전체 글 (48) 썸네일형 리스트형 Smart Patrolling An Efficient Road Surface Monitoring Using Smartphone Sensor and Crowdsourcing Sensors Review 이 글은 Smart Patrolling: An Efficient Road Surface Monitoring Using Smartphone Sensors and Crowdsourcing 논문의 리뷰이다. introduction road surface monitoring기술은 사고의 예방차원에서 중요하다. 요즘에는 smartphone을 통해 monitoring system을 개발하는 것이 트렌드이다. 이 논문에서는 기존의 threshold-based와 machine learning의 한계를 극복하기 위해 DTW technique를 사용했다. DTW는 미리 뽑아놓은 reference template과 센서 데이터를 비교하여 유사도를 계산하고, anomaly인지 판단하는 방법을 뜻한다. 기존의 방식에 비교해서 .. Road Surface Monitoring Using Smartphone 이글은 Road Surface Monitoring Using Smartphone Sensors: A Review를 정리한 포스트이다. 도로 표면을 모니터링하는 것은 부드럽고, 안전한 도로 시설을 위해 중요하다. 도로 표면을 모니터링하는 것의 핵심은 표면의 특이점(움푹패인 곳, 갈라짐, 울퉁불퉁함)을 판정하는 것이다. 최근에는 스마트폰을 통한 센싱으로 도로 상태를 모니터링 하는 것이 트렌드이다. introduction 캐나다의 ARAN(Automated Road Analyzer), 뉴질랜드의 ROMDAS(Road Measurement Data Acquisition System) 등이 실제로 운영되고 있다. 이 둘은 모두 레이저, 초음파 센서, 카메라를 사용한다. 그러나 이들은 노동 집약적이고, 비싸고, 모.. 스타트업 행사 2020 넥스트라이즈를 다녀와서... NextRise는 벤처, 스타트업의 투자유치 및 대,중견기업과의 사업협력을 지원하는 스타트업 행사이다. 컨텐츠로는 대,중견기업과의 1대1 밋업, 부스전시, 온라인, 오프라인 강연들로 구성이 되어있다. 국내외 약 200개의 기업이 이번행사에 참여하였다. 이번에 우리 회사에서도 NextRise 부스를 운영하였다. 회사 내에서는 나와 대표님이 NextRise에 참가했다. 나는 부스 운영을 담당하고, 대표님은 1대1 밋업을 다니셨다. 내가 부스운영을 하기 전에 가장 걱정했던 부분은 회사와 관련된 질문이 들어왔을 때 회사의 정보를 어느정도 까야하는지, 혹은 부스에 많은 인원이 오지 않을까 걱정했었다. 하지만 회사 정보와 직결되는 민감한 질문을 하시는 분도 적었고, 꽤나 많은 분들이 부스를 찾아주신 것 같다. 이번.. Modeling of 4Wheel Skid Steering Mobile Robot 이글은 4wheel skid steering mobile robot의 물리적 모델링에 관한 포스트이다. 4wheel skid steering mobile robot(SSMR)은 robust한 환경에서도 잘 견딜 수 있는 성질덕분에 우주 탐사 등과 같은 환경에서 쓰이는 형태의 로봇이다. 그러나 제어에 있어서는 challenging task이다. Robot Coordinate and World Coordinate 로봇의 운동을 규정하기 위해서는 좌표계를 생각해볼 필요가 있다. 좌표계는 robot coordinate와 world coordinate로 나뉘게 된다. SSMR에서는 z축 방향이나 roll, pitch의 운동은 생각할 필요가 없다. 따라서 로봇의 속도에 대해 robot coordinate에서는 li.. The Challenge of Supporting AV at Scale 리뷰 이 포스트는 The Challenge of Supporting AV at Scale에 대한 리뷰이다. The Challenge of Supporting AV at Scale 인텔에 한화 17조에 인수된 자율주행차량 회사인 모빌아이의 자율주행 기술에 대해서 다루고 있다. 이 회사는 1월에 25분짜리 무편집본으로 예루살렘의 busy traffic환경의 자율주행영상을 올렸다. 진짜 디테일과 기술에 대단하다는 생각이 들었고, 25분동안 시간가는줄 모르고 봤다. 이 영상에서 유일하게 사람의 조작이 들어간 부분은 차를 찍는 드론의 배터리를 교체할 때였다. 영상에서 발견한 부분과 설명들에 대해 정리해본다. 카메라만을 통한 자율주행시스템을 구축했다. 주행하는 도로에 대한 200km의 HD맵이 미리 구축되어있다. 12개.. How Starship Delivery Robots know where they are going Review 이 포스트는 배달 로봇 회사 스타쉽 테크놀로지의 포스트인 How Starship Delivery Robots know where they are going의 리뷰이다. How Starship Delivery Robots know where they are going 스타쉽은 100,000회에 이르는 배달을 해왔다. 배달하기 위해서는 위치 A에서 B까지 가기 위해서는 경로 계획을 해야하는데 이 과정에서 지도의 정보가 필요하다. 이미 공식화된 구글 지도나 open street maps와 같은 지도가 있음에도 이것의 정보만으로는 부족하다. 왜냐하면 이것들은 차를 기반으로 하고있고, 도로를 매핑하였기 때문이다. 배달로봇은 인도를 통해 이동하고, 횡단보도를 통해 길을 건너기 때문에 정확한 지도가 필요하다. 그렇기.. Starship Technology CTO Post Review 라스트마일 모빌리티 업체 스타쉽 테크놀로지의 CTO가 4년간의 경험을 공유한 포스트를 전달하고자 한다. 스타쉽의 CTO의 입장에서 글을 전달해보도록 하겠다. 4년간의 여행에서 우리는 컴퓨터비전, 경로 계획, 물체 인식 분야에 대해 개발했다. 우리는 Levenberg-Marquardt알고리즘은 fine tuning했고, 3가지를 개발했다. 센서 캘리브레이션 자동화 각 배달과정에서 로봇의 배터리가 얼마나 필요한지 예측 식당에서 물건을 받기 위해 얼마의 시간이 걸리는지 예측 오늘날의 로봇들은 매우 비싸고, 그것들을 연구를 위해서 만든것이지 commercial한 용도가 아니다. 센서 가격만 1000만원에 가깝다. 또한 컴퓨터 파워가 3000와트나 필요하다. 이것은 작고, 안전한 로봇을 위해서는 비현실적이다. 우.. How Neural Networks Power Robots at Starship Review 스타쉽이 어떻게 적은 computational resources와 lidar와 같은 비싼 센서를 쓰지 않으면서 실시간으로 잘 주행할 수 있을까? Using machine learning to detect objects 자율주행차의 영역의 경우 자율주행로봇 영역에 비해 more structured and predictable하다. 그리고 라인을 따라서 가고, 방향을 자주 바꾸지 않는다. 그러나 자율주행로봇의 영역은 사람은 자주 방향을 바꾸고, 개들도 있다. 이런 상황을 인지하기 위해 물체 인식 모듈이 필요하다. improving the robot’s ability to adapt and learn 로봇 소프트웨어 안에는 훈련할 수 있는 units(mostly neural net)이 있고, 이것을 알아서 학.. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음
