로밀리언

[Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction] NGSIM data preprocessed data 데이터 전 처리 방법 NGSIM dataset download

로밀리언 — Thu, 30 Dec 2021 16:15:23 +0900

[Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction] NGSIM data preprocessed data 데이터 전 처리 방법

안녕하세요 요즘 Vehicle Trajectory Prediction에 관해 공부를 진행중입니다. 좋은 공부 방법은 논문을 구현해 놓은 코드를 공부하며 지식을 습득하는 것이 아닐까 싶습니다. 오늘은 Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction의 공식 implementation 코드를 돌려보기 위해 필요한 데이터 전처리 방법에 대해 소개해드리려고 합니다.

Nachiket Deo and Mohan M. Trivedi,"Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction." CVPRW, 2018

Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction의 공식 implementation github인데요.

github에는 raw NGSIM dataset과 전처리된 dataset 파일이 용량관계로 업로드가 되어있지 않습니다.

https://github.com/nachiket92/conv-social-pooling

GitHub - nachiket92/conv-social-pooling: Code for model proposed in: Nachiket Deo and Mohan M. Trivedi,"Convolutional Social Po

Code for model proposed in: Nachiket Deo and Mohan M. Trivedi,"Convolutional Social Pooling for Vehicle Trajectory Prediction." CVPRW, 2018 - GitHub - nachiket92/conv-social-pooling: Cod...

github.com

깃허브에 들어가보시면

preprocess_data라는 m파일이 있는데요. 이 m파일은 MATLAB 스크립트(script) 파일입니다.

MATLAB을 설치해주시고 새로만들기를 통해 새로운 스크립트(script) 파일을 생성해주신 후 깃허브에 있는 preproces_data.m파일의 코드를 붙여넣거나 preprocess_data.m 파일자체를 다운받아서현재 폴더 위치에 다운로드 하시면 됩니다.

전처리가 진행중입니다.

그 다음 NGSIM dataset파일을 다운받아서 위의 노란색 영역에 있는데로 이름 변경을 해주어야 하는데요.

이름 변경을 해 놓은 NGSIM dataset파일을 raw폴더 안에 넣은 뒤 실행을 하시면 전처리가 진행됩니다.

전처리가 끝났습니다.

약 15분 정도 걸린 것 같습니다. 컴퓨터 성능에 따라 이는 달라질 수 있습니다.

전처리 완료후 현재 디렉토리에 mat파일이 생성된 것을 알 수 있습니다. TestSet.mat, TrainSet.mat, Valset.mat 총 3개의 파일이 생성되었습니다.

데이터셋 다운로드 링크는 아래 주소를 클릭해주세요.

https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj

Next Generation Simulation (NGSIM) Vehicle Trajectories and Supporting Data | Department of Transportation - Data Portal

data.transportation.gov

스크롤을 아래로 내리다 보면 보이는 아래 2개의 파일을 다운 받으시면 됩니다.

US-101-LosAngeles-CA.zip and I-80-Emeryville-CA.zip

★ 읽으셨던 글이 도움이 되셨다면 아래(▼) ♡ 공감 버튼 눌러주시면 감사하겠습니다! (로그인 필요 없습니다~)★

[ROS2] 딥러닝 기반 Wall Detector at Indianapolis motor speedway (IMS)

로밀리언 — Sat, 18 Dec 2021 01:14:42 +0900

[ROS2] 딥러닝 기반 Wall Detector at Indianapolis motor speedway (IMS)

Indy autonomous challenge (IAC) 대회 미국 파견기간 도중 개발한 딥러닝 기반 Wall Detector입니다.

라이다와 카메라 캘리브레이션을 진행을 했습니다.

카메라로 벽을 검출한 다음 해당 좌표를 캘리브레이션을 통해 얻은 변환행렬을 이용하여 depth를 얻어내었습니다.

Docker ROS2 환경에서 개발을 진행하였고 아래 동영상에 나오는 트랙은 미국 IMS (Indianapolis motor speedway) track입니다.

