직관적인느낌

단순화된 프론티어 기반 탐사는 기존의 프론티어 기반 탐사 알고리즘을 간소화하여 구현의 복잡성을 줄이고, 필요한 계산량을 낮춘 버전입니다. 이는 2D LiDAR와 같은 제한된 센서를 사용하는 로봇에서도 효율적인 자율 탐사를 가능하게 합니다.이번 글에서는 단순화된 프론티어 기반 탐사의 원리, 구현 방법, 그리고 실제 적용 시 고려해야 할 사항에 대해 자세히 알아보겠습니다. 목차프론티어 기반 탐사의 기본 개념단순화된 프론티어 기반 탐사의 원리구현 방법3.1 환경 표현3.2 프론티어 식별3.3 목표 프론티어 선택3.4 경로 계획 및 이동3.5 지도 업데이트알고리즘 흐름도구현 예시 및 코드고려 사항6.1 센서 데이터 처리6.2 실시간성 확보6.3 충돌 방지 및 안전성한계점 및 개선 방안결론참고 문헌1. 프론티어 ..

1. 스마트팜 환경에서의 로봇 자동 매핑1.1 환경 특성규칙적인 구조: 작물 배치가 규칙적이고 통로가 일정한 폭으로 존재합니다.장애물의 예측 가능성: 주요 장애물은 고정되어 있으며, 환경 변화가 적습니다.평탄한 지면: 대부분의 스마트팜은 평탄한 지면으로 구성되어 있어 로봇 이동에 유리합니다.1.2 적용 가능한 자율 탐사 방법1.2.1 단순화된 프론티어 기반 탐사구현 방법:로봇이 현재 위치에서 가장 가까운 미탐사 영역을 찾아 이동합니다.스마트팜의 통로 구조를 활용하여 프론티어 식별을 간소화할 수 있습니다.장점:통로를 따라 이동하므로 탐사 경로가 예측 가능하고 효율적입니다.복잡한 알고리즘 없이도 전체 영역을 빠르게 매핑할 수 있습니다.1.2.2 벽면 추종(Wall Following)구현 방법:로봇이 작물 베..

자율 탐사 알고리즘과 Wall Following의 차이점질문: 자율 탐사 알고리즘과 Wall Following은 어떻게 다른가요?답변: 자율 탐사 알고리즘과 Wall Following은 로봇이 미지의 환경을 탐색하고 지도를 생성하는 데 사용되는 두 가지 다른 접근 방식입니다. 이 둘은 탐색 방법, 활용하는 정보, 효율성 등 여러 면에서 차이가 있습니다. 아래에서 각 방법의 원리와 특징, 그리고 차이점을 자세히 설명하겠습니다.1. Wall Following이란?1.1 원리Wall Following은 로봇이 벽이나 장애물의 표면을 따라 이동하는 간단한 탐색 방법입니다. 주로 다음과 같은 방식을 따릅니다:벽 감지: 로봇은 센서를 이용하여 근처의 벽이나 장애물을 감지합니다.접근 및 유지: 일정한 거리를 유지하면..

자율 탐사 알고리즘의 심층 분석자율 탐사(Autonomous Exploration) 알고리즘은 로봇이 미지의 환경을 스스로 탐색하고 지도를 생성할 수 있도록 하는 핵심 기술입니다. 이러한 알고리즘은 로봇이 효율적으로 환경을 탐색하고, 충돌을 방지하며, 최대한의 정보를 수집할 수 있도록 설계됩니다. 이번 글에서는 자율 탐사 알고리즘의 다양한 종류와 그 동작 원리, 구현 방법 등에 대해 자세히 알아보겠습니다.목차자율 탐사의 필요성과 개요프론티어 기반 탐사2.1 원리2.2 구현 방법2.3 장단점정보 이득 기반 탐사3.1 Next Best View 알고리즘3.2 정보 이론 적용커버리지 패스 플래닝4.1 개념4.2 알고리즘랜덤 탐사 및 기타 방법5.1 랜덤 워크5.2 강화 학습 적용실제 구현 시 고려 사항6.1 ..

