로봇이 아닙니다.

Colab으로 REINFORCE알고리즘 코딩을 하다가 깃헙에 올리려했는데 이거 한장 올리려고 레포지토리 하나 생성하는 것도 좀 투머치다라고 생각이 됐다. 그런데 바로 위 설정에 요런게 있어서 뭔가 알아보니 되게 괜찮더라 코드 공유도 쉽고 보여주기도 편하고 특히 Ipython형식까지 그대로 잘 보여주다보니 코드 플로우 관련해서 얘기 나눌때도 사용하기 좋을 듯함

- 최윤섭 교수님 강의 자료(서울대학교 의과대학 암연구소) 대학원 멀리보면 길지만 하루는 빠르게 가는 시간이다. 나도 시작하는 입장이지만 대학원 과정에서 많은 것을 배우고 많은 성과를 내고 싶은 목표가 있다. 때문에 대학원을 어떻게 생활해야하나 관련 정보를 찾던 중 오래된 자료이긴 한데 시간이가도 현재도 공감되는 진리 같아서 첫글인 만큼 가볍게 필수적인 것만 적어본다. 시작 (중요) 대학원에서 모든 조언은 존중하고 선별적으로 받아드리며 비판적 사고를 통해 항상 수긍하는 태도를 지양한다. 연구는 자기 자신이 제일 잘 알아야한다. (신이나서 6시간동안 떠들어도 지치지 않을만큼) - 지도 교수님 그리고 연구 지도 교수님은 관련 분야에서 인사이트가 넓으신 분이다. 내가 도움을 얻고자 한다면 스스로 가설과 논리,..

논문 메모는 본격적인 논문리뷰가 아닌 노트장에 대충 끄적이는 느낌의 포스팅이 될 것이다. 본격적인 리뷰는 메모가 어느정도 쌓이거나 좀더 의미있는 고찰이 가능해진 시점에 테마에서 중요하다 생각되는 논문을 위주로 정리한다. https://arxiv.org/abs/1809.08835 Crowd-Robot Interaction: Crowd-aware Robot Navigation with Attention-based Deep Reinforcement Learning Mobility in an effective and socially-compliant manner is an essential yet challenging task for robots operating in crowded spaces. Recent ..

원래는 Data Driven Control이란 개념이 존재하는 지에대해 알아보던중 신기하게도 정말 그런 개념이 있었고 관련 강의 영상을 찍은사람이 있다는 사실을 알게되었다. 학부시절 시스템 해석이나 신호및 시스템같은 시스템을 해석하고 분석하기위한 과목들은 들었지만 실제로 제어하기위한 과목은 들은 적이 없어 공부해보기위해 Steven L. Brunton이란 분의 강의를 들어보기로 했다. 워싱턴 대학의 교수이며 데이터를 통해 제어시스템을 모델링하는 연구를 하시는 분 같았고 홈페이지를 들어가보니 수학공식을 이용한 예술작품을 그리는 것도 좋아하는 것 같았다. 아무튼 이 Control Bootcamp 강의는 고전 시스템 부터 현대 최적제어까지의 내용들을 다루며, 굉장히 딥하게는 들어가지 않지만 수학적으로나 개념적..

Lecture 4 review 이전 Lecture 3 에서는 Gradient desent를 푸는 방법으로 $Numerical$와 $Analytic$적인 방법이 있다고 했다. $Numerical\ Gradient$ 방법은 수치계산적 방법이며 아래수식을 통해 값을 구한다. 이와 같은 방법은 느리고(Slow), 근사치(Approximate)를 나타내지만 쉽게 사용할수있다(Easy to Write)는 특징이 있다. $Analytic\ Gradient$방법은 일반적은 우리가 손을 푸는 미분을 이용한 방식으로 $f = x^2 \rightarrow df/dt = 2x$ 로 변환하여 값을 구한다. 이는 빠르고(Fast), 정확한값(exact)을 가지만, 에러를 발생시킬수 있다(Error-Prone)는 특징을 가진다. ..

모션플래닝과 관련된 여러가지 알고리즘들이 존재한다. 알고리즘들은 아주 간단한 planning 문제를 해결하는 것에서 시작하여 점점 발전하여왔다. 각 알고리즘에 관련된 학습을 하면서 간단한 예제들을 만들어보면 이해를 하는데에 도움이 되지 않을까 싶어 알아보려고 한다. 저차원의 문제들은 Configuration space에 grid(격자)를 그려 계산하는 grid based 알고리즘과 $C_{free}^{}$안의 연결성이나 모양을 계산하는 geometric algorithm 방식으로 해결할 수 있다. 복잡한 제한조건을 가진 고차원 시스템의 정확한 motion planning은 computationally intractable하다. intractable하다는 뜻은 이론적으로 해결될 수 있으나, 실제로 해결하려..

DC Motor Control -1- 시작하기에 앞서...이 글은 모바일로봇을 제작하기 위한 DC 모터의 모델링 및 PID제어를 메트렙(MatLab)을 통해 시뮬레이션을 해보고, 이를 가지고 실제 모터에 적용 하는 것을 목표로 작성하려고 합니다. 빠르게 글을 올리지는 못하겠지만, 꾸준히 올림으로써 향후 누군가 이 블로그 글이 도움이 되었으면 하는 마음으로 작성해보도록 하겠습니다. DC Motor의 구조모터는 다른말로 전동기라고도 부르며, 전기에너지를 입력받아 기계에너지를 출력하는 에너지 변환 기기 입니다.전동기의 기계적인 구조로는 고정자(Stator), 회전자(Rotor), 정류자(Commutator), 브러쉬(Brush)로 이루어져 있습니다. 고정자는 고정이 되어있는 상태로 자속을 발생시키는 역할을 하..

오늘은 모션 플래닝의 용어들을 간단한 개념을 곁들여서 알아보자. 저번 시간에 얘기했듯이 모션플래닝은 로봇이 어디부터 어디까지 가고싶다는 추상적인 명령을 인풋으로 받아들였을때, 어떻게 갈 것인지 로봇의 동작을 자동으로 생성하는 알고리즘이다. 예를 들면, 내방에가서 노트북좀 가져다 줘 라는 명령을 로봇에게 내렸을 때(추상적 명령) 그것을 수행하기 위해 로봇은 각 관절을 어떤식으로 움직여서 장애물을 회피하며 임무를 수행할 지 계획을 만들어야한다. 이제 모션플래닝에 대한 공부를 하기전에 필요한 개념과 용어들을 알아보자. 1. 개념 가장 기본적인 motion planning 문제는 시작상태(start configuration)인 S에서부터 목표 상태(goal configuration)인 G지점 까지 이미 알고있는..