반응형 분류 전체보기35 [SLAM] How to deal with OUTLIERS in SLAM 본 글은 SLAM 한국어 강의 https://www.youtube.com/c/SLAMKR Cyrill Stachniss 교수님 https://www.youtube.com/playlist?list=PLgnQpQtFTOGQrZ4O5QzbIHgl3b1JHimN_ 강의를 듣고 개인적으로 정리한 글입니다. Introduction Pose Graph에서는 Least Squares 방법을 사용하여 error를 최소화 한다. 일반적으로 사용되는 General Least Squares는 Squared error값의 합을 최소화하는 것으로 Gaussian 분포를 edge가 따를 때에 사용 가능하다. Problems of G.L.S(General Least Squares) 1. Gaussian distribution Dat.. 2022. 7. 31. [SLAM] Graph-Based SLAM 본 글은 SLAM 한국어 강의 https://www.youtube.com/c/SLAMKR Cyrill Stachniss 교수님 https://www.youtube.com/playlist?list=PLgnQpQtFTOGQrZ4O5QzbIHgl3b1JHimN_ 강의를 듣고 개인적으로 정리한 글입니다. Graph-Based SLAM 용어정리를 먼저하자면 GRAPH : 풀어야하는 문제를 나타냄 NODE : mapping 하는 중인 robot의 pose(로봇의 위치)과 landmark의 위치를 나타냄 EDGE : 두 노드 사이의 공간적인 constraints(sensor의 측정값 + landmark의 관측값) Graph를 만들고, constraints에 의해 발생하는 error들을 최소화 할 수 있는 노드를 찾는.. 2022. 7. 31. [SLAM] Introduction to SLAM 본 글은 SLAM 한국어 강의 https://www.youtube.com/c/SLAMKR Cyrill Stachniss 교수님 https://www.youtube.com/playlist?list=PLgnQpQtFTOGQrZ4O5QzbIHgl3b1JHimN_ 강의를 듣고 개인적으로 정리한 글입니다. SLAM이란? SLAM이란 Simultaneous Localization and Mapping의 약자로 동시에 Localization과 Mapping을 동시에 처리하는 기술입니다. Localization이란 '공간 속에서 로봇이 어떤 위치에 있는지를 파악하는 것'입니다. Mapping이란 '주변 환경에 대한 지도를 제작하는 것'을 말합니다. 1)Robot motion motor안 인코딩 센서가 측정함 ex) 이.. 2022. 7. 31. srgan 코드 분석 # https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN/blob/master/implementations/srgan/models.py # models.py import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch from torchvision.models import vgg19 import math class FeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self): super(FeatureExtractor, self).__init__() vgg19_model = vgg19(pretrained=True) self.feature_extractor = nn.Sequential(*list.. 2022. 7. 24. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 다음 반응형
