감자보이로그

A* 알고리즘은 주어진 출발 꼭짓점에서부터 목표 꼭짓점까지 가는 최단 경로를 찾아내는 그래프 탐색 알고리즘 중 하나이다. A* 알고리즘은 휴리스틱 추정값을 통해서 알고리즘을 개선할 수 있다. A* 알고리즘은 출발 꼭짓점으로부터 목표 꼭짓점까지의 최적 경로를 탐색하기 위한 것이다. 이를 위해서는 각각의 꼭짓점에 대한 평가 함수를 정의해야 한다. 이를 위한 평가 함수 $f(n)$은 다음과 같다. $f(n) = g(n) + h(n)$ $g(n)$ : 출발 꼭지점으로부터 꼭지점 n까지의 경로 가중치를 의미한다. $h(n)$ : 꼭지점 n 으로부터 목표 꼭지점까지의 추정 경로 가중치를 의미한다. → 보통 path planning에서는 h를 추정할 때 euclidean distance를 사용한다. 해당 알고리즘을 ..

Path planning 관련 연구를 진행하기 위해 먼저 Review 논문을 읽어보기로 했다. 해당 논문은 2018년도에 작성된 논문이며 mobile robot의 path planning 방식에 대해 설명하고 있다. 여기서 Path planning이란? 로봇과 주위 환경에 대한 정보가 주어져 있을 때, initial state에서 final state로 가기 위한 optimal 또는 sub optimal path를 찾는 것. 이제 논문에 대해 리뷰해보기로 한다. Abstract -> 로봇의 path planning의 경우 우수하면 우수할수록, 많은 시간을 절약을 할 수 있을 뿐만 아니라 로봇의 마모와 자본투자도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존의 존재하는 mobile robot의 path plannin..

차량의 trajectory를 prediction을 진행할 때 딥러닝 기법을 활용하는 추세가 되었다. 따라서 기본적인 LSTM 네트워크를 이용한 prediction 논문에 대해 리뷰해보려고 한다. Abstract LSTM을 이용해 고속도로에서의 trajectory prediction 진행. NGSIM US- 101 dataset에서 training 및 test 진행 Introduction 주위 차량의 motion prediction은 효과적이고 안전정인 자율주행에 꼭 필요한 요소이다. trajectory prediction은 크게 classification과 regression method로 나누어지는데 본 논문은 regression method이다. clssification method - hidden ..

이번에 자율주행 분야에서 prediction 관련 과제에 참여하게 되어서 prediction 관련 논문 리뷰를 진행하게 되었다. prediction이란 차량의 미래 trajectory를 미리 예측하는 분야라고 할 수 있다. 본 논문은 특히 딥러닝 및 강화학습을 통해 prediciton을 진행한 방법들에 대해 소개하고 있다. Abstract 자율주행 차량의 motion prediction 관련된 최근 SOTA 논문들을 리뷰, 각 방법의 장단점을 비교해볼것이며 마지막 부분에서는 object tracking에 대해 설명. deep reinforcement learning이 자율주행에서 가장 중요한 후보 중 하나이다. Introduction 자율주행에 있어서 차량은 다음 움직임 및 trajectory를 pred..

컴퓨터 비전에서 카메라 이미지를 통해 Depth를 추정하는 것은 활발하게 연구되고 있다. 이때, Kitti에서 상위권에 차지하고 있는 논문 중 하나인 일명 BTS 논문에 대해서 리뷰해보려고 한다. Abstract 최근 single image(단안 이미지)에서 depth를 estimate 하는 문제를 CNN을 이용하면서 성능이 우수해지고 있다. 주로 encoder - decoder 구조를 이용한다. encoder : 기존 이미지에서 dense한 feature를 뽑는다. decoder : feature를 이용해 depth를 prediction encoder - decoder 구조를 효과적으로 사용하기 위해 다양한 기술들을 사용하며(skip connections, multi-layer deconvolution..

자율주행 및 로봇 관련 기술 중 SLAM (Simultaneous localization and mapping) 이 존재한다. 차량이나 로봇의 현재 위치 및 주변환경을 동시에 탐색하는 기술이다. 이때 카메라를 이용한 SLAM이 Visual SLAM이다. Visual SLAM의 Front end 부분인 odometry를 수행하는 부분을 구현해보려고 한다. 쉽게 접근할 수 있는 단안 카메라를 이용해서 visual odometry 를 구현해보려고 한다. 구현한 내용은 깃허브에서 확인 가능하다. https://github.com/Voilier-bsc/mono_vis_odom_python Monocular visual odometry는 다양한 방법으로 구현하지만 다음과 같은 알고리즘으로 구현해보려 한다. mono..

Semantic segmentation분야에서 높은 accuracy와 적은 inference time을 동시에 잡은 Network Abstract semantic segmentation 분야의 경우 low-level detail과 high-level semantics가 중요하다. 기존의 논문들은 inference 속도를 향상시키기 위해 low-level detail을 포기하게 된다. 본 논문에서는 spatial detail과 categorical semantics를 모두 충족시키는 네트워크를 제안하며 real-time으로 semantic segmentation을 진행한다. Detail branch에서는 넓은 channel과 얕은 layer를 이용해 high resolution을 얻고, Semantic b..

앞으로 꾸준히 블로그를 이용해 배운것들이나 각종 정보들을 적어볼 예정이다. 화이팅