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

학습 데이터가 아닌 테스트 데이터를 사용하여 뽑은 결과 동영상입니다.

이 동영상 데이터는 학습 할 때 사용되지 않았습니다.

[sudo apt-get update] The following signatures were invalid: EXPKEYSIG GPG error 해결방법

로밀리언 — Sun, 11 Jul 2021 01:56:45 +0900

sudo apt-get update

sudo apt-get update를 입력하고 아래와 같은 GPG error가 발생하는 경우가 있습니다.

W: An error occurred during the signature verification. The repository is not updated and the previous index files will be used. GPG error: http://packages.ros.org/ros/ubuntu bionic InRelease: The following signatures were invalid: EXPKEYSIG F42ED6FBAB17C654 Open Robotics <info@osrfoundation.org>
W: Failed to fetch http://packages.ros.org/ros/ubuntu/dists/bionic/InRelease The following signatures were invalid: EXPKEYSIG F42ED6FBAB17C654 Open Robotics <info@osrfoundation.org>
W: Some index files failed to download. They have been ignored, or old ones used instead.

해결방법은 다음과 같습니다. Ubuntu 16.04 ,18.04 및 이후 버전에서

sudo apt-key del F42ED6FBAB17C654 (위의 error에 나와있는 키를 입력해주세요)

sudo apt-key del  F42ED6FBAB17C654 # (위의 error에 나와있는 키를 입력해주세요)

그 다음 새로운 key를 등록해줍니다. 아래의 명령어는 우분투의 모든 버전에서 작동됩니다.

sudo -E apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654

새로운 Key를 등록했다면

sudo apt-get update를 해주면 정상 작동됩니다.

sudo apt-get update

[jupyter notebook/주피터노트북] the kernel appears to have died. it will restart automatically. 실행시 커널 죽는 문제 해결방법 윈도우 window

로밀리언 — Sat, 29 May 2021 21:59:51 +0900

the kernel appears to have died. it will restart automatically.

위와 같은 error가 발생하면 주피터 노트북의 메모리 할당을 높여주면 된다.

jupyter_notebook_config.py 파일의 max_buffer_size를 변경해주면 된다.

윈도우에서 설정 파일은 내 PC -> 로컬 디스크 -> 사용자 -> 사용자 이름 -> .jupyter 폴더로 들어가면 확인할 수 있다.

jupyter_notebook_config.py 오른쪽 클릭 연결프로그램에서 visual studio code 혹은 본인이 사용하는 IDE 선택한 후 Ctrl + F로 max_buffer_size를 찾아준다

기존에 있는 주석을 해제 하고 값을 아래와 같이

c.NotebookApp.max_buffer_size =10000000000으로 변경해준다

위에서 max_buffer_size를 변경한 뒤 현재까지 더 이상 아래와 같은 문제는 발생하지 않았다.

the kernel appears to have died. it will restart automatically.

[ROS] CAN communication 통신 data parsing 비트연산

로밀리언 — Sat, 1 May 2021 02:23:18 +0900

[ROS] CAN communication 통신 data parsing

Ubuntu에서 수신받은 CAN Raw Data를 Start bit 와 Length 그리고 factor와 offset을 고려하여

data를 parsing하는 방법에 대해 설명해드리려고 합니다. 우선 CAN gateway로 부터 CAN Raw Data를 받았다고 가정하고 진행하도록 하겠습니다. <bitset>을 사용해서 비트연산을 통해 계산하는 예제입니다.

이해하기 쉽게하기 위해 복잡한 내용은 생략하고 기본적인 base code를 가지고 설명을 진행하겠습니다.

이 코드를 토대로 각자 상황에 맞는 코드를 구성하시면 됩니다.사용자 정의 메시지로 각 Signal에 맞도록 변수명을 구성하시는게 나중에 한눈에 어떤 신호인지 파악하기 쉬울 것입니다.

