[LeGO-LOAM]Ground Truth 취득 후 학습 중 문제 발생

이전의 내용은 git hub Read Me 파일에 기재를 해두었습니다.( 깃허브 주소 )

GitHub - kyeonghyeon0314/AirLAB_toy_project: 최종목표 : 이미지 데이터의 pose를 실시간으로 예측하고 이를

 

 

---

•  GT 제작 과정
  bag 파일 실행시 발행되는 이미지 토픽과 LeGO-LOAM에서 발행되는 /odom_to_init 토픽을 구독하여 시간동기화 후 저장하는 노드를 제작하여 GT를 제작 하였습니다.
  image_pose_sync 패키지를 사용하였습니다. 
  
  
•  GT 제작후 PoseNet 학습시 문제 발생(1)
  제작한 GT를 사용하여 학습은 잘 되지만 test 데이터 셋으로 시험시 위치를 제대로 잡지 못하는 문제가 발생하고 있습니다. 이런 문제가 바생하는 이유중 하나로 LeGO-LOAM을 통해 얻은 pose 정보의 데이터 셋에 문제가 있는것으로 추측합니다. 아래 사진을 보시면 GT의 pose 정보를 RViz 상에 시각화 하였을때 train의 GT는 grid 기준으로 기우러져있는 반면 test GT는 평평하게 형성되어있는 것을 볼 수 있습니다. LeGO-LOAM 에서 발행되는 토픽에 문제가 있는 것으로 보이는데 문제의 원인을 아직 파악하지 못하였습니다.

test gt

train gt

• GT 제작후 PoseNet 학습시 문제 발생(2)
  1차적으로 학습 데이터와 테스트 데이터의 일관성이 부족하여 학습및 시험을 하기 적합하지는 않겠지만 그럼에도 z 축에 대한 오차만 존재하는 것으로 보이기에 어느정도 학습은 이루어져야 된다고 생각하였지만 조금의 일관성도 존재하지 않는 모습을 보였습니다. 그러하여 현재 취득한 GT가 PoseNet 학습 환경에 최적화가 되어 있지 않아 이런 문제가 발생한거지 않을까 싶어 데이터 처리 과정을 좀더 자세히 살펴볼 예정입니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

현재 해결하기 못하고 ROS와 오픈소스 코드들을 다루는 것에 의미를 두고 현재 마무리를 지었고 다른 프로젝트를 진행하게 되었습니다. 추후 이 프로젝트를 완성을 해 보도록 하겠습니다.