Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
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 |
Tags
- ORB-SLAM3
- 3D reconstruction
- SDV
- RTCM
- VINS_MONO
- 환경 구축
- GPS
- autonomous driving
- StatePrediction
- KalmanFilter
- ExtendedKalmanFilter
- Open3d
- 자율주행
- NTRIP
- 라이다
- Azure Kinect
- Visual SLAM
- 자율주행 센서
- 모두의 딥러닝
- 갱파카
- 20500
- ROS
- 머신 러닝 초급
- Visual-Inertial SLAM
- 원격 접속
- clearPath
- Odometer
- Slam
- 다가오는 말들
- RTK
Archives
- Today
- Total
목록NTRIP (1)
알파카농장

5월 17일부로 자율주행 자동차 대회에 참여를 하고, 랩실로 들어가게 되었다. 기존에 특강 들었을 때는 Perception 파트를 맡게 될 줄 알았는데, Localization 파트로 배정을 받아서 약 4개월 동안 Localization에 대한 공부를 해보려 한다. 우선, Localization은 내가 지금 어디인가? 에 대한 질문에 답하는 파트라고 보면 된다. GPS, IMU, Encoder로 현재 위치 정보나 속도에 대한 정보를 가공하여 오차를 줄여, 현재의 위치를 최대한 정확하게 뽑아내는 것이 목표. 그 중 오늘은 GPS에 대해 포스팅을 하려 한다. 우리가 사용하는 GPS는 U-blox 사의 [SparkFun] SparkFun GPS-RTK2 Board - ZED-F9P (Qwiic) [GPS-15..
Computer Science
2021. 5. 23. 02:26