Wiredwisdom

1. 포인트 클라우드 데이터 및 이미지 수집 - 포인트 클라우드 데이터 수집SLAM 시스템에서 생성된 포인트 클라우드 데이터를 ROS 토픽을 통해 수집한ㄷ.예를 들어, PointCloud2 메시지 형태로 제공될 수 있습니다. 보통 /points, /cloud 등의 토픽을 사용한다. - USB 카메라 이미지 수집USB 카메라에서 촬영된 실시간 이미지 데이터를 ROS 이미지 토픽을 통해 수집.예를 들어, /camera/image_raw 토픽에서 데이터를 받을 수 있다. 2. 퓨전 알고리즘 구현Depth 이미지 생성포인트 클라우드 데이터를 이용하여 Depth 이미지를 생성.depth_image_proc 패키지의 pointcloud_to_depth_image 노드를 사용하면 포인트 클라우드 데이터에서 Depth..

CSS 로 들어가서 width 항목을 집어 넣어준다.나의 경우에는 1000px 를 설정하였고,이후에 얼라인이 오른쪽으로 치우치는 현상을 발견밑에 margin 에 4번재 요소가 Left이기 때문에해당 항목을 설정하여 -100px 로 변경하였다.그럼 왼쪽의 마진이 줄어들면서 어느정도 가운데 정렬이 이루어진다. 제목의 경우도 아래의 그림과 같이 -100px 로 맞추어주면 된다.

Raspberry Pi 설정1. Raspberry Pi에 ROS Noetic 설치 1.1 Ubuntu 20.04에 ROS Noetic을 설치합니다:sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654sudo apt updatesudo apt install ros-noetic-desktop-full full 설치 안됨이미 ros -noetic..

PC - roscorejins@jins-System-Product-Name:~$ roscore ... logging to /home/jins/.ros/log/e12ef2f0-3a0e-11ef-9ee7-153280935340/roslaunch-jins-System-Product-Name-18193.logChecking log directory for disk usage. This may take a while.Press Ctrl-C to interruptDone checking log file disk usage. Usage is Turtlebot3 - bringupexport TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL}jinyoung@jinyoung:~$ roslaunch turtlebot3..

위는 가우시안의 크기와 Opacity를 관장하는 파라미터들에 대한 Back-propagation 학습의 관계를 설명했다.다음은 각 가우시안들이 어떤 조건에서 분기 되는지를 알아보자. 각 가우시안의 Opacity는 가우시안의 최대 밀도 부분에서의 값이고밀도의 감소에 따라 Opacity의 값도 감소한다. 다음은 가우시안의 분기 조건이다.조건은 두개다. 하나는 지역적으로 밀도가 기준치 이상으로 높은 경우다. 가우시안의 밀도를 의미하지 않는다. 또 다른 하나는 가우시안의 크기가 기준치 이상으로 커질 경우이다. 이 두가지 경우에 가우시안은 분기가 이루어지며, 분기된 가우시안의 크기와 위치는기존 가우시안의 주축을 기점으로 분포되게 된다. 크기는 1/2, 2/3 정도로 줄어들며 이는 고정할 수도 있지만, 적응적으로 ..

2D의 가우시안의 평균이 원점인 경우를 보자.여기서 Covariance가 0인 경우는 다음과 같은 타원형이 된다. Covariance가 0 보다 크게 되면 다음과 같은 값을 갖게 된다.1,3 사분면으로 분포도가 두드러지며, 2,4분면은 상대적으로 납짝해진다. Covariance 가 0보다 작은 경우는 2,4 분면으로 분포가 두드러지고1,3분면은 반대로 납짝해진다. 이를 통해 알 수 있는 것은 Covariance가 가우시안의 모양을 나타내는 주요 인자로 작용한다는 의미이다.그러나 이 Covariance가 분포의 양과 음의 값과, 그 길이를 나타낼 수는 있어도 분포도가 가지는 선형성의 기울기를 알 순 없다.그 기울기에 대한 정보는 Covariance Matrix의 대각행렬이 갖는다. `[(x x,xy..

Contains the source code for TurtleBot3 packages including turtlebot3_simulations and core turtlebot3 packages with their launch files, source code, package.xml, and CMakeLists.txt. The build directory handles compilation and dependency optimization, transforming source code into executable components. Creates the development environment with compiled libraries (lib) and executable packages (pkg..

포인트 클라우드에서 "normal"은 각 점(point)에서의 표면 법선 벡터(normal vector)를 의미합니다. 법선 벡터는 해당 점에서의 표면의 방향을 나타내며, 주로 표면의 기울기와 관련이 있습니다. 포인트 클라우드의 법선 벡터는 3D 데이터 처리와 분석에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 법선 벡터는 표면 재구성, 물체 인식, 세그멘테이션, 그리고 충돌 회피 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 1. 법선 벡터의 정의:법선 벡터(normal vector)는 3D 표면의 특정 점에서 표면에 수직인 벡터를 말합니다.이 벡터는 표면의 기울기와 방향을 나타내며, 표면의 미세한 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다. 2. 포인트 클라우드와 표면:포인트 클라우드는 단순히 표면의 점들을 나열한 것입니다...