#include <bitset>
#include <ros/ros.h>
#include <iostream>
#include <can_msgs/Frame.h>
#include <std_msgs/Float32.h>


class CAN_PARSER
{
    public:
        CAN_PARSER(ros::NodeHandle &n);
        ~CAN_PARSER();

        void CanCallback(const can_msgs::Frame &msg);

    private:
        ros::NodeHandle nh;
        ros::Subscriber raw_can_sub;
        ros::Publisher parsed_data_pub;
        std_msgs::Float32 can_signalname1;
        std_msgs::Float32 can_signalname2;
};

CAN_PARSER::CAN_PARSER(ros::Nodehandle &n)
{
    ROS_INFO("CAN_PARSER is created");
    nh = n;
    raw_can_sub = nh.subscribe("/received_messages" 10, &CAN_PARSER::CanCallback, this);
    parsed_data_pub = nh.advertise<std_msgs::Float32>("/parsed_can_msg", 5);
}
CAN_PARSER::~CAN_PARSER()
{
    ROS_INFO("CAN_PASER in destructed");
}

void CAN_PARSER::CanCallback(const can_msgs::Frame &msg)
{
    if (msg.id == 0x520)
    {
    	//star bit가 0이고 signal length가 24일 때 
        bitset<24> temp = bitset<24>(msg.data[2]) << 16;
        temp = temp | bitset<24>(msg.data[1]) << 8;
        temp = temp | bitset<24>(msg.data[0]);
        double data = (double)(temp.to_ulong());
        data = data * 0.1; //여기서 offset은 0이고 factor는 0.1이다 
        can_signalname1.data = data;
        parsed_data_pub.publish(can_signalname1);
    }
    else if (msg.id == 0x170)
    {
    	//star bit가 11이고 signal length가 4일 때 
        bitset<7> temp1 = bitset<7>(msg.data[1]) >> 3;
        double long data1 = (double)(temp1.to_ulong());
        can_signalname2.data = data; ////여기서 offset과 factor는 0이다 
        parsed_data_pub.publish(can_signalname2);
    }

    int main (int argc, char ** argv)
    {
        ros::init(argc,argv,"CAN_PARSER")
        ros::NodeHandle _nh;
        printf("Initiate CAN_PARSER\n");

        CAN_PARSER parser(_nh);
        ros::spin();

        printf("CAN_PARSER is Terminated\n");
        return 0;
    }

msg_id=0x520인 경우

bitset <24>를 선언한이유는 signal length가 24이기 때문이다. msg.data[i]에는 8비트의 data가 저장된다.

startbit가 0이므로

MSB LSB

0000 0000 0000 0000 0000 0000

index 23 24 ...............................................0 index는 다음과 같이 부여된다.

만약에 msg.data[0]= 0000 1001, msg.data[1]= 0000 0011, msg.data[2]=0000 0000 이 었다면

MSB LSB

0000 0000 0000 0001 0000 1001

십진수로 변환하면 265가 된다.

왜냐하면 msg.data[0]은 0000 1001 그대로 오른쪽 부터 들어가고

msg.data[1]은<< 8의 의미는 왼쪽으로 8칸 밀어서 인덱스 15~8 자리에 삽입한다라는 뜻이다.

msg.data[2]은<< 16 의 의미는 왼쪽으로 16칸 밀어서 인덱스 23~16자리에 삽입한다는 뜻이다.

msg_id=0x170인 경우

bitset <8>를 선언한이유는 star bit가 11이고 signal length가 4이기 때문이다. msg.data[i]에는 8비트의 data가 저장된다.

startbit가 11이므로

MSB LSB

0 0 0 0 0 0 0 0 .

msg.data[1] 0 0 0 0 0 0 0 0

index 15 14 13 12 11 10 9 8

start bit가 11이므로 11,12,13,14 index에 있는 data를 필요로 한다.

 bitset<7> temp1 = bitset<7>(msg.data[1]) >> 3;

위 코드의 의미는 7개의 data를 가져와서 3개의 비트를 버린다는 것이다.

만약 msg.data[1]이 아래와 같았다면

msg.data[1] 1 0 1 1 1 0 0 0

index 15 14 13 12 11 10 9 8

즉 7개의 데이터 0 1 1 1 0 0 0 을 가져와서 오른쪽으로 3칸 밀어버니니깐 결국 0 1 1 1 이남는다.

