서울대입구역 푸른 목장 (오리고기, 삼겹살)


회식으로 간 곳인데요.
이 곳은 오리고기랑 삼겹살을 모두 팔아요.
가격도 저렴하면서 맛있어요.
둘 다 먹고 싶다면 이곳으로!


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쉽게 설명하는 자율 주행 기술, 지도를 작성해보자!

안녕하세요.

지난 번에 작성한 로봇은 어떻게 자기의 위치를 아는가? 포스팅에
많은 사람들이 관심을 가져주셨습니다. 감사합니다.

지난 포스팅에서는 간단히 자율주행이 무엇인지와 지도가 있을 때 로봇이 위치 추정을 어떻게 할까를 예를 들어서 설명을 했었습니다.

이번 포스팅에서는 지도를 작성하는 것, 즉 Mapping에 대해 소개하고자 합니다.

자율 주행에서의 Mapping은 무엇일까요?


자율주행에서의 Mapping은 특정 장소, 공간의 지도를 만드는 것이며,

로봇이 정확한 위치 추정을 하기 위해서는 정확한 지도가 필요합니다.

미지의 환경, 지도가 없었던 장소의 지도를 어떻게 정확한 지도를 만들 수 있을까요?

여기서 SLAM (Simultaneous localization and mapping)이라는 기술이 등장합니다.

SLAM이 나온지는 음… 꽤 오래됐을꺼에요.. 1999년?
SLAM은 그동안 많은 발전이 있었고, SLAM의 종류도 아주 다양합니다.

그 중 EKF-SLAM, EKF-filter는 NASA가 우주에 로켓을 쏘고, 달탐사하는 로봇을 개발했을 때에도 적용했다는 이야기를 수업에서 들은 것 같아요.. ㅋㅋ

아래는 최신 기술이에요!

SLAM RTAB-MAP에 대한 이미지 검색결과

<RTAB-MAP - Google 검색>, 위의 이미지는 RGB-D 카메라가 부착된 스마트폰으로 3차원 지도를 작성중입니다.

SLAM 이란

동시적 위치추정 및 지도작성로봇공학 등에서 사용하는 개념으로, 임의 공간에서 이동하면서 주변을 탐색할 수 있는 로봇에 대해, 그 공간의 지도 및 현재 위치를 추정하는 문제이다. - 위키백과

여기서 중요한 것은

임의의 공간에서 지도를 작성한다는 것은 위치 추정과 지도 작성을 동시에 한다는 것인데요.

왜 동시에 해야할까요?

하나하나 알아가봅시다.


먼저 아래와 같은 가정을 해보려고 합니다.


  • 관련 이미지


<ROS lidar - Google 검색>


  • 로봇은 원점으로부터 자신이 이동한 거리, 자신의 위치를 정확히 알고 있다. (원점은 로봇이 동작 시작한 위치이다.)

  • 로봇은 자신의 360도로 2차원 거리를 측정한다.

  • 로봇이 작성할 지도는 동적 장애물이 없다. (ex - 사람들이 돌아다니지 않는다.)


위와 같은 가정이 있다면,

로봇은 사실 자신이 이동하다가 본 2차원 거리값을 저장하고 그리기만 하면 그대로 지도가 만들어지는 것입니다!!!

 

하지만 현실에서는 로봇은 지도를 작성할 때, 자신의 정확한 위치를 모릅니다.

왜냐하면, 센서들의 오차, 바퀴의 미끄러짐, 마찰 등 외부 변수 등의 오차가 있기 때문입니다. 또한 로봇이 이동할수록 로봇의 위치 오차는 점점 누적이 되죠.

그래서 로봇은 자신의 위치를 추정하면서 지도를 작성을 해야합니다.


좋은 예를 찾았는데요.

아래 그림을 보면 첫번째 지도는 벽 부분이 잘 안맞는것을 볼 수 있습니다.

두번째 지도는 좀 괜찮아보이죠?

두 지도의 차이는 위치추정, 위치 보정을 하면서 지도를 만들었는지입니다.

첫번째는 로봇 바퀴가 굴러가는 것만을 계산된 위치를 기반으로 지도를 그린것 입니다. 이럴 경우, 로봇의 위치 오차는 계속 누적이 되고 그에 따라 지도도 틀어지게 되는 것입니다.

