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심화

000_SensorFusion Content 0. SLAM Summary - SLAM Kr 강의 1. 학습한 자료 - Visual Odometry(avisingh599.github.io/vision/monocular-vo/) (나의 정리) 2. 동향 및 세미나(시청한 것) - ERTI 발간(드론 자율비행 기술 동향) - Challenges in SLAM: What's ahead | Sebastian Scherer | Tartan SLAM Series - 3. 기술 스택 - 확률적 로보틱스(classroom.udacity.com/courses/cs373) - 칼만필터(www.yes24.com/Product/Goods/73621194) 더보기
Lipo(리튬폴리머) 베터리 충전 관련 ▶ 베터리 용어 rc9.co.kr/product/product_detail.asp?product_number=147223&NaPm=ct%3Dkn6375ag%7Cci%3D7acd6223552060db9fc87c503351224995362dd9%7Ctr%3Dslsl%7Csn%3D323445%7Chk%3D0cc13b83cc29ee978199ca4ce4f9cb6c4f7909ab RC카 전문 알씨구 RC9 RC카 전문 입문용RC 무선자동차 드론 알씨카 전동 자동차 rc용배터리취급 rc9.co.kr 본인은 1500mAH 50~100C 11.1V(3S) 베터리를 구매하였는데 각 의미는 다음과 같다. 총전력량 - 1500mAH 방전율 - 50~100C (즉, 75000mA(75A) ~ 150000(150A) 전류를 쓸.. 더보기
[Youtube] SLAM Online 강의 영상출처 : www.youtube.com/watch?v=_i8PaekcguA ※ 문제가 될시 삭제하겠습니다. ▶Localization과 Mapping은 Chicken-Egg 문제이다 - Map이 있어야 내가 현재 어디 있는지 알수 있다(Localization) - 특정 지점에 있어야 Map을 생성할 수 있다(Mapping) ▶다양한 Localization 방법 - (GPS 전파를 받지 못하는 경우) 간접적인 물리량 활용 e.g. 휠 인코더, 카메라, IMU 센서 등 - 카메라를 이용할 경우 Visual SLAM을 활용한다. : 단안 카메라, 양안 카메라 등 방식에 따라 방법이 다르다. - 라이다 센서 활용 : 공간 분해능(Resolution)이 높다. ※ 단안 카메라는 BaseLine이 고정되지 않아 D.. 더보기
[동향] 드론 자율비행 기술 동향 ERTI에서 발간한 전자통신동향분석(36권 2호, 21년 4월호) 중 관심 분야 일부를 요약하였습니다. ※ 문제가 될시 게시글 삭제하겠습니다. 제목 : 드론 자율비행 기술 동향 저자 : ETRI 자율비행연구실 김수성, 정성구, 차지훈 연구원 1) 드론의 완전한 자율비행 조건 - 상태추정 : 3차원 공간상에서 비행하는 드론의 위치와 자세를 IMU와 카메라 등 보조 센서를 융합해 실시간 추정한다. 비행요건. - 환경인지 : 추정된 상태와 LiDAR, RGBD(Depth) 카메라 등 센서 정보의 처리를 통해 드론 주위의 환경·장애물 지도 생성. - 경로계획 : 환경인지 모듈에서 생성된 지도 정보를 통해 장애물 위치 파악 및 목적지 도달 위한 경로 및 궤적 생성 2) 사례 2-1) 상태 추정 + 환경인지 - U.. 더보기
Pillow Utils ▶Pillow를 이용해 이미지를 Grayscale로 바꾸는 방법 - .convert('L')을 이용해 grayscale로 바꿔준다. import cv2 import os import numpy as np from PIL import Image path = 'tmp' imagePaths = [os.path.join(path,file_name) for file_name in os.listdir(path)] for imagePath in imagePaths: # 1) img = Image.open(imagePath).convert('L') img_numpy = np.array(img, 'uint8') #PIL 자체가 0~255 범위인데 'uint8'이 필요한가? # 혹은 numpy array로 바꿔준 다음에 .. 더보기
Hungarian Maximum Matching Algorithm Contents 1. Hungarian matching algorithm 정의 2. Hungarian algorithm설명 3. 코드 1. Hungarian matching algorithm - 이분 그래프상에서 최대 가중치 매칭을 찾는 알고리즘이다. - 할당 문제 - $O(|V|^3)$ 알고리즘 적용 상황 예시) Musician, Chef, Cleaners를 고용하려고 하고, 하나의 회사에서 하나의 서비스만 제공할 수 있다. (CompanyA, B, C는 Musician, Chef, Cleaners를 파견하는 서비스 제공회사이다) 사용자는 금액을 최소화 하면서 서비스를 이용 하고 싶다. 위의 상황은 이분 그래프로 표현이 가능하다. 하나의 회사가 하나의 서비스만을 제공할 수 있기 때문이다. 2.Hunga.. 더보기
Hausdorff Distance 1. Hausdorff Distance 뜻 - 컴퓨터 비전 분야에서 주로 쓰이며, '매칭' 문제 해결을 위해 사용됩니다. - X 와 Y가 비어 있지 않은 메트릭 공간(M, d)의 부분 집합(non-empty sets of points X, Y)이라고 하면, Hausdorff 공간 $d_{H}(X, Y)$는 다음과 같이 정의 합니다. - X, Y 집합에 속한 점의 갯수는 다를 수 있습니다. 이산화(discretized)와 경계 $\Omega$를 고려하였을 때(점이 이산적으로 분포함을 가정하면) 공식 1은 아래와 같이 표현할 수 있습니다. ※ 직관적으로 보면, 한쪽 점 집합을 기준으로 다른쪽 집합 상의 점까지의 가장 먼 거리를 구하는 것처럼 보입니다. 그리고 두 거리 중 더 큰 것(max)을 $d_{H}(X.. 더보기
[OpenCV + WebApp] 환경 Setting 1. 파이썬 패키지 매니저 pip3 설치 $wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py $sudo python3.6 get-pip.py or $sudo apt-get install python3-pip $sudo ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/local/bin/python3 2. 파이썬 '패키지 가상환경' 설치 및 경로 bash 등록 $sudo pip3 install virtualenvwrapper # ~/.bashrc 에 아래의 3라인을 bashrc에 기입 export VIRTUALENVWRAPPER_PYTHON=/usr/bin/python3.6 #(본인의 파이썬 설치 장소) export WORK_HOME=$HOME/.virtualenvs sourc.. 더보기

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