MSB LSB

0 1 1 1

십진수로 변환하면 7이된다.

만약 msg.data[1]이 아래와 같았다면

msg.data[1] 1 0 1 0 1 0 0 0

index 15 14 13 12 11 10 9 8

즉 7개의 데이터 0 1 0 1 0 0 0 을 가져와서 오른쪽으로 3칸 밀어버니니깐 결국 0 1 1 1 이남는다.

MSB LSB

0 1 0 1

십진수로 변환하면 5가 된다.

★ 읽으셨던 글이 도움이 되셨다면 아래(▼) ♡ 공감 버튼 눌러주시면 감사하겠습니다! (로그인 필요 없습니다~)★

tcp_python_communication with json

로밀리언 — Wed, 28 Apr 2021 09:00:51 +0900

tcp_python_communication with json

안녕하세요 오늘은 python tcp통신을 사용해서 json형식의 data를 수신하는 방법에 대한 코드를 공유하려고 합니다.

Server에서 json형식의 데이터를 지속적으로 보내는 경우와 client가 해당 데이터를 받아오는 경우를 가정하였습니다.

import socket
import sys
import json

HOST, PORT = "127.0.0.1", 9999


json_object = {"name": "abcd", "vel": 10} # 먼저 딕셔러니를 선언한 뒤

json_string = json.dumps(json_object, indent=2) # json.dumps() 함수를 사용하여 json형식으로 바꾸어줍니다.
print(json_string) #출력해보면 json형식으로 변경된 것을 보실 수 있습니다.

# Create a socket (SOCK_STREAM means a TCP socket)
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.bind((HOST, PORT))
sock.listen()
client_socket, addr = sock.accept()


while True:

    client_socket.sendall(bytes(json_string,encoding="utf-8"))
    # print ("Sent:{}".format(data))

sock.close()
client_socket.close()

# tcpclient.py
# -*- coding: utf-8 -*-
import socket
import json

ip = "127.0.0.1"
port = 9999
clientSocket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
	
clientSocket.connect((ip,port))				

print("연결 확인됐습니다.")
while True:
    data = clientSocket.recv(1024)
    data=data.decode("utf-8")
    print(data)
         
clientSocket.close()

[ubuntu 우분투 18.04/20.04] 한글 설치하기 ubuntu gksrmftjfcl

로밀리언 — Wed, 14 Apr 2021 09:00:33 +0900

오늘은 우분투 ubuntu 18.04/20.04 환경에서 한글을 사용할 수 있도록 하는 방법에 대해 소개해드리겠습니다.

Language Support => 팝업창 뜨면 Install-> install /Remove Languages.. 클릭

Korean이 체크되어 있다면 체크 해제 apply -> 다시 체크후 apply

설치가 완료되면 한국어가 Language탭에 있는지 확인합니다.

이후 터미널창에 아래명령어를 입력하면

 ibus-setup

IBus Preferences창이 열립니다.

Input Method 탭 => Add 버튼을 선택=> Korean 검색=> Hangul 선택 =>Add

settings->Region & Language

+버튼 =>Korean 검색 =>Korean(Hangul)선택 =>톱니모양 =>Add => Control+space키 입력 =>Ok->Apply

=>재부팅

재부팅후 한글이 안바뀐다면 en 클릭 후 Korean(Hangul)선택하시면 됩니다.

이젠 우분투에서 한글을 사용할 수 있게 되었습니다.

멋진 개발의 세상으로 오신것을 환영합니다.

