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Autonomous Vehicle57

ROS에서 Package 생성하기 ROS에서 가장 기본단위인 노드를 실행하기 위한 패키지 만들기 튜토리얼을 진행하면서 관련 기본 개념을 익히도록 하겠습니다. ROS에서 Package 생성하기Creating Package in ROS 패키지의 기본 구조 my_package/ CMakeLists.txt package.xml패키지 안에 CMakeLists.txt 와 package.xml 파일 두개가 존재한다. cd ~/catkin_ws/src워크스페이스 안에 소스폴더 안에서 패키지를 생성해야 한다. 디렉토리로 이동해 주자. $ catkin_create_pkg [depend1] [depend2] [depend3] $ catkin_create_pkg beginner_tutorials std_msgs rospy roscpp패키지를 만들어 주는 명령.. 2020. 8. 12.
Windows 10 환경에서 Visual Studio 에디터의 C++ OpenCV 설치 https://www.learnopencv.com/install-opencv3-on-windows/ Install OpenCV 3 on Windows In this post, we will provide step by step instructions on how to install OpenCV 3 (C++ and Python) on Windows. However, we have found that a lot of readers want to install for python only. So, if you want to install OpenCV 3.3 for python only, please foll www.learnopencv.com Windows 10 환경에서 Visual Studio 에디터의 C+.. 2020. 8. 12.
[번역/요약] Autonomous Navigation : Particle Filter 알아보기 로컬리제이션 방법 중 하나인 파티클 필터에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 매틀랩에서 진행하고 있는 강의 영상중 파티클필터에 대한 영상을 번역하고 해석하면서 관련 내용을 요약, 정리하도록 하겠습니다. 영상을 함께 시청하시는것이 더 효율적일것이라고 생각합니다. 글의 맨 밑에 링크되어 있습니다 :) Estimate position and orientattion of a mobile robot using a particle filter 파티클 필터를 활용한 모바일 로봇의 위치와 방향정보 예측 로컬리제이션에 대해서 알아봅시다. 한 사무실에서 돌아다니고 있는 터틀 봇이 있습니다. 이 로봇은 자신이 어디 있는지 모릅니다. 방안 어디에도 위치할 수 있겠죠. 이 터틀 봇이 라이다 센서를 통해서 포인트 클라우드를 가져옵니.. 2020. 8. 9.
특강 5,6,7일차 : JETBOT 딥러닝 자율주행 따라하기 국민대학교 기계공학부에서 진행하는 로봇 AI 기초 특강에서 다루는 로봇은 JETBOT입니다. 젯봇의 specification 은 다음과 같으며 라즈베리파이나 라떼판다 등 다른 소형 pc와는 큰 차이점이 있습니다. Nvidia에서 개발한 보드답게 소형 gpu가 탑재되어있어서 여러 딥러닝 네트워크들을 효율적으로 연산이 빠른 gpu를 함께 구동시킬 수 있다는 것이지요. 사진에서 보이는것과 같이 설명에 다음과 같은 말이 적혀 있습니다. "최신 인공지능기술을 이제는 메이커, 학생들 그리고 임베디드 개발자들이 어디서든지 사용할 수 있습니다." 이 말은 곧 소형 mcu에서도 이제 인공지능을 위한 데이터셋 구축, 학습 등의 과정을 갖출 수 있다는 것이겠지요. 저희가 이번에 다루게 되는 로봇은 이 개발 키트에다 모터와 .. 2020. 8. 8.
ROS PCL : Voxelize 포인트 클라우드 라이브러리를 이용하여 voxelize 하기 ROS 환경에 익숙해지기 위해 다양한 feature들 ex) rosbag, rospackage, catkin 등 여러 환경적인 부분들을 직접 구성해보며 익히는 것을 목표로 소규모 프로젝트를 진행한다. 소규모 프로젝트 이름 : 포인트 클라우드 라이브러리를 이용하여 voxelize 하기 소규모 프로젝트의 목표 : 처음부터 시작하여 본 프로그램을 만드는것을 목표로 한다. rosbag 파일을 이용하여 들어오는 데이터들을 voxelize 하여 down sampling을 진행하고 원본 데이터와 voxelized 된 데이터를 시각화하여 비교하는 roslaunch파일을 만든다. 프로젝트를 위해 필요한 준비물 : LiDAR rosbag 파일(구글에서 쉽게 벨로다인라이다 파일을 구할 수 있음), ros melodic이 설.. 2020. 8. 4.
정밀지도 객체 분류 및 네트워크를 이용한 교정 최적화 Reading & Summary 본 논문은 자율주행 시스템에서 안정적으로 차량을 통제할 수 있기 위해서 필요로 하는 환경인식 중 객체 분류에 관한 내용을 다루고 있습니다. 보통 카메라를 이용하여 여러 객체들을 분류하는 YOLO와 같은 딥러닝 알고리즘이 익숙한 사람이 많겠지만, 본 논문은 LiDAR데이터와 카메라 데이터를 융합한 데이터 셋을 이용하여 학습을 진행하는 특징을 갖고 있습니다. 또한 ICP알고리즘을 이용하여 카메라와 LiDAR 캘리브레이션 한 연구내용도 주목하도록 합시다. 정밀지도 객체 분류 및 네트워크를 이용한 교정 최적화[1] 강동완 등 4명, 2020 전체 요약 이 연구의 목적은 라이다센서와 카메라 센서를 동시에 이용하면서 딥러닝을 이용한 객체 분류와 라이다 센서와 카메라 센서 간 불가피하게 일어나는 오차들을 각 이미지마.. 2020. 8. 3.

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