## 거버 파일을 만들기 위한 최고의 PCB 설계 프로그램 6가지 PCB 설계에서 중요한 단계 중 하나는 제조를 위해 거버(Gerber) 파일을 생성하는 것입니다. 거버 파일은 기판의 각 레이어와 드릴 홀 위치 등 필요한 정보를 포함해 제조사에 전달되는 표준 포맷이죠. 그렇다면 어떤 PCB 설계 소프트웨어를 사용해야 할까요? 오늘은 초보자부터 전문가까지 누구나 사용할 수 있는 **최고의 PCB 설계 프로그램 6가지**를 소개합니다.  1. KiCAD - **특징**: 무료이면서도 강력한 오픈소스 소프트웨어 - **장점**: 스키매틱 캡처, PCB 설계, 3D 보기 등 다양한 기능을 제공하여 초보자부터 전문가까지 사용 가능 - **링크**: [KiCAD 공식 홈페이지](https://www.kicad.or..

장애물과 부딪히지 않으며 로봇 맵핑하기: 라이다 기반 자동 맵핑 기법로봇이 환경을 탐색하고 맵을 생성하는 과정에서 가장 큰 과제 중 하나는 **장애물 회피(Obstacle Avoidance)**입니다. 특히 로봇 청소기와 같은 자율 이동 로봇의 경우, 주변의 장애물을 피하면서 실시간으로 맵을 만들어야 합니다. 이번 포스팅에서는 2D 라이다(LiDAR)와 엔코더만을 사용해 로봇이 장애물과 충돌하지 않고 안전하게 맵을 생성하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.라이다와 엔코더를 이용한 맵핑의 기본 원리로봇이 실내나 실외의 환경을 자동으로 탐색하면서 맵을 만드는 것을 **SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)**이라고 합니다. SLAM은 로봇이 자신의 위치를 파악하면서 주변..

로봇 공학이나 SLAM과 같은 다양한 분야에서는 다차원 데이터의 효율적인 검색과 관리를 위해 KD-Tree를 많이 사용합니다. 오늘은 nanoflann 라이브러리에서 KD-Tree를 설정하는 방법과, 그 매개변수 중 하나인 KDTreeSingleIndexAdaptorParams에 대해 알아보겠습니다.nanoflann 라이브러리란?nanoflann은 C++에서 KD-Tree를 사용해 효율적인 **최근접 이웃 탐색(Nearest Neighbor Search)**을 수행하도록 돕는 가벼운 라이브러리입니다. KD-Tree는 다차원 공간에서 점들의 집합을 효율적으로 관리하고 탐색하는 데 사용되며, 특히 로봇 공학, SLAM, 컴퓨터 비전 등에서 매우 유용합니다.KD-Tree의 기본 개념KD-Tree는 공간을 분할..

https://www.youtube.com/shorts/KuFjSpK5vnU?feature=share

1. 자료조사1. Object Detection with YOLOv8https://velog.io/@choonsik_mom/Object-Detection-with-yolo-NAS-zpetis4o Object Detection with YOLOv8YOLOv8에 대해 간략히 알아보고, 코드로 적용해 보자velog.io 2. yolov8 custom training / YOLOv8 커스텀 학습 하는 방법https://m.blog.naver.com/jong_jh_/222984251856 yolov8 custom training / YOLOv8 커스텀 학습 하는 방법학기중에 yolov5 를 활용해서 사람얼굴과 번호판을 인식해 블러처리 해주는 프로젝트를 했었는데요 22년 7...blog.naver.com 3. Ul..

스마트 팜에서의 AMR 카메라 안정화를 위한 패시브 서스펜션 적용 방법안녕하세요! 오늘은 스마트 팜에서 사용하는 **자율주행 로봇(AMR)**의 상판에 장착된 카메라가 지면의 불규칙성과 관계없이 항상 수평을 유지하도록 하는 패시브 서스펜션 시스템에 대해 알아보겠습니다.목차서론패시브 서스펜션 시스템의 기본 원리구성 요소 및 설계 방법3.1. 스프링 선택3.2. 댐퍼 선택3.3. 카메라 플랫폼 설계시스템 동작 원리설계 고려사항5.1. 자연 진동수 및 공진 방지5.2. 소재 및 내구성5.3. 유지보수 및 교체 용이성스마트 팜 환경에 특화된 추가 고려사항6.1. 방수 및 방진 처리6.2. 화학 물질 내성6.3. 안전성마무리서론스마트 팜에서 AMR은 작물 관리, 데이터 수집 등 다양한 역할을 수행합니다. 특히 A..