★ 읽으셨던 글이 도움이 되셨다면 아래(▼) ♡ 공감버튼 눌러주시면 감사하겠습니다! (로그인 필요없습니다~)★

killer ethernet ubuntu 18.04 ethernet 연결 안될 때 우분투 kernel 업데이트

로밀리언 — Mon, 12 Apr 2021 09:00:23 +0900

killer ethernet ubuntu 18.04 ethernet 연결 안될 때 우분투 kernel 업데이트

MSI GS66 Stealth 10SGS

DELL 에일리언웨어 alienwares M15 R4

위의 2가지 노트북에서 ubuntu 18.04 설치시 ethernet을 인식하지 못하는 현상이 발생되는 것을 확인하였습니다. 공통적으로 killer 이더넷을 사용하는 것을 알 수 있었는데요.

linux커널이 5.8이하이면 ethernet controller가 driver를 인식하지 못합니다.

lshw -c network

위의 명령어를 입력하면

아래와 같은 메시지가 나올텐데요

 *-network UNCLAIMED            
   description: Ethernet interface
   ...

linux 커널을 5.8버전으로 업데이트를 하는 방법을 알려드리겠습니다.

cd /tmp/

wget -c https://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v5.8/amd64/linux-headers-5.8.0-050800_5.8.0-050800.202008022230_all.deb

wget -c https://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v5.8/amd64/linux-headers-5.8.0-050800-generic_5.8.0-050800.202008022230_amd64.deb

wget -c https://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v5.8/amd64/linux-image-unsigned-5.8.0-050800-generic_5.8.0-050800.202008022230_amd64.deb

wget -c https://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v5.8/amd64/linux-modules-5.8.0-050800-generic_5.8.0-050800.202008022230_amd64.deb

sudo dpkg -i *.deb

위 작업을 완료해준 후 reboot를 해주면 정상적으로 ethernet이 잡히는 것을 확인할 수 있습니다.

★ 읽으셨던 글이 도움이 되셨다면 아래(▼) ♡ 공감버튼 눌러주시면 감사하겠습니다! (로그인 필요없습니다~)★

[CUDA 설치 확인] 방법 설치 확인 설치 확인 안될 때 경로설정

로밀리언 — Sun, 11 Apr 2021 09:00:19 +0900

CUDA 설치 후

nvcc -V

위 명령어를 사용하면 cuda-toolkit을 설치하라고 나오는데

경로를 지정을 안해줘서 찾지 못해서 발생하는 문제입니다.

우선

gedit ~/.bashrc

bashrc파일을 열어줍니다.

//맨아래 위 두 문장을 추가 시켜줍니다. 다만 cuda 버전에 따라서 버전을 다르게 압력해주세요
//cuda 버전이 10.1인경우는 cuda-11-1 cuda-10-1로 변경해주세요
export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

그 다음 아래의 명령어를 입력해 주시면 설치경로애 있는 CUDA를 인식하고 현재 버전을 출력하게 됩니다.

source ~/.bashrc

nvcc-V

Cuda 11.1이 설치된 모습

★ 읽으셨던 글이 도움이 되셨다면 아래(▼) ♡ 공감버튼 눌러주시면 감사하겠습니다! (로그인 필요없습니다~)★

ubuntu 18.04 20.04 nvidia 그래픽 driver clean 설치방법

로밀리언 — Sat, 10 Apr 2021 08:20:58 +0900

sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-450.66.run

ubuntu 18.04 20.04 nvidia 그래픽 driver clean 설치방법

nvidia 그래픽 드라이버 때문에 보통 1~2일 많이 날리는 것을 보았고 저도 경험해봤는데요

완벽 clean설치 방법으로 누구보다 빠르게 nvidia graphic driver를 설치하는 방법을 알려드리겠습니다.

우선 nouveau를 black리스트에 저장해줍니다.

echo "blacklist nouveau" | sudo tee /etc/modprobe.d/disable-nouveau.conf

echo "options nouveau modeset=0" | sudo tee -a /etc/modprobe.d/disable-nouveau.conf

재부팅합니다.

sudo reboot

32비트 관련 라이브러리를 설치합니다.

sudo dpkg --add-architecture i386 

sudo apt update

의존성 패키지를 설치합니다.

sudo apt install -y libc6:i386 gcc autoconf make libglvnd-dev

www.nvidia.in/Download/index.aspx?lang=en#

Download Drivers | NVIDIA

www.nvidia.in

그리고 위 사이트에서 본인 그래픽 드라이버에 맞는 드라이버를 다운받습니다.

