jaegom's study room

주행로봇에서 받아들이는 비전 데이터와 센서값들의 송수신 상태를 설정하지 않고 노드간 토픽을 주고받아서 그런지, 뭔가 뜻대로 움직이지 않는다. 제대로 설정하기 위해 QoS Profile을 공부해본다. 인제 갓 ROS 공부하는 입장에서 친절한 자료들이 많지는 않았다 ㅜㅜ. 다음 유투브에서 언급하고 있는 내용을 많은 부분 요약하였다. https://www.youtube.com/watch?v=EOqqO35fL_8 Topic, Service, Action 제각기 QoS를 설정할 수 있다. 1. QoS Profile의 옵션 History depth: 메시지 히스토리의 깊이를 설정합니다. 통신 상태에 따라서 (이전 메시지의 수) 정해진 사이즈만큼의 데이터를 보관 values KEEP_LAST = 정해진 메시지 큐 사..

-------------------------------------------------------- 1. mjpg-streamer 다운 and 인스톨 2. 4LV2 camera 코덱 설치 3. ssh 접속, mjpg-streamer 실행 4. ip로 접속, static 말고 stream 실행 5. Python idle로 streaming 영상 불러오기 -------------------------------------------------------- 1. mjpg-streamer 다운 and 인스톨 인터넷을 찾아보니 대부분 github에서 오픈소스인 mjpg-streamer를 다운받는다. git clone https://github.com/jacksonliam/mjpg-streamer.git sudo..

토이프로젝트에서 SSH를 이용하여 라즈베리 파이와 젯슨나노에서 cli로 원격 접속하는 구성을 구상했다. GUI가 친숙하다고 ubuntu destktop을 깔았다간 로그인 창 이후부터 무한 로딩이 되는 현상을 경험할 수 있다. 고로 모든걸 밀어버리고 다시 ubuntu server를 설치한다. 1. 라즈베리파이 우분투 다운로드 페이지에 접속한다 https://ubuntu.com/download/raspberry-pi/thank-you?version=22.04.1&architecture=server-arm64+raspi Thank you for downloading Ubuntu Server for Raspberry Pi | Ubuntu Ubuntu is an open-source operating system..

업무 공부 겸 사이드 프로젝트로 진행할 지그를 셋업하려고 한다. 졸업시험 공부해야되는데, 나란 사람은 당장의 궁금증을 해결하는게 우선인가 보다. 사실 모르는게 너무 많아서 그렇다. 지그란? : 제품 테스트 혹은 무언가를 측정하기 위한 틀 , 기구 , 장치 현재로서는 크게 세가지 파트로 나누어 볼 수 있을것 같다. 1. 웹캠에서 영상을 받아서 라즈베리 파이가 ssh로 쏴줌 2. 컴퓨터에서 영상을 받아서 모델로 Predict , 결과를 시리얼 형태로 ssh로(UDP X ) 쏴준다. 3. 젯슨 나노에서 ROS로 시리얼 변환 후 모터 컨트롤러로 보내서 주행 명령 실행 이렇게 구성한 이유는 첫번째로, 딥러닝 모델을 굳이 바로 올려놓고 테스트 할 필요가 없어서, 경우에 따라 모델을 교체할 수도 있어서. 두번째로, ..

* one-line으로 설치한 gazebo 에서 world를 불러올때 물체가 통과해버리는 오류가 있다 이때 .gazebo/ 안에 불러올 world파일을 옮기고 mkdir로 models 폴더를 생성해준 뒤, 안으로 파일을 옮기면 문제가 해결된다.

* what is docker? 도커란, 컨테이너 기술을 기반으로 한 가상화 플랫폼이다. 가상화 : 물리적 자원을 효율적으로 활용하기 위해 하드웨어 공간 위에 가상의 머신을 만드는 것. 하이퍼바이저를 통해 가상의 OS를 만든다. 컨테이너 : 호스트 os의 기능을 그대로 사용하면서 프로세스를 격리해 독립된 환경을 만드는 것으로, 각각의 컨테이너는 서로 영향을 끼치지 않음! 무엇보다, 컨테이너는 하이퍼바이저를 통하지 않고 커널을 공유하기 때문에 실행 속도가 빠르다. 잘 정리된 글 링크 https://subicura.com/2017/01/19/docker-guide-for-beginners-1.html 초보를 위한 도커 안내서 - 도커란 무엇인가? 도커를 처음 접하는 시스템 관리자나 서버 개발자를 대상으로 도..

