꿈꾸는 개발자

Visual SLAM을 공부하다 보면 리 군과 리 대수에 대한 개념을 접하게 된다. 이는 매우 어려운 개념 중 하나인데, 최근 AI Robotics KR 스터디에 참여하게 되면서 자율주행을 위한 Visual SLAM 책을 토대로 4장 리 군과 리 대수에 대한 내용을 발표하게 되어 공부한 내용을 정리해보려고 한다. 본 포스팅은 Visual SLAM에서 다루는 내용만을 가지고 공부를 했기 때문에 보다 더 넓은 군론에 대한 개념을 보고 싶다면 BC Hall 저자의 Lie Groups, Lie Algebras, and Representations를 참조하기 바란다. 목차는 다음과 같다. 선행 지식 리 군과 리 대수는 무엇일까? SO(3), so(3) SE(3), se(3) 지수 매핑과 로그 매핑 리 대수 유도 ..

출처 : https://docs.google.com/document/d/1pIYlL3cVf9gXT9O7p_5H5az0HYkALuhrnrBQeZI0HUw/ 입문 Visual SLAM 14강 (제6장) Preface 이 문서는 중국어 원서인 “입문 Visual SLAM 이론에서 연습까지 14 강(视觉SLAM十四讲 从理论到实践)” 책의 원저자로부터 한글 번역 허가를 받고 구글 번역기를 이용하여 작성된 문서입니다. docs.google.com 제 6장 내용은 비선형 최적화 관련된 내용으로 최소자승법(Least-Square Method), Gradient descent, 가우스-뉴턴 방법(Gauss-Newton Method), Levenberg-Marquardt Method에 대한 내용이 나온다. 실습 코드로는 ..

출처 : https://docs.google.com/document/d/1WXqqtUF2L7t6v9-qC6zXF48Muog2Y7-lEc6ojXHaTHY/ 입문 Visual SLAM 14강 (제5장) Preface 이 문서는 중국어 원서인 “입문 Visual SLAM 이론에서 연습까지 14 강(视觉SLAM十四讲 从理论到实践)” 책의 원저자로부터 한글 번역 허가를 받고 구글 번역기를 이용하여 작성된 문서입니다. docs.google.com 제 5장 내용은 핀홀 카메라 모델과 양안, RGB-D 카메라 모델에 대한 설명이 나오고, 이미지 왜곡에 대한 설명도 나온다. 제 4장을 공부했을 때에는 수식에 대한 내용이 많아 시간이 오래걸렸는데, 5장은 4장보다는 난이도가 조금 쉬웠다. 실습코드의 경우 ch5/image..

출처 : https://docs.google.com/document/d/1icPjUyT3nPvjZ1OVMtWp9afUtuJ4gXLJL-ex7A9FpNs 입문 Visual SLAM 14강 (제4장) Preface 이 문서는 중국어 원서인 “입문 Visual SLAM 이론에서 연습까지 14 강(视觉SLAM十四讲 从理论到实践)” 책의 원저자로부터 한글 번역 허가를 받고 구글 번역기를 이용하여 작성된 문서입니다. docs.google.com 입문 Visual SLAM 책을 공부하면서 실습 코드를 직접 하나씩 돌려보고 있는데, 실습 코드에서의 추가적인 이해를 위해 주석이 중국어로 되어있어서 주석을 구글 번역을 이용해 한국어로 번역했다. 제 4장은 Lie 군과 Lie 대수에 대한 내용과 지수/로그 맵핑에 대한 내용..

SLAM에 대해 공부를 하려고 보니 어디서부터 진행해야될지 몰라 찾아보던 중 SLAMKR 커뮤니티 분들이 중국어 원서인 "입문 Visual SLAM 이론에서 연습까지 14 강(视觉SLAM十四讲 从理论到实践)"을 한국어로 번역 후 자료를 올려주셔서 그 책으로 공부한 내용에 대한 키워드 및 수식들을 간단하게만 정리를 진행하려고 합니다. 입문 Visual SLAM 제 3장의 링크는 다음과 같습니다. https://docs.google.com/document/d/10gJsFWGAiNaFc5za8IJTZHU3JFYHzStvLNeLVKyrpUA/ 입문 Visual SLAM 14강 (제3장) Preface 이 문서는 중국어 원서인 “Visual SLAM 이론에서 연습까지 14 강(视觉SLAM十四讲 从理论到实践)” 책..

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 동시적 위치 추정 및 지도 작성이라 불리는 기술이다. 한국어로도 어려운 슬램. 사용하는 분야는 자율주행, 로봇청소기, 드론 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 슬램 기술에 대해 관심이 생겨 공부를 시작하면서 최종적인 목표로 SLAM 개발자가 되고 싶어 나의 로드맵과 동시에 공부 과정을 담기 위해 글을 작성한다. SLAM을 처음으로 접하게 된 것은 연구실에서 Turtlebot3라는 모바일 로봇을 이용해 Navigation 예제를 실행하면서 처음 접하게 되었다. Navigation을 진행할 때 항상 궁금했던 거는 어떻게 로봇은 자신의 위치를 알고 그 위치에서 장애물들을 어떻게 회피하면서 갈까? 라는 의문점에서 시작되었고, 결국 ..