설치된 파일 위치로 가서 아래명령어를 실행합니다.

sudo sh NVIDIA-Linux-해당파일명.run //ex) sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-460.67.run

완료 확인은 아래 명령어로 설치 확인 할 수 있습니다.

nvidia-smi

ubuntu 우분투 18.04 20.04 16.04 Nvidia driver및 CUDA 삭제 방법[recovery mode 포함]

로밀리언 — Fri, 9 Apr 2021 14:09:24 +0900

Nvidia driver 삭제 방법

sudo apt-get remove --purge 'nvidia-.*'

CUDA 삭제방법

sudo apt-get --purge remove 'cuda*'
sudo apt-get autoremove --purge 'cuda*'

sudo rm -rf /usr/local/cuda
or
sudo rm -rf /usr/local/cuda-M-m   //M:major m: minor version ex) cuda-11-1

만약 부팅이 안되는 상황이라면

recovery mode로 진입 후 root로 들어가서 위의 명령어를 입력해주시면 됩니다.

이후 reboot하면 부팅이 안될 텐데

GRUB에서 'e' -> quite splash 를 지우고 그 자리에 nomodeset을 입력 후 'ctrl+x'

입력하면 부팅이 됩니다. 그래픽카드가 없는 상태이므로 화면 해상도는 이상할 수 있습니다.

이후 다시 그래픽 드라이버를 설치해주세요!

★ 읽으셨던 글이 도움이 되셨다면 아래(▼) ♡ 공감버튼 눌러주시면 감사하겠습니다! (로그인 필요없습니다~)★

Linux Ubuntu 18.04 CuDNN 8.0.3 for CUDA 10.2 설치방법

로밀리언 — Mon, 4 Jan 2021 22:42:45 +0900

Linux Ubuntu 18.04 CuDNN 8.0.3 for CUDA 10.2 설치방법

developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

cuDNN Archive

NVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.

developer.nvidia.com

사이트로 이동해서 로그인을 해줍니다. cuDNN을 다운로드하기 위해서는 nvidia 계정이 필요합니다. 없으신 분들은 가입한 후 다운로드하시면 됩니다.

cuDNN Library for Linux [x86]을 클릭하면 .tgz파일을 다운로드할 수 있습니다.

tar -xvf cudnn-10.2-linux-x64-v8.0.3.33.tgz

다운로드한 폴더로 이동해서 압축을 풀어줍니다.

sudo cp ./cuda/include/* /usr/local/cuda-10.2/include

cuDNN header 파일들을 local/cuda/cuda-10.2/include 폴더에 붙여 넣어주는 명령어입니다.

sudo cp -P ./cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.2/lib64

cuDNN Library 파일들을 local/cuda/cuda-10.2/include 폴더에 붙여 넣어주는 명령어입니다.

sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.2/lib64/libcudnn*

라이브러리 실행 권한을 부여합니다.

cuDNN 8.x 이상 부터는 cudnn_version.h 파일에서 버전을 확인해야 하므로

아래의 명령어로 정상적으로 설치되었는지 확인하 실 수 있습니다.

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

설치가 완료되었습니다.

OpenCV 버전확인 하는 방법 version check(ubutu,window,mac)

로밀리언 — Sat, 2 Jan 2021 01:57:24 +0900

OpenCV 버전확인 하는 방법

오늘은 컴퓨터 비전 Open Source Library인 OpenCV 버전 확인하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

터미널 창을 열어서 아래의 명령어 입력합니다.

 pkg-config --modversion opencv

다음과 같이 현재 설치되어 있는 OpenCV 버전을 확인하실 수 있습니다.

현대자동차그룹 Open R&D Day 2020

로밀리언 — Thu, 3 Dec 2020 22:21:27 +0900

현대자동차 그룹 Open R&D Day 2020 개최가 하루 남았습니다.

2020.12.04(금)13:00 - 16:20 온라인으로 참여하실 수 있습니다.

