with GPT 😁 왜 갑자기 Online Mapping인가요??????→ 자율주행자동차개론 수업을 듣는데 이 수업이 포괄적으로 다룸. 그 중 두 번째 파트가 SLAM인데, 교수님께서 요즘은 Online Mapping 방식이 핫하다? 라고 말하며 나중에 관련 파트 수업할 때 알려준다고 하셨음. 근데,,,, 궁금하잖아요? 그래서 간단하게만 뭔가 싶어서 GPT 힘을 빌려 작성합니다. (사실 GPT가 다 함) Online Mapping‘온라인 환경에서 지도 데이터를 다루는 것’을 포괄적으로 지칭지도 제작, 위치 데이터 시각화, 네비게이션, 공간분석 등을 인터넷 연결 상태에서 수행하는 것예: Google Maps, Naver 지도, 카카오맵 같은 서비스 전반사용 방식지도 데이터 제공: 클라우드 기반 GIS 서..

What is a Robo-taxi?완전 자율주행 기술을 활용해 승객을 태우고 목적지까지 운행하는 택시 서비스아직 전 구역에서 자유롭게 돌아다니기에 기술적/법적 제약 多대표 : Waymo, Cruise, Baidu Apollo Go 등 What is a Geo-fence?지정된 지리적 영역(virtual boundary)을 디지털 지도 상에 설정하고, 그 안에서만 특정 서비스가 작동하도록 제한하는 기술차량이 지정된 구역에 진입/이탈할 때 자동으로 동작 (알림, 제약, 제어 등)‘보이지 않는 울타리’와 같음 Robo-taxi와 Geo-fence 관계(1) 운영 구역 제한로보택시는 초기 단계에서 지오펜싱 구역 안에서만 운행하도록 설정됨이유 : 안전성 확보, 고정밀 HD맵 구축 범위, 규제 준수(2) 규제 및..

지역 특징은 키포인트의 검출, 기술을 통해 추출됨.1) 검출 (detection) : 반복성이 높은 지점을 위치, 크기, 방향 등을 가진 키포인트로 정의➡ blob은 corner, edge 등에 비해 크기 속성의 정의가 용이해 키포인트로 많이 활용됨.2) 기술 (description) : 키포인트를 둘러싼 영역을 하나의 벡터 형태로 표현 💡 지역 특징 매칭- 특징 벡터 사이의 거리 측정을 통한 특징 간의 유사도 판단 (영역을 표현해 생성한 벡터 사이의 거리 측정 (거리가 가까울수록 유사도 높다고 판단 ➡ 매칭 수립)🌐 거리 측정법 (L1 distance, L2 distance(= Euclidean), squared L2 distance)✅ 물체 이미지, 카메라 이미지에서 각각 SIFT 특징 추출 후 ..

💡 물체- 특정 물체 : 세상에 하나뿐인 것. 이것과 똑같이 생긴 것만 인식하겠다의 '이것'- 일반 물체 : 일반적인 것✅ 두 개는 대조됨.ex) 탑 인식 (일반적인 물체) / 에펠탑 인식 (특정 물체) 💡 Global Image Representation이미지 전체를 분석해 하나의 벡터 형태로 표현하는 기법을 총칭✔ 방법1 : 이미지의 모든 픽셀값을 붙여 하나의 벡터를 생성하는 기법 (순서대로 이어 붙임. 5x5 ➡ 25차원)- 가장 단순한 형태이지만, 완벽하게 동일한 이미지에 대해서만 불변(어떤 변형에도 불변하지 않음. 성능이 안 좋다고 볼 수 있음) ✔ 방법2 : [histogram 표현법] 픽셀 값들의 분포를 계산해 하나의 벡터를 생성하는 기법 (벡토 차원은 256차원. 픽셀의 밝기 0-255..

💡 마커컴퓨터 비전에서 객체 인식이나 위치 추정을 위해 사용하는 특정한 시각적 패턴이나 기호- 흑백의 고대비 정사각형 패턴, 각 마커는 고유한 ID를 가짐, 마커의 모양과 위치를 인식함으로써 3D 공간에서의 포즈(pose) 추정 가능 💡 일반적인 마커 검출 과정- 이미지 이진화 (흰색 ➡ 흰색, 검은색 ➡ 검은색이 됨)- 윤곽 검출 (마커의 윤곽을 따줌)- 크기 평가 및 볼록 다각형 여부 판단 (마커는 볼록 다각형이 아님)- 사각형 변환 (찌그러져 있는 것을 반듯하게 펼치는 것)- 마커의 규칙 판단 (검 흰 흰 이런식으로 색으로 비교) 💡 QRCode (Quick Response Code)- 우리가 원래 알던 네모난 바코드는 1차원 (EAN Code, 흰/검 무조건 교차하고 그 사이의 간격으로 알아..