Connecting the dots Connecting the dots

목표 시간10000총 시간 공부 시간 시작 시간xx : xx종료 시간xx : xx목표 :  끝없는........작업내가 예상했던 대로 특정 데이터에서는 이상하게 나옴... 즉 Cal이 중요한데..... 전방에 차량이 있다는 가정하에 해야하는 것같음. 만일 전방에 차량이 없으면????? 어떻게 해야하지??? 넘 힘든데.... 지금 드는 생각은 전방에 차량의 이미지 위치와 계산된 CAL의 위치를 iteration을 통해서 찾는것이  하나의 방법인것같다. 만일 다른 센서의 도움을 받을 수 있다면 더 좋을것 같기는하다. 그러나......결국 .........이런 로직은 필요할것 같다..... nuScene으로 하지 않으면 ......힘들 것이다..... Camera ego값이 사용되는데....difference..

https://youtu.be/xt0WY_HcfRg?si=JjoBDBEpcpjOfitz https://www.youtube.com/live/fcHNGgzVO74?si=rP7y95UB3u3_TUX6 오늘 본 영상이다....... 결론은 둘다 좋았다....... 내인생도....현대차의 미래도.... 쉽지 않다.......... "리스크를 지지않는 것이 가장 큰 리스크 이다"

Nuscene을 보면  아래 처럼 GPS 정보를 사용하고 있고. 1x IMU & GPS (Advanced Navigation Spatial):Position accuracy of 20mmHeading accuracy of 0.2° with GNSSRoll & pitch accuracy of 0.1°Localization takes into account IMU, GPS and HD lidar maps (see our paper for more details) 그리고 데이터를 봐도  Ego vehicle pose at a particular timestamp. Given with respect to global coordinate system of the log's map. The ego_pose is t..

한국에서 위도 경도를 이용해서 x,y값을 계산하고 칼만 필터를 이용해서 글로벌 좌표계로 변환하면 될것 같다. 대한민국에서 GPS 위도와 경도를 평면 좌표계의 x, y 좌표로 변환하려면, 보통 UTM (Universal Transverse Mercator) 좌표계 또는 TM (Transverse Mercator) 좌표계를 사용합니다. 이 방법은 구면인 지구의 표면을 평면으로 투영하는 방법 중 하나입니다.여기서는 대한민국에 적합한 Transverse Mercator 좌표계인 TM128 좌표계로 변환하는 방법을 설명하겠습니다. 대한민국은 EPSG:5179 (Korean 2000 / Korea Central Belt TM) 좌표계를 사용합니다.1. EPSG:5179 좌표계중앙 경선: 127도기준 위도: 38도단..

목표 시간10000총 시간 공부 시간 시작 시간xx : xx종료 시간xx : xx목표 : https://github.com/HorizonRobotics/Sparse4D/tree/main GitHub - HorizonRobotics/Sparse4DContribute to HorizonRobotics/Sparse4D development by creating an account on GitHub.github.com https://github.com/freddiekimN/Sparse4D/tree/feature/visualize_with_mini GitHub - freddiekimN/Sparse4DContribute to freddiekimN/Sparse4D development by creating an ac..

목표 시간10000총 시간 공부 시간 시작 시간xx : xx종료 시간xx : xx목표 : 입력 데이터 분석 ego pose를 계산해봤다.  ego position --> global position으로 변경해주는 행렬을 의미한다. 여기서 핵심은 yaw값 아닐까?  lidar to ego 로 변환할때 쓰는 좌표 변환 여기서 핵심은 yaw -90 아닐까? x, y,z 값이 변경이 없는것은 이해가 감. 결국 중요한것는lidar transition은 고정 값이고아래처럼 yaw 값만 살리고 다 0,0으로 만들었다. 그래도 로직에 큰 영향을 미치지 않는다.즉 내가 카메라 데이터만 사용할 경우ego transition x,y 값과ego rotation yaw 값만 잘 넣어주면 로직을 돌릴 수 있다는 말이다.lidar..

목표 시간10000총 시간 공부 시간 시작 시간00 : 43종료 시간xx : xx목표 :  cuda installation again 정리했더니 쿠다 삭제됨...다시 설치함. https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDA Toolkit ArchivePrevious releases of the CUDA Toolkit, GPU Computing SDK, documentation and developer drivers can be found using the links below. Please select the release you want from the list below, and be sure to check www.nvidia.com/drivers ..

목표 시간10000총 시간 공부 시간20 : 00시작 시간18 : 43종료 시간xx : xx목표 :  정리.... 처음 만시간의 법칙을 보고 나도 딥러닝을 공부해볼까!생각을 했다. 로직을 이해하기 보다 우선 실행에 초점을 맞췄다.변화하나는 세상에서 남이 짠 코드를 실행도 못하면서 어떻게 이해를 한다는 말인가 그리고 보통 딥러닝은 플렛폼을로 개발이 되고 있어서 하나 실행하는 것을 익히면 다른 프로젝트 실행하는데 유익하긴하다. 1. 이미지에서 classification 로직 실행해보기.정리하는 만큼 처음 환경 셋팅 부터 해보자 1.1 환경 셋팅우선 본인의 그래픽 카드에 따라 약간 상태가 달라진다. 여기서 난  cuda 11.8을 사용한다고 생각하고 적는다.  11.8 cuda를 사용할 것이다. 그래서 아래와..