Where Am I

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..

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 : 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..

문제 상황 ubuntu에서 GPU가 탑재된 server에 ssh로 접속하고, 그 위에서 docker contatiner 를 실행하여, ROS2의 turtlesim node GUI를 띄워보려고 했는데 "X11 connection rejected because of wrong authentication." 에러가 뜨면서 계속 실패했다. 시도해 본 것들 예전에 ssh server가 아닌 그냥 GPU가 탑재된 컴퓨터를 쓸 때는 ssh 접속 전 local에서 `$ xhost +` 만 해주면 해결이 되었었는데, 이번에는 xhost의 문제가 아니었다. docker run 할 때 주는 -v, -e, 옵션을 이것저것 수정해 보기도 하고, ssh 접속 시 -X 옵션도 주어봤지만, 결국 해결 방법은 ssh server의 X..

Intro Vision 분야에서 Deep learning 모델을 학습 시키려면 많은 양의 Image 데이터가 필요하다. 이때, 우리가 가질 수 있는 Image 데이터의 수에는 사실상 한계가 존재하기 마련인데- 이를 조금이나마 극복할 수 있게 도와주는 좋은 툴이 존재한다. 이름하여 `Albumentation` !!! Albumentation 공식 사이트 CropAndPad 오늘은 그중에서도 `CropAndPad`라는 패키지를 살펴보려고 한다. 내가 직면했던 문제점은, 모델을 학습시킨 이미지의 비율(1:1 이미지로 학습됨)과 모델 성능을 평가하려는 이미지의 비율(16:9 사진으로 평가)가 달랐다는 것에서부터 출발했다. 자주 발생하는 이슈인지는 모르겠으나, 모델을 학습시킨 이미지들의 경우 (이미 엄청난 품이 ..

지난 글에서 COCO Fifty One 을 활용한 Object detection 데이터 셋 시각화 방법을 포스팅 했었는데, (자세한 내용은 링크 참조 : https://eunga-whereami.tistory.com/2) 사실 FiftyOne은 정말 `엄청난 양`의 데이터 셋을 다룰 때 그 장점을 갖는다. 하지만 간단히 python에서 image와 bounding box를 함께 띄워 보고 싶을 때는, 굳이 FIftyOne을 위해 annotation 파일을 COCO로 맞추고, 패키지를 설치하는 등의 거대한 작업을 거칠 필요가 없다. Visualization 나의 경우 OpenCV를 활용하여 `bbox와 image를 동시에 visualize하는 함수`를 활용하였다. import cv2 def visualiz..