아래 두 가지 링크에서 모두 시청가능합니다.

openrndday.com/

Open R&D Day 2020

15:01 Freedom in Mobility 자율주행, 모빌리티 센서, 액추에이터, 제어기 최전방에 서서 15:01 Freedom in Mobility 자율주행, 모빌리티 센서, 액추에이터, 제어기 최전방에 서서 현대모비스 ADAS시스템섹터장

openrndday.com

위의 주소에서 사전등록 및 참여가능합니다.

아래 미래인재 tv 유튜브 채널에서도 시청 가능합니다.

www.youtube.com/channel/UCnQQWQQjxhqtRnU-CTfn38Q

미래인재TV

현대자동차그룹 '미래인재TV'에 오신 것을 환영합니다! 미래 모빌리티를 상상하고, 고민하고, 연구해서 실제로 실현시킬 인재분들과 공감대를 형성하고자 콘텐츠를 직접 만들고 꾸려나가는 채

www.youtube.com

아래는 세션 리스트입니다. 꽤 흥미로운 세션들이 구성되어 있습니다. 관심 있으신 분들은 참고하시면 좋을 것 같습니다.

출처: openrndday.com/

cuDNN version check cuDNN 버전 확인 안될 때 cuDNN 8.x

로밀리언 — Wed, 2 Dec 2020 13:40:05 +0900

cuDNN version check cuDNN 버전 확인 안될 때 cuDNN 8.x이상인 분들은 기존과 다른 방법으로 확인을 하실 수 있습니다.

현재 2020.12.02(수) 기준 인터넷에 올라와 있는 대부분의 cuDNN version확인 게시글은 cuDNN 8.x 이전버전에 대한 내용입니다.

만약 cuDNN 8.x 이후 버전을 설치 하신분들은 아래 방법을 참고해서 설치 확인하시기 바랍니다.

cuDNN 8.x 이전은 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h 파일에서 확인을 해야 합니다.

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

cuDNN 8.x 이후 버전에서는 위의 명령어로 설치 확인이 되지 않습니다.

cuDNN 8.x 이상 부터는 cudnn_version.h 파일에서 버전을 확인해야 합니다.

cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

다음과 같이 버전을 확인 할 수 있습니다. 제가 설치한 버전은 cuDNN 8.0.3입니다.

★ 읽으셨던 글이 도움이 되셨다면 아래(▼) ♡ 공감버튼 눌러주시면 감사하겠습니다! (로그인 필요없습니다~)★

[Jupyter Notebook] argparse 오류 발생시 해결 방법 easydict 사용

로밀리언 — Wed, 25 Nov 2020 14:03:03 +0900

argparse 사용

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--n_epochs", type=int, default=200, help="number of epochs of training")
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=64, help="size of the batches")
parser.add_argument("--lr", type=float, default=0.0002, help="adam: learning rate")
parser.add_argument("--b1", type=float, default=0.5, help="adam: decay of first order momentum of gradient")
parser.add_argument("--b2", type=float, default=0.999, help="adam: decay of first order momentum of gradient")
parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=8, help="number of cpu threads to use during batch generation")
parser.add_argument("--latent_dim", type=int, default=100, help="dimensionality of the latent space")
parser.add_argument("--img_size", type=int, default=28, help="size of each image dimension")
parser.add_argument("--channels", type=int, default=1, help="number of image channels")
parser.add_argument("--sample_interval", type=int, default=400, help="interval betwen image samples")
opt = parser.parse_args()

usage: ipykernel_launcher.py [-h] [--n_epochs N_EPOCHS] [--batch_size BATCH_SIZE] [--lr LR] [--b1 B1] [--b2 B2] [--n_cpu N_CPU] [--latent_dim LATENT_DIM] [--img_size IMG_SIZE] [--channels CHANNELS] [--sample_interval SAMPLE_INTERVAL] ipykernel_launcher.py: error: unrecognized arguments: -f C:\~.json

An exception has occurred, use %tb to see the full traceback.

