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Autonomous Driving

Simple Summary of Mobile Robot Motion Planning Methods
Autonomous Driving 2023. 3. 7. Simple Summary of Mobile Robot Motion Planning Methods Author: KangchanRoh Research Field: Mobile Robot Planning Date: 2023/03/07 Reference Review Paper Reference Link https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics#a-algorithm GitHub - AtsushiSakai/PythonRobotics: Python sample codes for robotics algorithms. Python sample codes for robotics algorithms. Contribute to AtsushiSakai/PythonRobotics development by creating an account on GitHub. github.com..
DS-RNN Architecture 분석
Autonomous Driving 2022. 11. 30. DS-RNN Architecture 분석 Author: KangchanRoh Team: Reinforcement Learning Team @ CAI Lab Date: 2022/11/30 CrowdNav DS-RNN CrowdNav DS-RNN FoV environment Robot with a limited field of view (FoV) sites.google.com 위 링크에서 제시한 논문의 네트워크 아키텍쳐에 대한 초핵심 요약이다. Jain et al propose a general method called structural- RNN (S-RNN) that transforms any st-graph to a mixture of RNNs that learn the parameters of factor functions end-to- e..
Autonomous Driving 2022. 9. 15. [AD] Cubic Spline Interpolation (3차 곡선 보간법) Author : Juntae Park Date : 2022/09/15 Source - 수학적 설명 Blog : https://seong6496.tistory.com/193 [수치해석] Spline interpolation(스플라인 보간법) 컴퓨터로 보간법을 사용한다고 할 때 코딩짜기 편한게 스플라인 보간법이 아닌가 싶습니다. 스플라인도 마찬가지로 주어진 데이터에 대한 다항식을 찾아내는 작업인데 piecewise 방법으로 접근한 seong6496.tistory.com - Python Implementation : https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics/tree/master/PathPlanning/CubicSpline GitHub - AtsushiSakai/Pyt..
[AD] PRM(Probabilistic Road-Map) 알고리즘 설명
Autonomous Driving 2022. 9. 13. [AD] PRM(Probabilistic Road-Map) 알고리즘 설명 Author: Joonhee Lim Date: 2022/09/13 출처: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=508439 https://theclassytim.medium.com/robotic-path-planning-prm-prm-b4c64b1f5acb Paper: DTED 맵에서 무인기 경로 생성을 위한 Probabilistic RoadMap 병렬화 0. Motivation ... 1. PRM? PRM 알고리즘은 다음 그림과 같이 구성 공간에서 임의의 샘플링을 통해 노드를 생성하고 노드 간의 지역적 관계를 확인하고 연결하여 하나의 Roadmap 그래프를 생성하는 방식을 사용한다. 이후 시작점과 목표점을 추가하여 최종적으로 두 지점 간을..
[AD] 자율주행 시뮬레이터 비교
Autonomous Driving 2022. 9. 13. [AD] 자율주행 시뮬레이터 비교 Author: Joonhee Lim Date: 2022/09/13 출처: https://arxiv.org/pdf/2101.05337.pdf 0. Motivation - ... 1. Measurements 객관적인 비교를 위해 미리 평가 지표를 선정한 뒤 채워넣는 식으로 구성하였다. 필자가 생각한 평가 지표는 1. 센서 2. 날씨 변동 3. 동역학 4. 교통 인프라 구현 5. 시나리오 구성 6. Ground Truth 여부 7. Open Source 여부 8. 그래픽 9. 운영체제 로 구성하였다 하지만 LGSVL은 지원이 종료된 상황이라 언제 서비스가 종료할 지 모른다는 단점이 있다. 전체적인 성능한 보자면 CARLA와 LGSVL이 SOTA인 것은 확실하나 BaseLine Code와 지원 가능성, 쓰여진 ..
[AD] Frenet Frame Planning Algorithm 설명
Autonomous Driving 2022. 9. 12. [AD] Frenet Frame Planning Algorithm 설명 Author: Joonhee Lim Date: 2022/09/07 출처: https://velog.io/@legendre13/Optimal-Frenet-planning-algorithm https://suhak.tistory.com/922 https://tonylim.tistory.com/63 0. Motivation 자율주행 Planning에 대해서 공부하던 중 Frenet Frame과 이를 이용한 Planning 알고리즘에 대해 정리해보고자 한다. 해당 Frame은 도로 형상의 방향으로 s-axis 가 도로와 수직방향으로 d-axis가 펼쳐져서 작관적이고 편리하다는 장점이 있다. 1. Frenet Frame Planning Algorithm 1) 좌측은 Cartesian Frame 우측이 Frenet..
[AD] Potential Field Algorithm 설명
Autonomous Driving 2022. 9. 7. [AD] Potential Field Algorithm 설명 Author: Joonhee Lim Date: 2022/09/07 출처:https://intuitive-robotics.tistory.com/82 0. Motivation 어느 때와 같이 필자는 자율주행의 Motion Planning 관련 이전 기술에 대해 정리를 하고자 글을 쓴다. 현재 쓰이고 있는 기술과 이전의 알고리즘을 개발하는 발상을 합친다면 좀 더 "근간" 있는 알고리즘을 생각해낼 수 있지 않을까란 기대와 함께 Potential Field Algorithm에 대해 알아보는 시간을 가져보자. 1. Potential Field Algorithm 자율주행 차량에서는 오바일 것 같긴하지만 로봇에서는 충분히 가능할 것으로 예상되는 PFA에 대해서 알아보도록 하겠다. 해당 알고리즘은 Local Path P..
Autonomous Driving 2022. 9. 7. [AD] DWA(Dynamic Window Approach) vs TEB(Timed-Elastic-Band) 알고리즘 비교 Author: Joonhee Lim Date: 2022/08/27 0. Motivation Local Path Plannig 알고리즘을 공부하다 보니 DWA TEB 두개가 때때로 비교될 때가 있는 것 같아 정리를 하였다. 1. DWA vs TEB DWA와 TEB 알고리즘은 지역 경로 계획 알고리즘이라는 점에서 공통점을 가지고 있다. 또한 1) 주어진 동역학적 조건 2) 목적함수를 최소화 3) 주어진 Horizon 속에서 경로 계획을 한다는 점도 같다. 비슷하지만 다른 두 알고리즘 어떤 차이가 있을까? 먼저 DWA는 실현 가능한 속도 공간 (V, W)에서 제어 동작을 샘플링하고, 가능한 제어 동작 중 Objective Function을 최대화할 수 있는 최적의 후보가 결정된다. 그리고 전방향 동작가능한 로..
[AD] D*(Dynamic A*) 알고리즘 설명
Autonomous Driving 2022. 9. 3. [AD] D*(Dynamic A*) 알고리즘 설명 Author: Joonhee Lim Date: 2022/09/03 출처: https://airkims.tistory.com/51 https://velog.io/@al_potato/D-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98 0. Motivation 다양한 Path Planning 알고리즘에 대해서 공부를 하던 중 A*를 넘어 D*를 알게 되었다. 필자는 지속적으로 변화하는 환경에서의 Path Planner를 찾고 있었는데 A*와 다르게 빠르게 연산하여 갑자기 나타난 장애물을 회피할 수 있는 알고리즘을 발견하여 이에 대해서 정리해보고자 한다. 1. Difference between A* and D* 이번에는 바로 알고리즘에 대해 설명을 하였었던 이전과 달리 A*와 비교를 해보면서 ..

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