두번째의 경우는 시간 t까지에 내가 보고 있는 것과 시간 t까지 만들어놓은 지도를 보면서 주기적으로 로봇의 위치가 틀어지는 것을 방지하고, 지도를 만든 것입니다.

top_cloud_raw

<https://github.com/introlab/rtabmap/wiki/IROS-2014-Kinect-Challenge&gt;

top_cloud

<https://github.com/introlab/rtabmap/wiki/IROS-2014-Kinect-Challenge&gt;

 


오늘은 Mapping, SLAM에 대해 간단히 소개를 해드렸는데요.

즉, 로봇의 위치가 불확실하기 때문에,
지도를 만드는 것과 위치를 추정하는 것을 동시에 해야한다는게 오늘 하고싶은 말이였습니다.
그리고 동시에 하기 때문에 어려운 문제가 되는거고요.

사람도 무의식적으로 이렇게 지도를 만들거에요.

자세한 사항은 찾아서 공부하시면 됩니다!


다음에는 지도도 있고, 내가 지도 위에 어디있는지도 안다면

목적지까지 이동하는 것, Path planning에 대해 작성해볼까 합니다.

읽어주셔서 감사합니다.


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[영화] 코코 후기

코코를 봤습니다.
웃으면서 봤고 마지막엔 감동..
스토리 자체도 짜임새있고 재밌었습니다.

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“Remember me”라는 ost가 있는데
이 노래는 영화와 아주 잘 어울립니다.

Remember me
Though I have to say goodbye
Remember me
Don`t let it make you cry

날 기억해줘
내가 떠난다고 말하더라도
날 기억해줘

내가 떠나는 것이 널 슬프게 하지 않기를..

‘코코’ 의 줄거리는 아래와 같습니다.
우리나라로 치면 추석과 같은
멕시코 명절 ‘망자의 날’이 있습니다.

그 명절에는 다같이 조상들이 좋아하던 것을 올리고
사진을 올려두고 제사를 지냅니다.

사진을 잘 둬야지만 죽은 사람들이
저승에서 이승으로 올라올 수 있습니다.

주인공은 가족들이 음악하는것을 반대하지만
운명처럼 끌려 음악을 하게됩니다.

반대하는 이유는 고조할아버지가 음악을 한다고 가족을 버렸기때문입니다.
그래서 가족들은 고조할아버지는 모시지 않는데요…

(중략)

알고보니 고조할아버지가 유명한 음악가라는 것을 알게 됐고
저승에서 만나게 되고, 많은 경험을 하게됩니다.

감명깊었던 것(스포 주의)

  • 원하는 모든 것을 위해, 이루기 위해 필요하다면 남들에게 피해줘도 되는지에 대한 생각을 하게 했습니다.

  • 잊혀진다는 것은 슬픈 것이고. 반대로 기억해주는 것은 고마운 일이다.
    원피스의 한 장면이죠..

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  • 추억..
    코코 할머니가 자신의 아버지를 노래를 듣고
    다시 기억할 때 눈물이 핑 돌았었네요..

코코!
재밌는 영화였습니다.
Remember me!


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Tiger on the road!!


Hi

When I went out my work, I met tiger.
Tiger is lie on road..
this is kidding.
The tiger is made by holo..
holo is camera app using AR tech.
you can scale and rotate tiger.
Also, you can select other figures.
Thank you.


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7 DAY BLACK & WHITE PHOTO CHALLENGE: Day 3

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The rules are here below :
Take 7 black & white photos that represent an aspect of your life
Present one image every day for seven days
No people
No explanation
Nominate someone every day. Although anyone can join in
Use the tag: #sevendaybnwchallenge as one of your five tags

규칙은 다음과 같습니다 :
당신의 인생의 한 단면을 나타내는 흑백 이미지 7 개
매일 7 일동안 하나의 이미지를 게시하십시오.
인물은 없이 게시해주세요.
설명도 없이요.
매일 다른사람을 지명하십시오.
누구나 참여할 수는 있습니다.

#sevendaybnwchallenge를 다섯 개의 태그 중 하나로 사용하십시오.

Now it’s my turn to nominate another Steemian to keep this moving forward.
오늘은 패스.. ㅜㅜ


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쉽게 설명하는 자율 주행 기술, 로봇은 어떻게 자기의 위치를 아는가?

안녕하세요.

오늘은 자율 주행 기술에 대해 쉽게, 제가 아는 선에서 설명해보려고 합니다.

저는 석사 2년동안 자율주행분야에서 연구했었는데요.

