희주는 개발중

Understanding actionsBackgroundaction 또한 ROS2에서 communication하는 방법 중 하나이다.action은 goal, feedback, result 3파트로 구성되어 있다.action은 취소할 수 있다는 것 외에는 service와 유사하다.또한 single response를 return하는 service와 달리 꾸준히 feedback을 한다. action은 client-server model, topic은 publisher-subscriber model이다.action client노드는 action server노드(goal을 승인해줌)로 goal을 보내고 feedback과 result를 받는다.  topicserviceactionmodelpublisher-subsc..

Understanding parametersBackgroundparameter는 노드의 configuration값이다. Taskssetupros2 run turtlesim turtlesim_noderos2 run turtlesim turtle_teleop_key param listros2 param listteleop_turtle, turtlesim 노드 2개를 확인할 수 있는데 모든 노드는 use_sim_time을 가진다. param getparam get을 사용하면 현재 parameter의 type, value를 확인할 수 있다.# ros2 param get ros2 param get /turtlesim background_g param setparam set을 사용하면 parameter의 valu..

Understanding servicesBackgroundservice는 ROS graph내에서 node간 communication하는 방법 중 하나이다.topic은 publisher-subscribe model, service는 call-and-response model이라는 차이가 있다.topic은 data stream을 subscribe하면서 연속적으로 update가 가능하지만, service는 client가 call할 때만 data를 제공한다. Taskssetupros2 run turtlesim turtlesim_noderos2 run turtlesim turtle_teleop_key service listros2 service list 6개의 parameter service를 볼 수 있는데, 대..

Understanding topicsBackgroundtopic은 node간 message를 주고받는 bus 역할을 하는 graph의 필수요소이다. 노드는 topic으로 data를 publish함과 동시에 topic에 대한 subscription을 가진다.publisher가 topic으로 message를 보내면 subscriber가 topic으로부터 message를 받는다. Taskssetupros2 run turtlesim turtlesim_noderos2 run turtlesim turtle_teleop_key rqt graphnode와 topic간의 연결과 교환을 시각화하기 위해 rqt_graph를 사용한다.rqt_graph2개의 action이 보이긴 하지만 지금 단계에선 무시하자./teleop_t..

Understanding nodesNodes in ROS2node는 서로 유기적으로 message로 연결되어 있다.topic, service, action, parameter를 통해 각 node끼리 data를 주고받을 수 있다. 이 때 data를 message라고 한다. Tasksros2 run# ros2 run ros2 run turtlesim turtlesim_node ros2 node listros2 node list 여기서 새로운 터미널창을 열고 tutlre_teleop_key를 열면 node list에 추가된 것을 확인할 수 있다.ros2 run turtlesim turtle_teleop_key Remappingremapping은 node name, topic name 등 dafault값인 n..

더보기ROS2 Tutorial을 시작하기 전 Installation은 아래 링크 참고ROS2_Humble Installation : https://docs.ros.org/en/humble/Installation/Alternatives/Ubuntu-Development-Setup.htmlhttps://makingrobot.tistory.com/159Configuring environmentBackgroundWorkspace : 내가 개발하고 있는 ROS2 위치핵심 ROS2 workspace는 underlay, 추가적인 workspace는 overlay라고 한다.sourcing을 잘해줘야 ROS2 사용이 용이하니 주의하자. Task새로운 터미널을 열때마다 setup을 실행해주어야 한다.source /opt/..

PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentationhttps://arxiv.org/pdf/1612.00593  0. Abstract Point cloud는 geometric data structure에서 중요하다. 불규칙적인 형태때문에 대부분의 연구자들은 3D voxel grid나 collection으로 데이터를 변환한다. 그러나 render된 데이터는 불필요하게 방대하고 문제를 일으킨다. 저자들은 point cloud를 바로 사용하는 novel type을 디자인한다. 이는 입력 point의 불변성을 잘 반영한다. PointNet은 scene semantic parsing부터 object classification, p..

1. ctrl + shift + P로 검색창 열어 Remote-SSH : Add New SSH Host... 추가예) ssh (User)@(HostName) -p (Port) 로 config 파일에 추가 2. 그 후 Remote-SSH : Connect New SSH Host... 로 연결 후 암호 입력 3. 완료!

GPU 실시간 확인nvtopnvitopwatch -n 0.5 nvidia-smi

Attention Is All You Needhttps://arxiv.org/pdf/1706.03762 0. Abstract당시 주요한 sequence 변환 모델들은 complex recurrent 이나 인코더와 디코더를 포함한 convolutional neural network를 기반으로 한다. 또한 최신 성능의 모델들은 attention 메커니즘을 통해 인코더와 디코더가 연결되어 있다. 저자들은 Transformer라고 하는 recurrence와 convolution 전체를 배제한 오직 attention 메커니즘을 기반으로 한 새로운 네트워크 아키텍처를 제시한다. 2개의 기계번역을 대상으로 한 실험은 이 모델들의 품질이 우수함과 동시에 더 병렬 처리가 좋고 학습에 적은 시간을 필요로 한다는 것을 보여..