1. 예약된 프린터 작업 취소 명령 BSD 계열 lp는 line printer의 약자 -lpr : 프린터 출력 -lpq : line printer que , que에 있는 작업의 목록 출력 -lprm : lp rm ( line printer remove ) -lpc : line printer control program , 프린터와 프린터 큐에 등록된 작업내역 제어 -lpd : line printer daemon System v 계열 -lp : BSD 계열의 lpr과 유사 -cancle : 작업 번호 취소 -lpstat : line printer status , 작업번호 확인 2. 스캐너를 사용하기 위해 설치해야 하는 패키지는 ? XSANE : SANE , Scanner Access Now Easy 스캐..

CMake란, 여러 환경에 맞게 각각 build process를 작성한 것으로 CMakeLists.txt의 내용을 바탕으로 각 OS에 맞는 Makefile을 생성해주는 빌드 프로그램이다. 가시적으로 보이는 코드의 구조는 다음과 같다 file -> CMakeLists.txt file -> main.cpp 우리는 main.cpp를 통해서 build해서 실행 파일을 만들게 된다. 따라서 main.cpp에 내용이 기술되어 있어야 한다. cmake_minimum_required(VERSION ~ ) code add_executable(${NAME} main.cpp) 이후, cmake CMakeLists.txt의 파일 경로로 실행해주면 된다. 그럼 CMakeCache.txt , cmake_install.cmake,..

자율주행 관련 프로젝트에 갑자기 참여하게 되었다. 딥러닝 이외에 관련 내용 공부한 것을 정리해보고자 한다. 참고 및 펌 블로그 : https://velog.io/@717lumos/Sensor-IMU의-개념-및-활용법 [IMU] IMU의 개념 및 활용법 IMU의 개념 및 가속도 센서, 자이로스코프, 지자기센서, 보정 방법 velog.io https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=ycpiglet&logNo=222139077774&categoryNo=91&parentCategoryNo=0 [수학] 칼만 필터(Kalman Filter)란 무엇인가? (로봇, 자율주행, SLAM 알고리즘) 자율주행(Autonomous Driving)에는 기계(Mobility)가 이동을 하면서..

* Oracle에서 virtual box 인수한 듯 * m1 mac은 virtual box가 지원되지 않으니, 검색하셨다면 뒤로가기 추천 우분투 환경에서 파이썬을 돌려야 한다고 해서 급하게 들어간 리눅스 공부.. 예제 풀려고 가상환경 구축하려다 보니 homebrew랑 오라클 홈페이지에서도 arm64에서는 구동 안된다고 .. 뒤늦게 확인 2010년형 mac book white 로 centos7이나 ubuntu를 설치해보고자 한다 1. 홈페이지에서 MAC용 OS X.dmg 파일을 다운받는다. 공식적으로 High Sierra 버전까지 지원되니까 사용 가능하다. 2. virtualBox 다운로드 이후, ubuntu 등 홈페이지에서 사용할 버전을 다운받는다 ( ISO ) 3. 설치하려는 CPU 사양에 맞는 ISO..

BERT : Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding 서정연 교수님 강의를 필기한 내용입니다 Introduction : word representation 1) local representation 단어라는 것을 one-hot vector 로 표현하는 것은 문제가 많았다 ( local representation ) ex) abc -> a ( 1, 0, 0 ) b ( 0, 1, 0 ) , c(0,0,1) 2) distributed word representation ( word2vec ) 을 가지고 전이학습 간단한 방법이지만, local representation보다 효과가 있는 방법이였음 ex) a -> ( 0...

* 머신러닝 프로젝트에서 변하지 않는 딥러닝 플로우 ~ data -> preprocess -> Model -> Evaluation -데이터 검증 - modeling - 학습과정 추적 -전처리 - 학습로직 - 후처리 -데이터 증강 - 모델 검증 * 전반적인 과정 훑어보기