제가 아는 것, 제가 하는 것, 제가 속해 있는 분야에 대해 잘 설명하는 것이 중요한데

스팀잇에서 연습하려고요!

참! @stella12, @tradingideas 글을 최근에 봤는데 재밌게 봤습니다 ㅎㅎ

@stella12님 포스팅

@tradingideas님 포스팅 아마존 물류 센터에 있는 로봇 키바


본론


생각보다 자율 주행 기술은 우리 생활과 가까이 있고 다가오고 있습니다.

로봇 청소기

공장 물류 로봇

자율주행차!

특히 최근 로봇청소기는 ㅋㅋ

집 구조를 파악하고 돌아다닌다고 합니다.

스마트폰으로 집 평면도를 볼 수 있어요!

관련 이미지

<Dyson 360>


그렇다면 자율 주행 기술이 도대체 뭘까요?

제가 생각하는 자율주행은 이렇습니다.

로봇이 자기 주변의 환경을 알고, (Mapping)

특정 환경에서 자기 위치가 어디있는지 알고, (Localization)

장애물을 피하면서, (Obstacle avoidance)

목적지까지 최적의 경로로 가는 것 (Path planning)

이게 자율주행 기술이라고 생각합니다.

<Autonomous naviation system on simulation>


생각해보면 사람과 비슷하지 않나요?

예를 들어, 제가 코엑스에 있습니다.

저는 코엑스에 있는 메가박스를 가고 싶어요.

어떻게 찾아갈까요?


  1. 먼저 지도를 봐야겠죠. 코엑스에는 지도를 보여주는 디스플레이가 있습니다.
    (로봇은 특정 환경의 지도를 가지고 있다. 없다면 만들어야 한다. 이것이 Mapping)

  2. 다음으로 내가 그 지도에서 어디있는지 파악하는 것입니다. 그리고 가고자 하는 메가박스가 어디있는지 확인을 해야겠죠.
    (로봇은 지도 상에서 자신이 어디 있는지 파악한다. 이것이 Localization)

  3. 그 다음에는 사람들을 피해가며 메가박스로 갑니다.
    (목적지까지 최적의 경로를 만들고 장애물을 피해갑니다. Obstacle avoidance or Path planning)

  4. 중간에 길을 잃을 때도 있죠. 왜냐하면 코엑스는 넓으니깐요! 그렇다면 지도를 다시 보고 내가 어디있는지 확인하고 빠른 길로 갑니다.
    (로봇도 길을 잃을까요? 자신의 위치를 잃어버릴 수 있을까요? 퀴즈입니다!)

  5. 메가박스에 도착했다!


어떤가요?

사람과 로봇이 목적지까지 찾아가는 방법이 비슷해보이지 않나요?


쉬운 문제를 풀어봅시다.


로봇은 지도가 있다는 가정 하에,

그 지도에서 자신이 어디에 있는지 어떻게 알 수 있을까요?

로봇의 위치 추정에 집중해보려고 합니다.


사람으로 예를 하나 들어보겠습니다.

만약 사람이 눈을 감고 코엑스의 메가박스를 찾아야 한다면 찾아갈 수 있을까요?

코엑스를 몇 번 가봤던 사람이라고 해봅시다.

눈 감고 걸으면 자신이 생각한 이동 거리와 실제 이동 거리가 달라질 것입니다. 그리고 오래 눈 감고 걸을수록 그 오차는 커지겠죠.

그러다가 눈을 뜨면 순간 어디 있는지 모를 수 있지만

이전에 봤던 음식점들을 보고 자신의 위치를 파악할 수 있죠.


로봇도 마찬가지입니다.

센서가 필요합니다. 즉, 주변 환경을 파악할 센서 말이죠. 눈이나 귀처럼요!

로봇은 여러 센서들을 이용하여 현재 관측하는 데이터와 지도 (기존에 특정 장소에 대한 데이터, 이전에 봤던 랜드마크, 특징)을 매칭시켜보면서 로봇의 위치를 추정합니다. 여러가지 방법으로요!

<Lidar, RGB-D camera, camera>


결론


최대한 쉽게 설명하려고 했는데 재밌게 읽으셨는지요.

어떤지 잘 모르겠어요.

언젠가 각 집마다 자율주행기술이 들어간 로봇이 하나씩 갖게될 것을 꿈꾸며

글을 마치겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다!


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