Faster-LIO의 Pose Estimation (IESKF, Iterated Error State Kalman Filtered)

프로젝트를 진행하는 과정에서 Localization을 할 때 Faster-LIO를 이용하게 되어 알아보던 중, Kalman Filter에 대한 기초적인 정보를 정리하려고 합니다. Faster-LIO는 기존 Fast-LIO2의 IESKF를 그대로 계승하였지만, LiDAR 데이터 처리방식을 ikd-Tree에서 iVox로 변경하여 계산 속도를 1.5~2배가량 향상 시켰습니다. IESKF를 설명하려면 Kalman Filter에 대해 어느정도 알고 있을 필요가 있습니다. Kalman Filter (기본적인)기본적인 Kalman Filter는 선형 시스템에서만 작동이 가능하며, 간단하게 Prediction 단계와 Update 단계로 나뉘어집니다.Prediction 단계에서는 이전 상태와 시스템 모델을 바탕으로 현재..

  • format_list_bulleted Robotics/Perception
  • · 2025. 6. 1.
  • textsms

ROS Noetic Navigation 패키지 상세 설명

위치 추정 관련 패키지amcl (Adaptive Monte Carlo Localization)파티클 필터 기반의 2D 위치 추정 알고리즘사전에 생성된 맵에서 레이저 스캔 데이터와 로봇 움직임을 이용해 로봇의 위치를 확률적으로 추정수천 개의 파티클(가능한 위치 후보)을 이용해 로봇 위치의 불확실성을 표현fake_localization시뮬레이션 환경에서 완벽한 위치 추정을 가정할 때 사용실제 위치 추정 알고리즘을 사용하지 않고도 네비게이션 테스트를 가능하게 함odometry 데이터를 그대로 위치 정보로 변환하여 "완벽한" 위치 추정 제공경로 계획 관련 패키지global_plannernavfn의 개선 버전으로, A* 또는 Dijkstra 알고리즘 기반 글로벌 경로 계획다양한 휴리스틱과 경로 평활화 옵션 제공더..

  • format_list_bulleted ROS/ROS 1
  • · 2025. 5. 17.
  • textsms
시뮬레이션 활용하기

시뮬레이션 활용하기

목표 : gazebo 상에서 husky A200과 HDL-32E 라이다를 통해 목표 지점까지 DWA를 통해 움직이기 GitHub Repo 위 레포지토리에 실행할수 있는 단계적 설명이 적혀 있습니다.

  • format_list_bulleted Robotics/Decision Making
  • · 2025. 5. 10.
  • textsms
[Dataset]semantic-kitti-api & point_labeler 기본적인 사용법

[Dataset]semantic-kitti-api & point_labeler 기본적인 사용법

라벨링 데이터 시각화SemanticKITTI 홈페이지에 보면 여러가지 툴을 소개하는 곳이 있다 이중 Development Kit에 semantic-kitti-api가 있는데 이를 활용하면 기존에 라벨링되어있는 데이터를 시각화하여 어떻게 라벨링 할지 가늠할 수 있다.cd Downloadsgit clone https://github.com/PRBonn/semantic-kitti-api.gitcd semantci-kitti-apipip install numpy matplotlib pyyaml pykitti tqdm open3dpython3 visualize.py --dataset kitti/dataset --sequence 00 --frame 000000 위 명령어를 수행하면 왼쪽은 원본(velodyne에 존..

  • format_list_bulleted Robotics/기타
  • · 2025. 2. 14.
  • textsms
[Deeplearning]Mseg3D 환경 구성 및 학습 (Docker, SemanticKITTI dataset)

[Deeplearning]Mseg3D 환경 구성 및 학습 (Docker, SemanticKITTI dataset)

lidarseg3d(Mseg3D) GitHub - jialeli1/lidarseg3d: A repository for LiDAR 3D semantic segmentation in autonomous driving scenarios. Also the officiaA repository for LiDAR 3D semantic segmentation in autonomous driving scenarios. Also the official implementations of our ECCV 2022 paper (SDSeg3D) and CVPR 2023 paper (MSeg3D). - jialeli1/lidarseg3dgithub.comMseg3D installation을 보면 전반적으로 버전이 낮은 것들을 볼..

  • format_list_bulleted Robotics/Decision Making
  • · 2024. 12. 31.
  • textsms
[Docker]Docker 실행 및 작업 메뉴얼(틀릴수 있음)

[Docker]Docker 실행 및 작업 메뉴얼(틀릴수 있음)

설치ubuntu 20.04 상에서는 docker desktop 보단 docker engine을 설치하는 것을 권장한다고 합니다. 저는 Docker apt repository를 활용해서 설치하는 것이 좋을 것 같아 이를 활용해서 설치 하였습니다. 설치 도중 json-file을 수정하는 부분이 있는데 아래 명령어를 통해 수정할 수 있습니다.sudo gedit /etc/docker/daemon.jsonGPU 구성docker 상에서 gpu cudatoolkit를 활용하려면 먼저 기본 컴퓨터에 그래픽 드라이버가 설치되어 있어야한다고합니다.#레포지토리 구성curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /us..

  • format_list_bulleted Robotics/기타
  • · 2024. 12. 6.
  • textsms
반응형