직관적인느낌

로보틱스, 컴퓨터 비전, 3D 데이터 처리 등 다양한 분야에서 데이터를 정확하게 처리하고 분석하기 위해 다양한 알고리즘이 개발되어 왔습니다. 그 중에서도 RANSAC(Random Sample Consensus)과 ICP(Iterative Closest Point)는 데이터 정합 및 모델 추정에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 RANSAC과 ICP의 기본 개념, 적용 영역, 장단점 등을 비교하면서, 두 알고리즘의 특성과 활용 방안을 자세히 살펴보겠습니다.RANSAC(Random Sample Consensus)란?RANSAC은 데이터 세트에 노이즈나 외란(아웃라이어)이 다수 포함되어 있을 때, 강건하게 모델 파라미터를 추정하기 위해 고안된 통계적 방법론입니다. 주로 컴퓨터 비전, 로보틱스, 영상 ..

1. IPC란 무엇인가?Inter-Process Communication(IPC)은 컴퓨터 시스템에서 독립적인 프로세스들이 서로 데이터를 주고받을 수 있게 해주는 메커니즘입니다. IPC는 운영 체제에서 중요한 역할을 하며, 멀티프로세싱 환경에서 각 프로세스가 협력하여 작업을 수행하거나, 데이터를 교환할 수 있도록 돕습니다. IPC는 서로 다른 프로세스 간의 효율적인 통신을 제공하며, 다양한 통신 방식이 존재합니다.2. IPC의 주요 목적IPC는 주로 다음과 같은 목적으로 사용됩니다:프로세스 간 데이터 교환: 독립적인 프로세스가 데이터를 교환하여 협력적인 작업을 수행할 수 있게 합니다.리소스 공유: 서로 다른 프로세스가 동일한 리소스를 공유할 수 있게 하여 자원 낭비를 줄입니다.프로세스 동기화: 여러 프로..

키워드 Multi-view geometry Structure from Motion SLAM Bundle Adjustment filter based optimization Visual SLAM 책 (출처: SLAM의 이해와 구현) Computer Vision: Algorithms and Applications, 2d ed. (저자: Richard Szeliski) Point : 영상처리 / 딥러닝 컴퓨터 비전 알고리즘 설명 Opencv4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝) (저자: 황선규) Point : OpencV를 이용한 영상처리 프로그래밍 설명 다중 시점 기하학 (저자: Richard Hartley, Andrew Zisserman) Point : VSLAM의 기반이 되는 다중 시점 기하학 이론 설명 ..

1. Multi-view geometry (다중 시점 기하학) 카메라 모델과 투영 에필라인과 에필폴 펀더멘탈 행렬과 에센셜 행렬 스테레오 비전과 깊이 추정 트리포칼 기하학 2. Structure from Motion (SFM) - 2D 영상으로 3D 정보를 추출 3D 구조 복원 카메라 모션 추정 번들 조정을 이용한 최적화 3. SLAM SLAM의 기본 개념과 문제 정의 SLAM의 주요 요소: 상태 추정, 데이터 연관, 상태 업데이트, 맵 관리 SLAM의 다양한 변형: MonoSLAM, FastSLAM, GraphSLAM 등 4. Bundle Adjustement (번들 조정) 번들 조정의 개념과 필요성 번들 조정의 수학적 이해 번들 조정의 실제 구현 5. Graph based optimization 그래..

Simulation_turtlebot3 - SLAM(터틀봇3 슬램) Launch Simulation World - Gazebo export TURTLEBOT3_MODEL=burger ros2 launch turtlebot3_gazebo turtlebot3_world.launch.py Run SLAM Node - Rviz2 export TURTLEBOT3_MODEL=burger ros2 launch turtlebot3_cartographer cartographer.launch.py use_sim_time:=True Run Teleoperation Node - keyboard export TURTLEBOT3_MODEL=burger ros2 run turtlebot3_teleop teleop_keyboard ..