일지
25.01.20 개인일지
연 수
2025. 1. 20. 18:15
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To Do List
- 업무
- H 과제 킥오프 준비
- Grounding Dino 구현하기 (초안 완료) -> 동영상 피드백 이후, 키PPT 작성
- 동영상 피드백 완료 -> 킥오프 자료 만들가 / 피드백 (일정 정해지면, 진행)
- prompt 및 파라미터 수정 진행 (test1 ~ test10)
- 후처리 필요성 (test11)
- id card 를 찬 사람과, 차지 않은 사람으로 나눠서 탐지
- 동영상 피드백 완료 -> 킥오프 자료 만들가 / 피드백 (일정 정해지면, 진행)
- Grounding Dino 구현하기 (초안 완료) -> 동영상 피드백 이후, 키PPT 작성
- L 과제 준비 (대기)
- 7월까지 프로토타입 만들기 (시연 방식에 맞춰서 진행)
- AR 콘텐츠 관련 (나의 역할)
- 네트워크 통신 : 데이터를 어떻게 주고 받을 지 고민 / 프로토콜 /API (Python 사용 고려, 실시간성 고려)
- 점검 결과 보고서 융합 : 우리가 원하는 형태로 보고서 작성
- 데이터 수집 일정 (1/21 ~ 1/22 예정)
- 어떻게 데이터를 수집하면 좋을지 고려하기
- 시연 게획이 나오면 우선순위가 바뀔 수 도 있음 -> 시나리오 만드는 거 고려
- AR 콘텐츠 관련 (나의 역할)
- 7월까지 프로토타입 만들기 (시연 방식에 맞춰서 진행)
- 개인 - Local Path Planing Algorithm Test Simulator / Elevation Mapping 구현 진행
- Isaac SIM - Nvblox - https://yeonsoo98.tistory.com/41
- costmap 코드 확인 (nvblox_node를 수정하는데 애로사항이 있어, 새로운 python package를 만들어서 사용)
- 계단의 높이를 고려하여, 계산 목표
- 새로운 Node 작성
- Traversability Analysis
- h= f(x,y) -> 미분하여, 기울기의 변화를 찾기
- 카메라 - depth images 활용
- lidar 는 순서대로 데이터가 들어오지 않아서, grid map에 뿌려서 기울기를 계산해야함
- octomap / elevation mapping 참고
- lidar를 사용하여, elevation mapping 구현 진행 중
- 높이는 어느정도 표시하나, 기록을 계속해서 남기지 않는 중
- depth camera로 보완 진행
- elevation_mapping_cupy 코드를 좀 더 분석해서, 보완하자
- 논문 분석
- Gridmap - humble 버전 확인 완료
- elevation_mapping_node.py
- point_cloud, depth_images, odom을 통해 elevation_map 토픽 발행
- image -> grid 어떻게 변환하고 있는지, 파악하기
- point_cloud, depth_images, odom을 통해 elevation_map 토픽 발행
- octomap / elevation mapping 참고
- 새로운 Node 작성
- 계단의 높이를 고려하여, 계산 목표
- 다층 계단 / 다층 건물 환경 / 층 구분되는 야외 환경 - USD 파일 찾기
- Isaac Sim -> Assets 불러오기 strairs 확인
- Go2 생성하여 적용
- 4족 보행 로봇이, 높이 제한 관련하여 문제 : 넘을 수 있는 곳과 없는 곳을 costmap상에서 표시해줘야함
- costmap 코드 확인 (nvblox_node를 수정하는데 애로사항이 있어, 새로운 python package를 만들어서 사용)
- Isaac SIM - Nvblox - https://yeonsoo98.tistory.com/41
- H 과제 킥오프 준비
To Be Continue...
- 교육 프로젝트 준비
- YH 박사님께 설명 및 간단한 인수인계 완료 - https://yeonsoo98.tistory.com/9
- 소스코드 받아서 돌려보기
- Simulation + RL (Go2 Isaac GYM)
- Isaac GYM 시뮬레이션 -> train - play 실행 (완료)
- Zero Shot 학습해서 Go2 로봇 걷는 걸 목표
- 공부
- 패스트 캠퍼스 강의 듣기
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