로봇이 아닙니다.

Robot Sensor Calibration : Solving AX=XB on the Euclidean Group 저자 : Frank C. Park, and Bryan J. Martin 논문 : https://ieeexplore.ieee.org/document/326576 작성 : benthebear93 구현 : https://github.com/benthebear93/Calibration_AX_XB ABSTRACT 유클리드 군 안에 있는 AX=XB는 손목축에 올려져 있는 센서를 보정하는 문제에서 많이 사용된다. 이번 논문에서는 리 그룹 이론의 방식을 사용하여 기하학적으로 시각화 할 수 있는 해석해를 찾을 수 있는 닫힌 식(closed form exact solution)을 유도하고, 노이즈가 있는 상태..

작성자 : 이재원 Pytorch YOLOP (YOU ONLY LOOK ONCE FOR PANOPTIC DRIVING PERCEPTION)를 테스트해보는 포스팅입니다. YOLOP Pytorch Hub : YOLOP GitHub : YOLOP You Only Look at Once for Panoptic driving Perception by Dong Wu, Manwen Liao, Weitian Zhang, Xinggang Wang, Xiang Bai, Wenqing Cheng, Wenyu Liu School of EIC, HUST corresponding author. arXiv technical report (arXiv 2108.11250) from GitHub : YOLOP About YOLOP Abs..

고속도로나 자동차 전용도로에서 차로변경, 조향, 가감속, 차간거리 차선유지등의 기능을 수행하기위해서 매순간 정확한 경로생성이 필요하다. 대표적인 경로생성 알고리즘 = RRT*, RRT, A star, Dijkstra, Aritificial Potential Field 등등 https://github.com/mkyun2/RRT_Algorithm GitHub - mkyun2/RRT_Algorithm: Rapidly Exploring Random Tree Rapidly Exploring Random Tree. Contribute to mkyun2/RRT_Algorithm development by creating an account on GitHub. github.com 개념 무작위 샘플링(Random Sam..

작성자 : 이해구 Lecture Studty node list Lecture 0 : MIT 6.800/6.843 Robotics Manipulation :: Introduction (현재 글) Lecture note : https://manipulation.csail.mit.edu/intro.html Lecture Video : https://www.youtube.com/watch?v=PGY-4LOPs7U&t=2s Manipulator은 단순한 Pick and Place 이상이다. 큰 상자에서 물체를 집어 다른 상자로 옮기는 것을 Pick and Place라고 하며, 이는 과거의 산업용 로봇에서 부터 오래동안 행해져 왔다. 최근에는 딥러닝을 인식에 사용하면서, 다양한 물체에 대한 Pick and plac..

작성자 : 이해구 Lecture Studty node list Lecture 0 : MIT 6.800/6.843 Robotics Manipulation :: Introduction Lecture 1 : MIT 6.800/6.843 Robotics Manipulation :: Motion planning(1) Lecture note : https://manipulation.csail.mit.edu/pick.html Lecture Video : https://www.youtube.com/watch?v=ZOXp_wixIzo&list=PLkx8KyIQkMfVRPReg9FHtBk_RGEwnVxU-&index=3 Drake 교수님은 Notation에 대한 중요성을 이야기한다. 개인적으로 나도 Notation 때문에..

Darknet은 별도로 실행시키셔서 Published Bounding Boxes를 칼만필터 이용해 Tracking 합니다. Tracked Boxes는 다시 publishing 합니다. CPP 수정하다가 멈춘 파일을 발견해서 Ros에서 작동되게끔 수정해보았습니다.(출처 아래) python으로 돌렸을때보다 프레임이 수십배이상 잘나오는것 같습니다. https://github.com/mkyun2/ROS_SORT GitHub - mkyun2/ROS_SORT Contribute to mkyun2/ROS_SORT development by creating an account on GitHub. github.com Test Environment Ubuntu 18.04, ROS Melodic, C++, Opencv 3...

우리는 로봇 그리퍼를 들었을 때 금속 또는 플라스틱과 같이 단단한 물질로 만든 산업용 그리퍼를 쉽게 떠올릴 수 있다. 반면에, 소프트 그리퍼는 기존의 그리퍼와 달리 실리콘과 같은 상대적으로 부드러운 소재를 사용해서 만든 그리퍼이다. 사실 엄밀하게 말하자면 소프트 그리퍼는 재료적 측면뿐만 아니라 부드러운 특성이 적용된 모든 그리퍼를 말한다. 예를 들어, Hirose et al. (1978) [1]가 제시한 소프트 그리퍼는 부드러운 소재를 전혀 사용하지 않고 멀티링크(multi-links) 구조를 사용하여 그리퍼가 물체 형상에 따라 감쌀 수 있도록 했다. 이러한 소프트 그리퍼가 왜 개발되기 시작했는지에 대한 질문에 답하기 위해선 시간에 따라 변하고 있는 그리퍼에 대한 요구사항들에 대해서 이해할 필요가 있다...

#모션플래닝 #로봇 #연구 #공부 #로봇공학 Motion planning optimization-based Motion planning이 거창해 보일 수는 있지만, 단순히 로봇팔의 초기 자세에서 differential IK를 풀어서 물체에 다가가는 것도 하나의 Motion planning이 될 수 있다. (물론 손으로 직접 작성한 Motion planning이지만) 다만, 이렇게 하지 못하는 이유는 주변 환경이 더욱 복잡해지고, 제약이 많아지기 때문이다. 인식에 대한 고려도 해야겠지만, 로봇이 Plan 할 수 있는 것도 고려해야 된다. 이번 수업에서는 Planning trajectory, 로봇 팔의 경우 조인트 q 값에 대한 Trajectory를 구하는 방식들에 대해 이야기 해보려 한다. 다양한 MP 방..