Wiredwisdom

1. Roscore roscore 2. Bingupexport TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL}roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch 3. usb_cameraroslaunch turtlebot3_custom usb_cam.launch 4. SLAMexport TURTLEBOT3_MODEL=burgerroslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch rosrun sensor_fusion Puppy.pyrosrun sensor_fusion yolo_visualization.py    코드 #!/usr/bin/env python3import rospyfrom sensor_msgs.msg import..

터틀봇3에서 추출된 이미지와 라이더 데이터를 PC로 옮기는 과정이 필요한데요, ROS 에서 이를 자체적으로 지원하고데이터를 TOPIC 계층으로 분류하여 줍니다. 이 계층에서 다시 데이터를 수집하여 퓨전에 대한 코드를 수행해야 하는데이를 전반적으로 연계하기 위해서는 ROS 에 따로 패키지를 설정해야 합니다.그리고 그 패키지 안에 메인 코드를 삽입하고 실행하면 되는 것이지요.     해당 라이다 센서는 2차원 센서, 즉 정적인 상태에서는 1차원의 점 포인트만 센싱가능하기 때문에이미지에 깊이 데이터를 퓨전하기 위해서는 이미지의 특정 Row 열 하나를 캠의 화각에 맞추어 라이다의 센서 정보를 마스킹 하고, 분배시키는 작업이 필요하게 됩니다.  초기에는 라이데 센서의 정면을 좌우로 `+_45` 를 유효 데이터로 ..

자동차 개발 프로세스요인 1. 주요 목표요인 2. 시간요인 3. 투자된 현금 흐름의 규모 새로운 자동차가 개발될 때 자동차 회사들은 일반적으로 경쟁업체들과의 광범위한 벤치마킹과 가치 공학과 비용 관리 측면에서 목표 비용의 정확한 체계적 접근의 범위를 포함해 시장 조사와 고객 분석에 상당한 시간을 투자한다. 가치 공학 : 개발비의 절감을 달성할 수 있는지 식별목표 비용 : 장기적인 수익성을 보장하기 위해 달성해야 할 목표 가치공학 방법론 : 제품의 비용, 기능성, 품질개념화 단계 : 설계 특징, 요구 사항 등프로젝트 단계 : 작업, 예산, 시간 스케쥴, 필요한 자원 결정 및 책임 할당.검증 단계  제품전략의 핵심 원동력1. 첨단 주행 보조 시스템2. 인테리어 디자인3. 탑승 수용력4. 파워트레인5. 생산 ..

2023년 대비 감소 되는 2024년 자동차 시장 전망  중국 자동차 시장 동향중국 브랜드의 세계 점유율이 독보적으로 상승하고 있고, 동반하여 중국 내수 자국 시장도 성장하고 있다. 전세계 자동차 생산량의 절반이 중국이다. [2023]    미국 시장의 실적은 역시 일본 브랜드이다. 동남아는 대체로 일본 브랜드가 선진입을 통하여 시장을 굳건히 자리매김하고 있지만인도의 경우는 자국산 브랜드가 점유율 1,2 를 가지고 있다.     2024년의 키워드는 전반적으로 SDV와 하이브리드로 본다.본격적인 연구와 컨센서스의 시작, 그 와중에 가속화 되는 AI로 인하여 규격에 대한 설정은 미뤄지는 상황이 지속될 가능성이 높다.반면 하이브리드는 전기차의 여러 리스크 들이 드러남에 따라, 안정성을 위하여 대안책으로서 가..

자동차의 발전에 있어서 필수적인 원동력1. 디지털화 : 자율주행2. 전기 모빌리티 : 제로탄소3. 스마트 운송  자동차 산업승용차의 세계적 판매량  : 8000만 대 [2015년 예측]빅 마켓 : 미국(800만대 판매, 425만대 생산 [2014]), 중국 혁신1. 진화론적 혁신 : 기술 또는 어떤 과정에서 나타나는 점진적인 진보에 기반한 혁신2. 혁명적인 혁신 : 혁신적인 모빌리티와 같이 파격적인 형태의 혁식 최첨단 혁신 = 기술 혁신 = 위험 수반 고도의 혁신적 제품과 기술 창출 = 새로운 시장, 서비스 창출 = 가장 큰 리스크 감수 Cutting-edge Technology(최첨단 기술) : 완벽하게 개발된 기술적 특징- 커넥티비티- 커넥티드카Bleeding-edge(비현실적 신기술) : 안전성에 ..

#!/usr/bin/env python3import rospyfrom sensor_msgs.msg import LaserScan, Imagefrom cv_bridge import CvBridge, CvBridgeErrorimport numpy as npimport cv2import mathfrom message_filters import ApproximateTimeSynchronizer, Subscriberclass CameraLidarFusion: def __init__(self): self.bridge = CvBridge() # 동기화를 위한 Subscriber 설정 self.image_sub = Subscriber("/usb_cam/image..