센서 데이터 시각화를 할 때 다른 건 다 잘 되는데, point cloud가 잘 나오지 않는 문제가 있었다.foxglove는 웹소켓 통신을 이용하는 만큼, 데이터 양 조절이 관건이다.  roslaunch foxglove_bridge foxglove_bridge.launch topic_whitelist:="['/cam1/point_cloud_face']" send_buffer_limit:=10000000  bridge 소스코드를 살펴보면 foxglove_bridge.launch 파일은 다음과 같이 생겼다.   $(arg topic_whitelist) $(arg pa..

Foxglove Studio는 로봇 개발을 위한 시각화 및 디버깅 도구 (ROS 기반)이다. 왜 Foxglove를 쓰는가 ? 라고 한다면 Foxglove의 특징은 다음과 같다.  플랫폼 독립적RViz는 ROS 환경에서만 사용 가능하지만, Foxglove는 웹소켓 통신을 이용해 토픽을 주고 받기 때문에 Windows, Mac, Linux, 웹브라우저에서도 실행 가능하다. 데이터 분석강력한 플롯팅, 차트 기능사용자 정의 패널 추가가 용이하다.  따라서 RViz가 로봇 개발을 하는 사람들을 위한 시각화 툴이라면, Foxglove는 조금 더 로봇 사용자에 가깝다고 볼 수 있다. 아직까지는 Foxglove 사용법을 소개하는 한국어 블로그가 하나도 없는 것 같아서 한 번 적어보기루 함. InstallationLin..

ROS Noetic에서 개발한 패키지를 ROS Melodic에서 실행할 때 종종 cvBridge error를 마주하게 된다.  ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_cv_bridge_boost) Noetic은 그냥 pip3 install cv_bridge를 해 주면 문제 없이 cvBridge를 쓸 수 있지만 Melodic은 그렇지 않나 보다.  나의 경우에는 conda 환경의 Python3를 쓰고 있기도 해서, Melodic + Conda python3 + cvBridge를 함께 써 주려면 다음과 같은 추가적인 설정이 필요하다.   Python3용 cv_bridge 빌드 anaconda python3 환경 위..

설치에 이어서 Gazebo 상에서 카메라 토픽을 받아서 주행 커맨드를 작성할 일이 있어서 해당 부분을 만들었다. 구성은 다음과 같다.  1. gazebo 상의 로봇 카메라에서 물체 인식하기2. camera plane에서 로봇 좌표계로 좌표계 변환하기3. 얻어진 방향을 기준으로 로봇 제어하기 1. Gazebo 상의 로봇 카메라에서 물체 인식하기 우선 내 맘대로 World를 좀 구성해 줘야 하니까 normal.launch 파일과 sdf 파일을 만들어서 설정해준다.  /unitree_gazebo/launch/normal.launch  /unitree_gazebo/material/green_ball/model.sdf false ..

EnvironmentUbuntu 20.04ROS1 NoeticRTX 3070https://github.com/unitreerobotics/unitree_ros GitHub - unitreerobotics/unitree_rosContribute to unitreerobotics/unitree_ros development by creating an account on GitHub.github.com mkdir -p ~/unitree_ws/srccd ~/unitree_ws/srccatkin_init_workspacegit clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_legged_sdk.gitgit clone https://github.com/unitreerobotic..

10.22 object tracking에 대해서 좀 더 자세히 살펴보고 tracker를 몇 개 더 테스트 해 봤다. handheld device에서 만들었던 얼굴 인식 모듈을 테스트 했다. head pose estimation의 진행 방향성에 대해서 좀 더 생각해 볼 필요가 있음.  수업에서 self-supervised 파트를 다시 듣고 복습했다. NPID... 가 아직 잘 이해가 안 됨.읽은 논문  TRG, W-RIZZself-supervised 방법론들에서 계속 문제점으로 지적되는 data imbalancing 문제를 어떻게 해결하면 좋을까?negative sample을 늘리거나, 적은 양의 negative sample로도 잘 학습하는 네트워크를 구성하거나 잘 가지 못 하는 구역들에 대해서 data ..

How Does It Feel? Self-Supervised Costmap Learning for Off-Road Vehicle TraversabilityMateo Guaman Castro, Samuel Triest, Wenshan Wang, Jason M. Gregory, Felix Sanchez, John G. Rogers III, and Sebastian Scherer https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10160856 ICRA 2023AbstractOff-road에서 terrain traversability를 학습하기 위한 label을 생성하는 것은 어렵다. 외부 센서가 주는 환경에 대한 정보와 내부 센서가 주는 terrain interaction f..

RoadRunner - Learning Traversability Estimation for Autonomous Off-road DrivingJonas Frey, Manthan Patel, Deegan Atha 1, Julian Nubert , David Fan, Ali Agha1, Curtis Padgett, Patrick Spieler, Marco Hutter, Shehryar Khattak https://arxiv.org/pdf/2402.19341Abstract고속의 오프로드 환경에서의 자율 주행은 로봇이 온보드 센서만을 사용해서 주변 환경을 종합적으로 이해해야 한다. 오프로드 환경이 가하는 극한의 조건은 이미지 품질 저하와 함께 고속 주행 시 LiDAR 센싱에서 얻을 수 있는 제한적이고 희박한 기..