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Point Cloud의 경우 RGB-D, Lidar로 얻어진 거리값이 포함 된 point들의 cloud(구름) 형태를 말한다. 센서들을 통해 얻어진 point들은 후처리를 해줘야 한다. 어쩌면 당연하게도, 이미지 & 영상처리와 비슷한 형태의 후처리를 거친다. 따라서 이미지, 영상처리에 대한 지식이 있다면 이해가 조금은 쉽다. SLAM에 대한 수요가 많아지면서 이에 대한 자료는 좀 있는데, 당연하게 쓰이는 point cloud에 대한 내용이 잘 없어서 공부할 겸 정리해본다. 물론 나는 SLAM이 아닌 unKnown freeform 에 대한 surface reconstruction을 하고 있다. Point Cloud를 모를 때 알아두면 좋은 용어들은 사진에서 찾을 수 있다. 사진은 Point cloud li..

작성자 : 한양대학원 융합로봇시스템학과 유승환 석사과정 (CAI LAB) 오늘은 딥러닝 Object Detection 기반 Tracking 실습을 진행해보겠습니다~! 학습 모델명은 YOLOv4 + Deep_SORT 입니다. Deep SORT는 저도 처음 접해보는 것이라... Deep SORT의 이론에 대해서는 실습이 끝난 후에 차차 공부해보려고 합니다ㅎㅎ 그럼 Object Detection + Tracking 실습 진행하겠습니다! 링크 1) YOLOv4 + Deep_SORT 깃헙 링크 : github.com/theAIGuysCode/yolov4-deepsort/tree/9e745bfb3ea5e7c7505cb11a8e8654f5b1319ad9 theAIGuysCode/yolov4-deepsort Objec..

논문: Vinyals, Oriol, Meire Fortunato, and Navdeep Jaitly. "Pointer networks." Advances in neural information processing systems. 2015. 최근 Task allocation, Travelling sales man problem, vehicle routing problem과 관련된 연구를 위해 논문을 조사 중인데, 위 문제들은 대체로 combinatorial optimization문제로 귀결된다. NP hard인 이 문제를 학습으로 접근하여 풀려고 했는데 관련 논문들에서 pointer networks가 자주 언급되어 직접 읽기로함. 참고로 위 문제들을 간단히 설명하자면 주어진 task나 way point들에..
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Trail following and obstacle avoidance from 민재 정 [시물레이션] [실험 영상] 항공우주 가을 학회 발표자료, 길 추적(Trail following)에는 CNN기반 지도학습을, 장애물 회피(Obstacle avoidance)에는 D3QN기반 강화학습을 적용하여 두가지 러닝 기법을 합쳐 하나의 local planner로 만들어보려는 시도였다. 시뮬레이션은 PX4 SITL을 사용하고 Gazebo에서 검증했다. 실험은 Jetson Xavier를 메인 연산장치로 사용하고 비행제어는 Pixhawk4와 PX4를 사용했다. 한동안 애먹였던 과제인데, 드디어 완료. 부끄러운 결과물이지만 오히려 그렇기에 기록한다.

작성자 : 한양대학원 융합로봇시스템학과 유승환 석사과정 (CAI LAB) 오늘도 NVIDIA Jeston 환경 셋팅을 해보겠습니다! 전편의 Jetpack, OpenCV 설치에 이어서, ROS, RealSense-SDK 그리고 RealSense-ROS를 설치해보겠습니다. [Jeston Nano 시리즈] 1-2편 JetPack 설치 on Jeston Nano : ropiens.tistory.com/87 2-1편 OpenCV 3.4.0 설치 : ropiens.tistory.com/66?category=905965 1-1. ROS (Melodic) 설치 : AGX Xavier 참고 링크 1 : m.blog.naver.com/tinz6461/221793599149 [NVIDIA] Jetson AGX Xavier에..