早期ログインキャンペーンみたいなものでもらいました。 バンギラスやガルーラ、カビゴンのような耐久力のあるポケモンが安心感があって結構好きです。 あとメガシンカも使いどころをまだ理解できていませんが楽しいです。 ポケモンのトレーニング ポケモンの能力値とワザ構成、性格、特性はトレーニングで自由に変更できます。 ただし、VPというポイントかトレーニングチケットが必要なので注意が必要です。 スターターセットみたいなものを購入するとチケットがたくさんもらえます。 ランクバトル Pokemon Championsにはバトルが何種類かありますが、 メインはランクバトル（シングルとダブルがある）かと思います。 ランダムでユーザ同士でバトルして勝つとどんどんランクが上がっていきます。 最初はビギナーでチュートリアルをクリアするとモンスターボール級に上がります。 そしてモンスターボール級で何回か勝ち進むとスーパーボール級になります。 ↑服もポイントで購入できます。赤色系で統一するファッションを目指しています。 現在のランクは下記の通りです。 ビギナー級 モンスターボール級 スーパーボール級 ハイパーボール級 マスターボール級 チャンピオン級 また、一ヶ月程度のシーズンごとにランクが決まるようです。 私も一番上を目指して楽しんでいきたいと思います。 あと今はシングルバトルをメインに遊んでいますが、 ダブルバトルも遊んでみたいですね。 おわりに 今回はPokemon Championsでポケモンバトルをやってみました。 初心者なりにポケモンバトルも楽しめていて、 好きなポケモンでバトルに勝てた時の達成感も凄いので、 引き続き上を目指して勝ち進んでいきたいと思います。 それでは、また。

はじめに 概要 かつて30万円ほどで取引されていた幻のゲームであり、 現在はリマスター版が販売されて遊びやすくなった「GARAGE ガラージュ」をプレイしました。 クリア記念に記録を残しておきます。 下記がSteamの販売ページのリンクです。 Steam - GARAGE ガラージュ 注意 本記事はネタバレありなので未プレイの方はご注意ください。 プレイのきっかけ 私がガラージュを知ったのは元にじさんじライバーの黛灰さんの配信でした。 25万円で購入したという話を見かけて気になって配信を見始めましたが、 ゲームの雰囲気が素敵すぎてビックリしたことを何となく覚えています。 さすがに25万円は払えませんが、 リマスター版は2000円くらいなのでようやく自分でもプレイできます。 プレイ記録 ゲームの始まり 主人公らしき人間が怪しげな機械に入っているムービーから始まります。 この怪しげな機械が「ガラージュ」で、Steamの販売ページでは「精神治療装置」と説明されています。 つまり、主人公は精神に何かしら異常があってガラージュで治療を受けているということです。 ガラージュによって精神世界に入り込むとゲーム開始です。 この世界においては、 鏡に映っているのが主人公で、 最初のムービーの人間とは異なる姿になっています。 アドベンチャーゲームらしく、 画面上をクリックしてアイテムを取得したり、 ギミックを操作したり、 主人公を移動させたりできます。 部屋から外に出ると木造の建物と移動用のレールが敷かれた世界が広がっています。 主人公を含めた人のような機械たちはこのレールを使って移動しています。 あと本ゲームでは釣り要素がかなり凝っていて、かつ、重要になっています。金策にも利用できます。 その釣りでエサとして使用する蟹などを「ビンドウ」という道具を仕掛けて捕獲できます。 ちなみに釣るのは魚ではなく蛙です。 ...

はじめに Geminiに聞きながらこのブログをHugoで作り替えました。 デザインも整えてもらって綺麗になりました。 今回は新しく記事を追加するテストを行います。 見出しテスト1 この見出しが1です。 見出し2.1 この見出しは2です。 見出し2.2 この見出しは2です。 見出し3.1 この見出しは3です。 見出し3.2 この見出しは3です。 見出し4.1 この見出しは4です。 見出し4.2 この見出しは4です。 箇条書きテスト テスト1 テスト2 テスト2 テスト1 テスト2 テスト3 テスト4 URLテスト YusukeKatoBlog 画像テスト YouTubeテスト おわりに 運用しやすくなってありがたいですね。 それでは、また。

