TIM Robotics Blog

Opencv에는 다양한 카메라 모델을 다루기 위한 기본 Class들이 정의되어 있다. 그 중에서 Pinhole model과 Fish-eye model이 어떻게 모델되어 있는지 식으로 살펴보려고 한다. 카메라 모델에는 이 두가지 모델 이외에도 다양한 모델이 있으며, 이러한 다양한 카메라 모델에 대해서... Read More

Jacobian with respect to Lie Algebra 일반적으로 최적화를 수행할 때 가장 쉬운 방법은 함수의 미분을 계산하고, 현재의 값에서 미분값이 작아지는 방향으로 값을 변경해 가면서 최적화를 수행하는 방법이다. 이러한 방법을 gradient descent 방법이라고 하는데, Jacobian은... Read More

Visual SLAM, SfM 등 카메라를 이용한 연구를 하기 위해서 가장 기본적으로 알아야 할 부분이 바로 카메라 모델이다. 일반적인 카메라는 대부분 핀홀(Pin-hole) 카메라 형태로 모델링하여 사용하고 있으며, 처음 카메라에 대해서 배울 때 대부분의 설명 자료들이 핀홀 모델을 기반으로 설명을 하고... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. 이번 글에서는 이전에 설명했던 Graph based SLAM이 outlier(잘못된 정보)에 Robust하게 만드는 방법에 대해서 설명한다. Graph-based ... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. graph-based SLAM 포스트에서는 landmark가 없는 환경에서 로봇의 위치 간의 관계 만을 이용하여 graph를 최적화 시키는 방법에 대해서 설명하였다. ... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. 이 글에서는 Least square를 이용하여 실제로 어떻게 SLAM에 적용이 되는지 알아볼 것이다. 아직 least squre에 대해서 익숙하지 않다면 ... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. SLAM은 로봇의 위치를 추정함과 동시에 주변 환경에 대한 맵도 같이 생성하는 기술이다. SLAM의 방법은 크게 3가지로 나눌 수 있다. Ka... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. 이번 글에서는 Particle filter를 이용한 localization방법에 대해서 설명한다. EKF나 EIF와 같은 filter들은 Gaussian 분포만을 이용... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. 이번 글에서는 EKF와 EIF등과 같이 landmark나 feature를 기반의 map표현 방법이 아닌, 센서의 raw 데이터를 이용하여 volumetric하게 map... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. 이번 글에서는 이전 글에서 설명한 Sparse Extended Information Filter(SEIF) SLAM의 과정을 차근차근 한단계씩 이해해 보려고... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. 이 글에서는 Extended Information Filter(EIF)의 계산량을 줄이기 위한 방법인 Sparse Extended Information Filter(S... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. Information Filter는 Kalman filter의 변형으로 추후 계산상의 이점을 갖기 위한 표현 방법이다. 두 표현법의 가장 직관적인 이해 ... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. 이전 글에서는 Taylor expansion을 이용한 선형화를 이용하여 Kalman filter를 적용하는 EKF SLAM에 대해서 다루었다. 이번 글에서 다룰... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 문제를 풀기위한 방법은 크게 3개로 나눌 수 있다. Kalma... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. 이번 글에서는 이전 글에서 설명한 Extended Kalman Filter(EKF)를 실제 모델을 이용해서 설명한다. 이전 글을 통해 EKF의 선형화 과... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. Kalman Filter & EKF (Extended Kalman Filter) 이번 글에서는 Kalman filter와 Kalman filter의 확... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. Motion Model & Observation Model 이번 글에서는 SLAM의 framework에서 중요한 Motion model과 Observat... Read More

본 글은 University Freiburg의 Robot Mapping 강의를 바탕으로 이해하기 쉽도록 정리하려는 목적으로 작성되었다. SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) SLAM은 simultaneous localization and mapping의... Read More