# LiDAR
lidar point cloud segmentation + clustering on track cone
목표 : 트랙주행시 라바콘만 percetion 생각중인 pipeline1\. LiDAR pointcloud , usb_cam/image_raw 받아오기2\. velodyne_pcl 이용해서 segmentation ( ground removal )3\. 2번 data p
YDLidar Mac 에서 사용하기
대회에서 사용된 라이다는 YDLidar 이다. PyLidar 패키지 를 사용했다. YDLidar User Manual라이다를 연결하고 ls /dev 로 어느 포트에 있는지 확인한다. 내 컴퓨터의 경우 tty.usbserial-0001 에 있다. 끼웠다 뺐다 해보면서 확

Point Cloud data에 snow 필터 적용하기
현재 라이다 포인트 클라우드에서 스노우(일종의 노이즈)를 필터링하는 분야는 CAN 워터루 대학의 WAVE Lab이 가장 뛰어나다. 다행히 해당 교수가 운영하는 깃허브에 라이다 디스노우 알고리즘을 오픈 소스로 공개해 놔서 손쉽게 다운로드가 가능했다$ cd cat_sens

Rosbag to CSV 변환
pc 환경 : Ubuntu 18.04 melodic, ROS1센서 : OS1 64ch$ mkdir ~/catkin_tools_ws/src$ cd ~/catkin_tools_ws/src$ git clone https://github.com/AtsushiSakai

Velodyne lidar Build-up
pc 환경 : Ubuntu 18.04 melodic, ROS1fatal erro pcap.h 발생시$ cd ~/catkin_ws$ rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro melodic -ypc IP : 19

Ouster lidar build-up & Ouster Studio
pc 환경 : Ubuntu 18.04, ROS 1OS1 초기 IP : 192.168.0.551) apt-get 최신화$ sudo apt-get update$ sudo apt-get upgrade2) gcc install $ sudo add-apt-repository p
[Camera-LiDAR Sensor Fusion] Early fusion vs Late fusion
개요 안전 자율주행을 위해 정확한 dynamic object perception software가 필요로 하며 high precision(no false detection), high recall(never missing an obstacle on the road)을

SLAM cartographer
참고자료 유튜브 강의강의 자료 Loop Closure Detection - Revisit 2D LiDAR SLAM은 5cm 수준의 고화질의 Map에서 Global(Loop closure) Constraint를 실시간 수준으로 계산할 수 있는 Branch-and
[Paper Review] LaserNet: An Efficient Probabilistic 3D Object Detector for Autonomous Driving - Part. 2
Lasernet Part2입니다. uncertainty의 개념과 함께 Probabilistic detector로서의 요소를 중심으로 정리합니다.
[Paper Review] LaserNet: An Efficient Probabilistic 3D Object Detector for Autonomous Driving - Part. 1
오늘 정리해볼 논문은 CVPR 2019에 나왔던 LaserNet입니다. Range Image 기반 방법론이라는 점에서 정리할 필요성이 있다고 생각하여 선정하게 되었습니다.
[Paper Review] PointRCNN: : 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud
두 번째로 다룰 3D object detection 논문은 CVPR 2019에 나왔던 PointRCNN입니다. 첫 번째로 다루었던 VoxelNet이 1-stage였던 것에 반해 PointRCNN은 대표적인 2-stage detector입니다.
[Paper Review] VoxelNet: End-to-end Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection
오늘 정리할 논문은 CVPR 2017에서 발표되었던 LiDAR기반의 3D object detection 분야의 대표 논문 중 하나인 VoxelNet: End-to-end Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection입니다.