はじめに 友達からMetaのQuest 2を借りました。 VRChatはずっとデスクトップモードで遊んでいたので、 VRモードでも遊んでみたいと思います。 プレイ環境 使用するVR機器はMeta Quest 2です。 PCのスペックは下記の通りです。 OS：Windows 11 Home CPU：Intel i5-11400H メモリ：16GB グラボ：GeForce RTX 3050 Laptop GPU PCは有線LANで接続しているのでネットワークはそれなりに安定しています。 PCとQuest 2はUSBケーブル（純正ではない）で接続します。 ※先に書いておくと、このPCのスペックではグラフィック設定を最低にしてようやく遊べるくらいの性能のようです。 これからPCを購入する場合は参考にしないようにお気をつけください。 必要なもの 必要なソフトウェアは下記の通りです。 Meta Horizon Link：Quest 2をPCと接続するためのソフトです SteamVR：SteamのゲームをVR機器で遊ぶためのソフトです VRChat：Steam版VRChatを使用します 必要なアカウントは下記の通りです。 Metaアカウント：Quest 2とMeta Horizon Linkでログインするために使用します Steamアカウント：SteamでStemVRとVRChatをインストールするために使用します VRChatアカウント：VRChatをプレイするために使用します Meta Horizon Linkのインストール Meta公式サイトからMeta Horizon Linkをインストールします。 インストールできたらMetaアカウントでログインします。 アカウントがない場合は新規作成します。 Meta公式サイト SteamでSteamVRとVRChatをインストール SteamでSteamVRとVRChatをインストールします。 Steamをインストールしていない場合は公式サイトからインストールします。 Steamアカウントが無い場合は新規作成します。 Steam公式サイト Quest 2のセットアップ Quest 2を起動してMetaアカウントでログインします。 初回起動時はネットワーク設定をしたり、周囲環境を認識したりなど、セットアップが必要です。 PCとQuest 2の接続 PCとQuest 2の接続します。 まず、PC側でMeta Horizon Linkを起動しておきます。 一つ目の接続方法はUSBケーブルでPCとQuest 2を接続する方法です。 USBケーブルを接続するとMeta Horizon Linkで自動的に接続設定が始まると思います。 注意点としてUSB 3.0以上に対応しているケーブルを使わないと通信速度が足りないことがあるっぽいです。 ...

はじめに シェル芸オンラインジャッジというウェブサイトを開発しています。 今回は実行結果が返ってくるまでに10秒程度かかっている問題に対応しました。 元々はシェル芸を受け付けてからDockerコンテナを起動していたのですが、 コンテナ起動に時間がかかっているようだったので、 シェル芸実行用コンテナを常に待機させておくことで応答速度の向上を目指しました。 シェル芸オンラインジャッジ 修正方法について シェル芸オンラインジャッジのソースコードを丸ごとGeminiに渡して、 具体的に修正方法を教えてもらっています。 コンテナ管理スクリプトを作成 GeminiにDockerコンテナを管理するスクリプトを書いてもらいました。 少し修正していますが、基本的にはGeminiの出力そのままです。 行数がそこそこあるのでリンクだけ貼ります。 backend/scripts/container_manager.py このスクリプトでは常にN個（現状N=3）のDockerコンテナを待機させる処理が書いてあります。 シェル芸実行用コンテナは使い捨てなので、 一度シェル芸を実行したコンテナは破棄して、 その分を補充します。 シェル芸実行スクリプトの修正 元々はシェル芸実行スクリプトでコンテナを作成していましたが、 container_manager.pyから起動中のコンテナを受け取って、 そのコンテナでユーザのシェル芸を実行するように修正しました。 backend/scripts/run_shellgei.py 応答速度が向上した ちゃんと計測はしていませんが、 元々はシェル芸の実行結果が返ってくるまで10秒程度かかっていました。 シェル芸実行用コンテナを常に待機させておくことで、 すぐに結果が返ってくるようになりました。 やはりコンテナの起動に時間がかかっていたようです。 おわりに 今回はシェル芸オンラインジャッジのパフォーマンス向上を目指して、 シェル芸実行用コンテナを常に待機させておくように変更しました。 すぐに実行結果が返ってくるようになってよかったです。 それでは、また。

はじめに シェル芸オンラインジャッジというウェブサイトを開発しています。 今回はフロントエンドとバックエンドをDockerコンテナ内で動かすように変更しました。 nginxもコンテナ内で動かしています。 シェル芸オンラインジャッジ 修正方法について シェル芸オンラインジャッジのソースコードを丸ごとGeminiに渡して、 具体的に修正方法を聞いて修正しました。 今回はDockerfileやdocker-compose.yml、nginxのconfファイルなどについて教えてもらいました。 シェル芸オンラインジャッジのシステム構成図 Nano Banana Proに生成してもらった現状のシステム構成図です。 システム構成 Dockerfile Frontend 下記がフロントエンドのDockerfileです。 主にフロントエンド側のビルドとnginxの設定・起動を行っています。 問題データのファイルもコンテナ内にコピーしています。 # --- Build Stage --- FROM node:22 AS builder WORKDIR /app COPY frontend/package.json frontend/yarn.lock* ./ RUN yarn install --frozen-lockfile COPY frontend/ ./ RUN yarn build # --- Serve Stage --- FROM nginx:alpine # ビルド成果物をNginxの公開ディレクトリにコピー COPY --from=builder /app/build /usr/share/nginx/html # 問題データを公開ディレクトリにコピー COPY problems/ /usr/share/nginx/html/ # Nginx設定ファイルをコピー COPY frontend/nginx/default.conf /etc/nginx/conf.d/default.conf EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] nginxの設定ファイルはあらかじめ用意しておいてコンテナ内へコピーします。 一応80番ポートの設定を書いていますが、実際は443ポートだけ受け付けます。 ...

