일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | ||||||
2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
- 환경 구축
- NTRIP
- StatePrediction
- 3D reconstruction
- Azure Kinect
- autonomous driving
- RTCM
- Open3d
- VINS_MONO
- GPS
- 라이다
- ROS
- SDV
- 머신 러닝 초급
- 20500
- 다가오는 말들
- ORB-SLAM3
- 자율주행 센서
- 갱파카
- Visual SLAM
- 원격 접속
- ExtendedKalmanFilter
- KalmanFilter
- 모두의 딥러닝
- clearPath
- Odometer
- RTK
- Visual-Inertial SLAM
- 자율주행
- Slam
- Today
- Total
목록SLAM (2)
알파카농장
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150.fwebp.q85/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/02AYI/btrR9dGwwFb/o5vgxcUMoc1SV4wnQtTqtK/img.png)
ORB-SLAM에 이어서 VINS-MONO 또한 SLAM의 바이블이라 생각되어 환경 구성을 해보았다. 교수님께서 ORB-SLAM3보다 VINS-MONO가 코드가 잘 짜여있다고 말씀을 해주셔서 VINS-MONO는 코드 분석 목적까지 잡고 환경 구축을 진행하고자 했다. VINS-MONO는 Monocular Visual-Inertial System을 위한 실시간 SLAM framework로(tightly-coupled) 나도 아직 코드는 안 읽어봐서 자세한 내용은 모르겠다.. 추후에 업데이트 하려고 한다 :) 거두절미하고, VINS-MONO의 rqt_graph부터 보면 크게 3개의 모듈로 나눠져 있다. 1. feature_tracker : 특징점 뽑고 match하는 부분까지 (이미지 값만 input으로 사용한..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150.fwebp.q85/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/lQT1Y/btrR9dGiDX0/IgcdkCkDLTRcyEsN2VCZzK/img.png)
Visual SLAM의 바이블이라 볼 수 있는 ORB-SLAM 시리즈 중 가장 최근 것인 ORB-SLAM3에 대한 환경을 구축해보기로 했다. SLAM 쪽으로 연구를 시작해보고 싶다고 이제 막 분야를 잡은 터라, 여러 논문을 보면서 탐색을 하고 있는데, ORB SLAM2를 베이스로 삼는 연구들이 진짜 많았다. ORB-SLAM3 환경 구축을 시작하던 때는 ORB-SLAM2랑 3 간에 어떤 차이가 있는지도 모르고 일단 눈 앞에 돌아가는 코드들이 있으면 SLAM을 조금 더 알아갈 수 있겠지 라는 생각을 하며 다짜고짜 시작해버리기 .. ^^ (내가 처음 시작해보고 싶은 건 Visual SLAM이라 ORB SLAM2를 다시 깔긴 해야 한다..!) 잡설이 좀 길었습니당... ORB-SLAM2 : Visual SLAM..