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(배경지식) Regression이란 무엇인가?지도학습(supervised learning)은 결과의 치역이 어떤 집합 특성을 갖는지에 따라 크게 회귀(regression)와 분류(classification) 문제로 나누어진다. 분류 문제의 결과가 이산적인(discrete) 클래스 라벨이라면, 회귀 문제의 결과는 연속적인(continuous) 값으로 도출된다. 이번 글에서는 특별히 회귀 문제를 풀기 위한 가우시안 프로세스(gaussian process)에 대해 다루어 보기로 하겠다. 분류 문제를 풀기 위한 가우시안 프로세스는 나중에 따로 다루어 보도록 하겠다.  (배경지식) Multivariate Normal Distribution이란 무엇인가? 정규 분포가 무엇인지에 대한 설명은 wikipedia 를 참..

Why we need 3d scan? (영상 05:20초 부근) 3D 스캔의 핵심은 드론이 비행하는 동안 고품질의 3D model을 생성하는 컴퓨팅 엔진이다. 그리고 이후에 적절한 카메라의 위치와 각도를 찾아내어 경로를 계획하는 것이다. 전문 조종 인력일지라도, 데이터를 캡쳐하는 데 필요한 정확성과 인내심으로 비행을 완료하는데는 어려움을 겪는다. How to use? (영상 07:18~) 1. 조종자가 직접 드론을 공중에 띄운다. 2. 측정해야 할 부피의 가장 낮은 부분에 인접하게 '바닥면(floor)'을 설정한다. 가상현실로 이 면이 보이게 된다. 3. 측정해야 할 부피의 가장 높은 부분에 인접하게 '천장면(ceiling)'을 설정한다. 가상현실로 이 면이 보이게 된다. 4. 세로축 기둥을 이용하여 측..

예전에 파리 여행을 갔을 때, Google map을 보고 놀란 적이 있다. 바로 유명한 관광지를 3D view로 볼 수 있다는 것이었는데, 덕분에 사람이 직접 볼 수 없는 항공 뷰에서 돔을 내려다 보는 가상 관광이 가능했다. 콩시에르쥬리에 갔을 때는 그저 감옥인 줄 알고 별 흥미가 없었지만, 지하에 있는 모니터 하나가 나를 놀라게 했다. 바로 콩시에르쥬리의 3차원 모델을 가상공간에 옮겨서, 드론으로 비행하며 관광할 수 있도록 디지털 트윈을 구축해 뒀다는 것이었다. 개선문 옥상에 올라갔을 때, 그리고 라데팡스에 개선문이 하나 더 있다는 것을 알게 되었을 때, 개선문 옥상에서 내려다 본 파리의 야경보다, 개선문을 둘러싼 이중 로터리 구조때문에 교통체증이 없다는 것을 눈으로 확인했을 때. 그때의 충격이 아직도..

최근 네이버랩스에서 ALIKE 솔루션을 사우디아라비아에 수주하는 일이 일어났다. ALIKE 솔루션은 대규모의 공간을 3차원 데이터로 전환하여 mapping하는 기술인데, 이때 항공에서 취득한 이미지와 도로에서 취득한 포인트클라우드 데이터를 정합하는 방법을 사용한다고 한다. 넓은 공간, 특히 그 안에 있는 건물의 외형을 mapping 하는 작업은 로봇이 사람을 대신했을 때 무척이나 큰 장점을 가진다. 물리적으로 높은 고도에서 건물을 관측할 수 없으며, 넓은 공간을 모두 탐색하기에는 시간적 한계가 있고, 필요한 양의 정보를 충분하게 그러나 효율적으로 수집하기 위한 도구로서 드론이 매우 유용하다고 생각한다. 게다가 Coivd-19 이후 가상환경에 대한 사람들의 거부감이 줄어들고, 메타버스 개념의 가상 공간에 ..

FUEL을 설치해 보려고 오랜만에 docker run을 시도했다. 미리 받아둔 Ubuntu 20.04 이미지를 container로 굽는 순간, 아래와 같은 에러를 마주쳤다. docker: Error response from daemon: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error running hook #0: error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: Auto-detected mode as 'legacy' nvidia-container-cl..

Last Update : 2023.01.04영어 단어comprehensive(=complete, full);포괄적인, 종합적인ex. a comprehensive list of addressex. more comprehensive understanding groundbreaking;very new and a big change from other things of its typeex. groundbreaking significance 영어 숙어up to scale;최신의, 기대치의ex. You are not up to scale.ex. A man that does not meet these standards(tall, nation, age, etc) are not up to scale.ex. The ini..

Last Update : 2022.01.03 0. 초록 VSLAM의 장점 (1) Low-cost (2) 다른 센서와 fusion이 쉬움 (3) 다량의 환경 정보(이미지) 그 외의 트랜드 - 요즘 트랜드는 DL과 SLAM의 결합이다. - Semantic Info는 Hight level Info이다 (Robot이 환경을 더 잘 이해하기 위한 정보의 축에 속한다는 뜻). - 이 review 논문의 저자들은 semantic info 용이성에 확신이 있는 편이다. 1. Introduction SLAM은1986년 처음 소개되었다. 2. Development Status of SLAM 2.1. Sensors Commonly Used in VSLAM 아래 네 가지 카메라의 비교(Figure 3.) (1) monocul..

Last Update : 2022.01.10 0. 초록 (소개) SfM과 VSLAM은 Computer Vision 분야와 Robotics 분야에서 꾸준히 각광을 받아 왔으며, Robot Navigation과 Augmented Reality를 포함하는 응용 분야에서 큰 영향을 미치기 시작했다. (가정) SfM과 VSLAM 기술은 대부분 environment가 static(정적)이라는 가정 하에 사용되고 있다. (한계) 그러나 우리는 dynamic한(움직이는) 물체를 다루어야 하고, 이렇게 될 경우 전체적인 시스템의 정확도는 위태로워진다. (목적) 이 Survey paper에서는 dynamic(동적) 환경에서의 SfM과 VSLAM 기술을 다룰 것이다. 이 논문에서 다룰 세 가지의 큰 problem은 다음과 ..

사용 기체 모델 DJI F550 Hexa Copter (구매링크 바로가기) 프로펠러의 갯수에 따라 QuadCopter(4개), Hexacopter(6개)... 로 나뉘는데, 이번에는 헥사콥터를 만들어 보기로 했다. 준비물 목록 기체 조립용 : Arm 6개, 기체판 2개, CW/CCW 프로펠러 각 3개 부가 센서용 : GPS센서, 수신용/송신용 Telemetry 각 1개, 버저, 배터리 잔량확인기, 5pin cable(Telemetry-노트북연결) 전원 공급용 : 배터리, 전원선 기체 조종용 : PX4(픽스호크) 보드, ESC보드 6개, 모터 6개 이외 : 무선조종기, 드론 다리 (아래 사진에는 없지만 이후 등장 예정) 준비물 목록에는 없지만, 아래 사진에는 등장하는 나머지 부품들은 옵션이다. 픽스호크, ..

git clone을 하려고 했는데 다음과 같은 에러 메시지가 떴다. Cloning into 'gbplanner_ros'... Warning: Permanently added the ECDSA host key for IP address '15.164.81.167' to the list of known hosts. git@github.com: Permission denied (publickey). fatal: Could not read from remote repository. Please make sure you have the correct access rights and the repository exists. 문제의 원인은 ssh key를 등록하지 않아서인데, `~/.ssh/id_rsa.pub` 파일..