はじめに シェル芸オンラインジャッジというウェブサイトを開発しています。 今回はユーザが入力したコマンドを実行するDockerコンテナにメモリやCPUなどのリソースの制限を設定しました。 シェル芸オンラインジャッジ 設定内容 設定前 Pythonスクリプトからコンテナを実行しています。 元々はネットワークの制限だけ設定していました。 container = self.client.containers.run( self.image_id, detach=True, command="sleep 60", ipc_mode="none", network_mode="none", ) 設定後 メモリ、CPU、プロセス数、権限、データサイズの制限を設定しました。 container = self.client.containers.run( self.image_id, detach=True, command="sleep 60", ipc_mode="none", network_mode="none", mem_limit="512m", # メモリ制限 memswap_limit="512m", # スワップ制限 nano_cpus=500000000, # CPU使用率制限 (0.5 CPU) pids_limit=50, # 最大プロセス数制限 cap_drop=["ALL"], # 権限制限 tmpfs={"/media": "size=100M"}, ulimits=[ # fsize (file size): 1プロセスが作成できる最大ファイルサイズ（バイト単位） docker.types.Ulimit(name="fsize", soft=50000000, hard=50000000) ], ) 設定の動作確認 設定が正しく行われているか確認してみます。 ...

はじめに 私が運営しているシェル芸オンラインジャッジというウェブサイトはまだまだ改善点があります。自分で一つ一つ改善していくのももちろん良いですが、最近の生成AIは私よりもはるかに優秀なので改善してもらえるところはしてもらおうと思い立ちました。 シェル芸オンラインジャッジ 使ったもの Google AI Studio Geminiにリポジトリ丸ごと読み込んで改善点を教えてほしいとお願いしたら、Google AI Studioを使うといいよと教えてくれました。ということで使ってみます。 Google AI Studio Gitingest Google AI Studioにリポジトリを丸ごと渡そうと思ったのですが、 ファイル一つずつしか渡せなさそうだったので、 GitingestというサービスにGitHubリポジトリURLを入力することで、 一つのファイルにまとめてもらいました。 とても便利です。 Gitingest プロンプト Google AI Studioに下記のように入力しました。 プロンプトのセオリーはよく分かっておらず、 かなり雑なお願いの仕方ですが、 Google AI Studioはいい感じに改善案を列挙してくれました。 アップロードしたファイルは私が開発しているシェル芸オンラインジャッジというウェブサービスのソースコードです。react,fastapi,docker,nginxなどを使っています。ユーザがブラウザから入力したシェルのコマンドをサーバのdockerコンテナ上で実行して、実行結果をユーザへ返すサービスです。改善案を考えてほしいです。候補として、セキュリティ、システム構成、パフォーマンス向上、問題データの形式と扱い方（現状テキストファイルで保持、テキストファイルをそのまま取得している）、リファクタリングなどです。その他にも改善案があれば教えてほしいです。 改善案 Google AI Studioの出力をそのまま載せるととても長くなるので箇条書きしておきます。 セキュリティ コンテナ起動時にCPUやメモリなどのリソースの制限を設定したほうがよい コンテナ内でコマンドを実行するユーザ権限を変更したほうがよい コンテナ内でネットワーク遮断の設定をさらに強化したほうがよい パフォーマンス向上 ユーザからのリクエストをキューに入れて順番に実行したほうがよい コンテナの起動に時間がかかるのであらかじめ起動しておいて待機させておくとよい データベースを導入してログを管理したほうがよい 問題データの管理 JSON形式で問題データを管理してAPI経由で取得するとよい リファクタリング 本番環境とローカル環境でURLを手動で書き換えているが設定ファイルを別で用意したほうがよい App.tsxでStateを使い過ぎているので対応が必要 判定処理 画像比較は完全一致だと安定しないのでcompareコマンドなどで類似度を基準にしたほうがよい 文字列末尾の空白や改行の削除はrstrip()を使ったほうがよい その他 docker-composeでローカルの開発環境を起動できるとよい GitHub Actionsから直接デプロイできるとよい SNSへのシェア機能があるとユーザ同士の交流が増えてよい この後 さらに詳しく修正案を聞いて修正していこうと思います。 おわりに 今回はシェル芸オンラインジャッジの改善案をGoogle AI Studioに聞いてみました。 たくさん改善案を出してもらえたので対応していきたいと思います。 便利な世の中になりましたね。 それでは、また。