Wiredwisdom

1. Deep Architecture 5 convolutional +3 fully connected with 60 million parameters 2. ReLU ActivationFirst major CNN to use ReLU instead tanh/sigmoid. 3. Dropout Regularization50% dropout in FC layers to prevent overfitting 4. GPU AccelerationTrained on two GTX 580 GPUs 5. Data AugmentationImage translations, horizontal reflections, and PCA color augmentation. 6. Local Response NormalizationNor..

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..

#!/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..

def __init__(self): rospy.init_node('camera_lidar_fusion', anonymous=True) # Initialize subscribers and publishers self.bridge = CvBridge() self.image_sub = rospy.Subscriber("/camera/image_raw", Image, self.image_callback) self.pc_sub = rospy.Subscriber("/camera/depth/points", PointCloud2, self.pc_callback) self.fusion_pub = rospy.Publisher("/fus..

cd ~/catkin_wscatkin_makesource devel/setup.bash 라즈베리파이에서 카메라 이미지와 포인트 클라우드 데이터를 실시간으로 퓨전하여 시각화하려면,ROS를 사용하여 두 데이터를 동기화하고, 이를 하나의 이미지로 변환하여 시각화하는 방법이 필요. 이는 ROS 노드를 사용하여 카메라 이미지와 포인트 클라우드 데이터를 동시에 구독하고,실시간으로 퓨전된 이미지를 생성하여 시각화하는 것을 의미. ROS 환경 설정먼저, ROS 패키지와 필요한 의존성을 설치합니다. 새 ROS 패키지 생성:bash cd ~/catkin_ws/srccatkin_create_pkg camera_lidar_fusion rospy sensor_msgs cv_bridge image_transport 코드 저장..

PCL ROS 패키지 pcl_ros: 1.) PCL(Point Cloud Library)의 ROS 래퍼2.) 포인트 클라우드 처리, 필터링, 세그멘테이션 등 다양한 기능을 제공3.) 설치: sudo apt-get install ros-noetic-pcl-ros laser_geometry: 1.) 2D 레이저 스캔 데이터를 3D 포인트 클라우드로 변환2.) 설치: sudo apt-get install ros-noetic-laser-geometry pointcloud_to_laserscan: 1.) 3D 포인트 클라우드를 2D 레이저 스캔으로 변환2.) 설치: sudo apt-get install ros-noetic-pointcloud-to-laserscan depth_image_proc: 1.) 뎁스 이미..

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..

This flowchart presents a detailed comparison between 3D Gaussian Splatting and Neural Radiance Fields (NeRF), highlighting the complete pipeline and advantages of 3D Gaussian Splatting. The diagram illustrates multiple interconnected workflows and technical comparisons.The process begins with SFM (Structure from Motion) generating point clouds, which are then converted into 3D Gaussians with th..