자율주행 관련 번역 방 (7) 썸네일형 리스트형 Navigation Stack 1. Overview 탐색 스택은 개념 수준에서 매우 간단합니다. 주행 거리계 및 센서 스트림에서 정보를 받아 속도 명령을 출력하여 이동 기지로 보냅니다. 그러나 임의의 로봇에서 탐색 스택을 사용하는 것은 조금 더 복잡합니다. 탐색 스택을 사용하기위한 전제 조건으로 로봇은 ROS를 실행하고 tf 변환 트리가 있어야하며 올바른 ROS 메시지 유형을 사용하여 센서 데이터를 게시해야합니다. 또한 로봇의 모양과 역학이 높은 수준으로 수행되도록 탐색 스택을 구성해야합니다. 이 프로세스를 돕기 위해이 매뉴얼은 일반적인 탐색 스택 설정 및 구성에 대한 안내서 역할을합니다. 6. Tutorials 6.1 Basic ROS Navigation Tutorials 1. Setting up your robot using tf.. Transform Configuration Setting up your robot using tf http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup/TF 1. Transform Configuration 많은 ROS 패키지는 tf 소프트웨어 라이브러리를 사용하여 로봇의 변환 트리를 게시해야합니다. 추상 수준에서 변환 트리는 서로 다른 좌표 프레임 간의 변환 및 회전 측면에서 오프셋을 정의합니다. 좀 더 구체적으로 만들려면 단일 레이저가 장착 된 이동식베이스가있는 간단한 로봇의 예를 고려하십시오. 로봇을 참조하여 두 개의 좌표 프레임을 정의하겠습니다. 하나는 로봇베이스의 중심점에 해당하고 다른 하나는베이스의 상단에 장착 된 레이저의 중심점에 해당합니다. 또한 쉽게 참조 할 수 있도록 이름을 지정해 보겠습니다.. map odometry Odometry란 단어 그대로 주행기록계라는 의미로서 엔코더를 통한 회전수와 IMU(관성 측정 장비)로 기울기 등을 측정함으로서 움직이고 있는 사물의 위치를 측정하는 방법을 의미합니다. Odometry는 ROS에서 odom frame으로 구현되며 위에서 설명한 엔코더 혹은 IMU를 사용하여 위치를 추정할 수 있습니다. 부득이하게 Visual SLAM을 사용하여 위의 센서를 사용하지 못할 경우 카메라를 통해 관측한 값을 토대로 Odom을 추정하는 방법을 사용할 수도 있습니다. Odom frame을 설계함에 있에 일반적으로 위와 같은 구조로 Frame을 설계합니다. map 은 여러 개의 odom을 가질 수 있으나 odom은 단 하나의 map을 가질 수 있습니다. 즉 1 개의 map 위에 다수의 로봇이 존재할.. 칼만 필터 [일부 번역] 데이터를 병합하는 데 사용되는 알고리즘을 칼만 필터라고합니다. 칼만 필터는 데이터 융합에서 가장 널리 사용되는 알고리즘 중 하나입니다. Rudolph Kalman이 1960 년에 발명 한이 제품은 현재 휴대 전화 나 위성에서 탐색 및 추적에 사용됩니다. 이 필터의 가장 유명한 용도는 아폴로 11 호 미션 중에 승무원을 보내 달로 데려 오는 것이었다. 칼만 필터를 언제 사용해야합니까? Kalman 필터는 현재 (필터링), 과거 (매끄럽게) 또는 미래 (예측)에서 동적 시스템의 상태 (시간에 따라 진화)를 추정하기 위해 데이터 융합에 사용될 수 있습니다. 자율 주행 차에 내장 된 센서는 때때로 불완전하고 시끄러운 조치를 취합니다. 센서 (소음)의 부정확성은 매우 중요한 문제이며 Kalman 필터로 처리 할 .. 인공지능과 자율주행 [번역] 매년 점점 더 많은 자율 주행 차가 도로에서 테스트되고 있습니다. 일부는 이미 특정 지역에 제한된 서비스를 제공하는 반면 다른 일부는 완전히 자율적 일 때 유통됩니다. 이 기사에는 프랑스의 자율 주행 차 테스트 목록이 포함되어 있습니다. 모두 같은 방식으로 설계되지는 않았습니다. 환경을 식별하기 위해 일부는 카메라와 레이더 만 사용하고 다른 일부는 Lidar 센서 (레이저)를 사용합니다. 이 주제에 대해 열정적으로 Udacity의 Self-Driving Car Engineer Nanodegree 프로그램에 등록했으며 처음 두 학기를 마쳤습니다. 인공 지능은 자율 주행 자동차, 특히 환경에 대한 인식의 모든 곳에 있습니다. 카메라로 환경을 인식하는 방법은 무엇입니까? 아래 이미지는 자율 주행 차량의 4 가.. 오토파일럿 홈페이지 [번역] 우리는 규모에 맞는 자율성을 개발하고 배포합니다. 우리는 inference 하드웨어의 효율적인 사용으로 지원되는 비전 및 플래닝을 위한 고급 AI 기반의 접근 방식이 완전한 자율 주행에 대한 일반적인 솔루션을 달성 할 수있는 유일한 방법이라고 생각합니다. 하드웨어 소형 아키텍처 및 마이크로 아키텍처의 모든 개선 사항을 고려하면서 최대 와트 당 실리콘 성능을 높히기 위해 자체 구동 소프트웨어를 기본적으로 강화하는 실리콘 칩을 구축하십시오. 설계에 대한 floor-planning, 타이밍 및 전력 분석을 수행합니다. 강력하고 무작위 화 된 테스트 및 스코어 보드를 작성하여 기능 및 성능을 확인하십시오. 성능 최적화 및 절전에 중점을 두고 칩을 프로그래밍하고 통신하기 위해 컴파일러 및 드라이버를 구현합니다. .. 모빌아이 차량 충돌방지와 인공지능[번역] 제목과 같은 주제로 검색하다가 가장 팬시한 글은 모빌아이 홈페이지에 있었네요. (물론 제품 홍보용입니다) 워낙 팬시하셔서... 조금 번역한 글과 원문을 올려놓았습니다. What does AI have to do with Collision Avoidance Systems? 충돌 방지, 군집 주행 안전, 산만 운전 충돌 방지 시스템은 수년 동안 시장에 출시되어 차량 안전을 개선하는 데 효과적인 것으로 나타 났지만, 많은 차량 관리자의 경우 차량 후드 아래 어려운 기술입니다. 충돌 방지 시스템의 작동 방식을 살펴 보겠습니다. Mobileye 충돌 방지 시스템의 핵심은 인간이 자신의 눈과 카메라로 무장한 컴퓨터 (눈과 동일한 작업을 수행 할 수 있는) 을 사용하여 운전한다는 것입니다. 컴퓨터의 경우는 지루하거나.. 이전 1 다음
