24.12.04 개인일지

컴퓨터 세팅 및 개인 설명 제출 

컴퓨터 세팅

• 윈도우 (문서 작업용) & 리눅스 (개발 환경용) 듀얼부팅 완료
  • 윈도우
    • 카카오톡 & 크롬
  • 리눅스 (22.04)
    • 기초 세팅
    • Python 3.10.12
    • ROS 2 Humble
    • PyTorch 2.5.1 & CUDA 12.1 & cuDNN 90100
    • Vscode
    • Docker & Nvidia Docker : 테스트 완료
    • TensorRT 10.6 (https://developer.nvidia.com/tensorrt)
    • Gazebo 설치 완료
    • Issac GYM (20.04 기준으로 Docker Container 생성 -> examples 테스트 완료)
    • Issac Sim (Local 환경에서 설치 -> robot 개 불러오기 : https://hyundoil.tistory.com/403 참고)

To Do List

• 업무
  • Simulationi + RL 
    • GO 2 모델 시뮬레이션에 띄우기
  •  SLAM
    • Global Path / Local Path / Costmap
    • PointCloud의 균일성 고려
    • 3D / 2.5D (개념 공부 - 계층적 / level 구분하여 진행)
  • Navigation - Path Planing
    • Global Path Planing (Local Path Planing 먼저 진행하기)
    • Locl Path Planing -> Test Simulation 진행해보기
      • Jetson 기준으로 돌릴 수 있는 모델 - 모바일 로봇, 자동차, 4족 보행 (상관 없음)
      • output : cmd_vel 나오기
      • RGB, IMU, LiDAR (현재는 IMU, LiDAR 위주)
    • Deep Learning + SLAM : droid slam
  • Vision Model 준비 
    • Defect Detection : Crack , IR, Rust ...
    • Anomaly Detetction : Human behavior 
      • Object Detection 처럼 바운딩 박스 찾기
    • Traversability : 이동체(예: 로봇, 차량)가 특정 지형이나 경로를 안전하고 효율적으로 이동할 수 있는 능력
• 공부
  
  • 로봇 기초
    • Roadbalance 1~5 강 공부
    • SLAM & Navigation (2D - 3D - LIO SAM &  VIO SAM) -> Odom 을 잘 구하자! 
    • TF 개념 숙지 (World -> Map -> Odom -> Base)
    • 제어 개념 (Differential Drive) & Pid 제어 
      • 4족 보행 -> 무게 중심 개념 -> COM  제어 (비선형 제어) 
        • Dream Walk -> RL 기반 (로봇 정보 학습하여 4족보행 제어)
        • Sim to Real / zero shot & few shot
    • IMU 개념 숙지 (필터 종류 파악하기)
      • 가우시안 분포 개념
    • Deep Mimic 논문 읽어보기 -> RL 기본 & 로봇 도메인의 중요성
    • 터틀봇 STL -> TF 짜보기 추천
  • Python
  • AI
    • 강화학습
    • GNN 
    • Transformer