Robotics27 [SLAM-Course] Bayes Filter-04 참고 자료: Cyrill Stachniss 교수님의 Robot Mapping, Introduction to Mobile Robotics 강의 아주 오래전부터 공부하려고 했었던 Robot Mapping 강의를 들으면서 그 내용을 정리하여 기록해두고자 합니다. 이 강의는 robot mapping (SLAM)에 관한 SOTA system의 내용들 (Kalman filter, EKF, UKF, Particle filter, Graph-based Approach...) 을 다루고 있기 때문에 SLAM에 관한 기초를 공부하기에 좋은 자료라고 생각 됩니다. Bayes Filter란? 가장 간단하게 설명하면 이 한줄로 요약할 수 있다. Posterior (p(x|z):z가 주어졌을 때의 x) 를 Prior (p(x)).. 2020. 6. 21. [SLAM-Course] Homogeneous Coordinates-03 참고 자료: Cyrill Stachniss 교수님의 Robot Mapping 강의 http://blog.daum.net/shksjy/229 https://darkpgmr.tistory.com/78 https://m.blog.naver.com/kimjw1218/70178456203 아주 오래전부터 공부하려고 했었던 Robot Mapping 강의를 들으면서 그 내용을 정리하여 기록해두고자 합니다. 이 강의는 robot mapping (SLAM)에 관한 SOTA system의 내용들 (Kalman filter, EKF, UKF, Particle filter, Graph-based Approach...) 을 다루고 있기 때문에 SLAM에 관한 기초를 공부하기에 아주 적합하리라 생각 됩니다. Homogeneous.. 2020. 6. 20. [SLAM-Course] SLAM 이란? (Introduction to Robot Mapping)-02 기본참고 교재: Cyrill Stachniss 교수님의 Robot Mapping 강의 아주 오래전부터 공부하려고 했었던 Robot Mapping 강의를 들으면서 그 내용을 정리하여 기록해두고자 합니다. 이 강의는 robot mapping (SLAM)에 관한 SOTA system의 내용들 (Kalman filter, EKF, UKF, Particle filter, Graph-based Approach...) 을 다루고 있기 때문에 SLAM에 관한 기초를 공부하기에 아주 적합하리라 생각 됩니다. [SLAM-Course] SLAM 이란? (Introduction to Robot Mapping)-01 기본참고 교재: Cyrill Stachniss 교수님의 Robot Mapping 강의 아주 오래전부터 공부하려고.. 2020. 6. 18. [SLAM-Course] SLAM 이란? (Introduction to Robot Mapping)-01 기본참고 교재: Cyrill Stachniss 교수님의 Robot Mapping 강의 아주 오래전부터 공부하려고 했었던 Robot Mapping 강의를 들으면서 그 내용을 정리하여 기록해두고자 합니다. 이 강의는 robot mapping (SLAM)에 관한 SOTA system의 내용들 (Kalman filter, EKF, UKF, Particle filter, Graph-based Approach...) 을 다루고 있기 때문에 SLAM에 관한 기초를 공부하기에 좋은 자료라고 생각 됩니다. 그럼 'SLAM이란?' 키워드를 가지고 Robot Mapping 제 1강을 시작하도록 하겠습니다. Robot: 센서(카메라, 라이다 등)를 달고 환경으로 이동하는 디바이스 이동수단은 바퀴, 다리, 날개, 프로펠러등 다.. 2020. 6. 18. 베이즈 정리(예제)-Application of Bayes' Theorem 2014/04/29 - [Programming & Engineering] - Bayes' Theorem(베이즈정리) 기본참고 교재 : Probability and Stochastic Processes (Roy D. Yates & David J. Goodman) 지난 시간에 알아 보았던 베이즈 정리를 이용한 Estimation의 예를 들어 보도록 하겠습니다. 천천히 읽으시면서 따라오시면 어렵지 않을 거에요 우선 정수 값만 취하는 X라는 변수가 있습니다. 이 X는 센서나 어떠한 measurement를 통해 예측될 값이죠. 사건 An을 X=n일 때의 사건이라고 정의 해 봅시다. 즉 X=1이면 사건A1이고, X=3이면 A3이 되겠죠, 이때 센서로부터 예측될 값 X에 대해서 우리가 알고 있는 단하나의 정보는 'X.. 2014. 5. 14. Bayes' Theorem(베이즈정리) 기본참고 교재 : Probability and Stochastic Processes (Roy D. Yates & David J. Goodman) 이번 글에서는 Optimal estimation의 기본이 되는 Bayes' Rule에 대해 알아보도록 하겠습니다. 우선은 조건부 확률을 알아야 한다. 조건부 확률이란. 사건 B가 발생했다는 가정하의 사건 A의 발생에대한 확률을 말한다. 즉, 표본공간(=sample space, 사건이 일어날 수 있는 모든 경우의 수의 집합)이 사건 B의 원소로만 구성되어 있는 경우의 확률과 같은 의미이다. 어떻게 위와 같은 식이 나왔는지 보면, 조건부 확률의 정의로부터 다음과 같이 쓸 수 있다. n(B)는 사건B가 발생하는 경우의 수이고, n(AB)는 B가 발생할때 A가 발생하는.. 2014. 4. 29. 수치해석 기법-2. Euler Integration by MATLAB 2014/04/28 - [Programming & Engineering] - 수치해석 기법-1. Euler Integration기본참고 교재 : Fundamentals of Kalman Filtering : A Practical Approach (Paul Zarchan & Howard Musoff) 어찌보면, 당연한 얘기지만 그래도 MATLAB simulation을 통해 이 오일러 적분을 증명해 보도록 하겠습니다. 다음과 같은 삼각함수를 생각해보죠, 이 식의 1차미분은 이 식을 한번 더 미분하면 이 식의 초기조건은 처음 2식의 t에 0을 넣음으로서 결정할 수 있구요. 이제 MATLAB simulation을 통해 일때, 이 식의 오일러 적분을 두번 한 결과가 아래 식과 같아지는지 확인해 보도록 하겠습니다... 2014. 4. 28. 수치해석 기법-1. Euler Integration 기본참고 교재 : Fundamentals of Kalman Filtering : A Practical Approach (Paul Zarchan & Howard Musoff) Numerical analysis is the study of algorithms that use numerical approximation for the problems of mathematical analysis. 위키피디아에 나온 수치해석이란 용어의 정의 인데요. 잘 읽어보면, 어떠한 문제의 수학적 분석을 위해, 수치적 근사값을 구하는 것. 이라고 말할 수 있는데요 주로 미분방정식의 해를 구할 때 아마 수치해석이란 용어를 많이 들어 보셨을 거에요. 이번에는 다양한 수치해석의 방법 중 간단하지만 주로 쓰이는 Euler integr.. 2014. 4. 28. 이전 1 2 3 4 다음
