직관적인느낌

포인트 클라우드 데이터를 처리하면서 CSV 포맷을 사용하고 계셨다면, LAS 또는 LAZ 포맷으로의 전환을 고려해보시는 것이 좋습니다. 이 글에서는 CSV 포맷의 문제점과 LAS/LAZ 포맷의 이점, 그리고 기존 코드를 어떻게 수정해야 하는지에 대해 정리해보겠습니다.CSV 포맷의 문제점CSV는 단순하고 범용적인 텍스트 기반 포맷으로 작은 규모의 데이터 저장에는 적합하지만, 포인트 클라우드와 같은 대용량 3D 공간 데이터를 다룰 때는 여러 가지 한계가 있습니다:파일 크기 증가: 텍스트 기반이기 때문에 동일한 데이터를 바이너리 포맷으로 저장하는 것보다 파일 크기가 훨씬 큽니다. 이는 저장 공간의 비효율적인 사용과 파일 전송 시간 증가로 이어집니다.느린 입출력 속도: 대용량 데이터를 처리할 때 읽기와 쓰기 속..

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 ..

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..