C:\~\envs\pytorch\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:3351: UserWarning: To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D. warn("To exit: use 'exit', 'quit', or Ctrl-D.", stacklevel=1)

Jupyter Notebook에서 argparse 라이브러리를 사용하면 위와 같은 에러가 발생하는 것 같다. Jupyter Notebook에서 사용하려면 easydict 라이브러리를 활용해야 한다. 위에 코드를 아래와 같이 변경해주면 해당 에러가 발생하지 않는다.

easydict 사용

import easydict

opt = easydict.EasyDict({
 
        "n_epochs": 200,
 
        "batch_size": 64,
 
        "lr": 0.0002,
 
        "b1": 0.5,
 
        "b2": 0.999,
 
        "n_cpu": 8,
    
        "latent_dim": 100,
 
        "img_size": 28,
 
        "channels": 1,
 
        "sample_interval": 400
 
    
})

[Ubuntu] 우분투(ubuntu) 설치 후 윈도우(Window) 부팅 시 시간이 달라지는 현상 해결 방법

로밀리언 — Wed, 18 Nov 2020 12:49:26 +0900

1. 먼저 Ubuntu로 부팅을 해서 Terminal을 실행합니다. (단축키 ctrl+alt+T)

2. 다음 명령어를 입력합니다.

해당 명령어는 RTC를 Local Time으로 읽어오도록 설정해줍니다.

timedatectl set-local-rtc 1

이렇게 하면 우분투 부팅 후 다시 윈도우로 부팅 시 시간이 변경되지 않습니다.

Stanley Method Path Tracking 자율주행 시뮬레이션 with ROS

로밀리언 — Tue, 22 Sep 2020 23:21:47 +0900

Stanley method를 ROS 환경에서 Bicycle Model을 사용하여 구현하였습니다.

향후 feedforward term과 고속에의 급격한 steering 회전을 (차를 전복시킬 수 있기 때문에)막기 위해 damping term을 추가하여 보완할 예정입니다.

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

---------------------------------------------------------------------------------

2020.09.30(수) 추가내용

게인 튜닝을 어느정도 완료한 후 녹화한 동영상입니다.

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

---------------------------------------------------------------------------------

2020.10.11(일) 추가내용

실제 모든 텀들을 그래프를 보면서 게인 튜닝을 진행중입니다.

아직 이 그래프에서도 놓친 부분이 많은데 추가적으로 보완해서 개선할 예정입니다.

ubuntu Gave up wating for suspend/resume device error UUID=xxx deos not exist solution 해결방법

로밀리언 — Fri, 18 Sep 2020 23:59:21 +0900

컴퓨터 교체후 혹은 마더보드 교체후 우분투 18.04를 부팅하려는데 위에 해당하는 error가 발생하고 부팅이 진행 되지 않았습니다.해결 방법을 공유하려고 합니다. 환경에 따라 다를 수 있으니 참고만 부탁드립니다.

1. 컴퓨터 부팅시 F2 or DEL 키를 [BIOS진입 키는 다를 수 있음] 눌러서 바이오스(BIOS) 모드로 진입합니다.

2. SATA 관련 설정하는 곳에 들어갑니다. 못 찾으시겠으면 검색기능이 있다면 검색창에 SATA를 입력해보세요.

3. 그 뒤 항목을 보시면 RAID라고 설정되어 있을 겁니다. 그 것을 AHCI 로 변경후 저장을 하고 부팅을 하시면 정상적으로 부팅이 될 것입니다.

-----------------------------------------

내용 추가 2020.09.21

-----------------------------------------

SATA 방식은 AHCI 로 변경후 윈도우가 부팅이 되지 않는 문제점을 발견하였다. 다시 SATA를 RAID 모드로 바꾸어야 부팅을 할 수 있었습니다.

이를 해결하기 위한 방법은 아래와 같습니다.

윈도우로 부팅해서 RAID방식을 ACHI로 바꾸면 됩니다.

명령프롬프트를 관리자 모드로 실행합니다.

우선 기존방식으로 (RAID) 방식으로 부팅 한뒤 명령프롬프트를 관리자 모드로 실행합니다.

bcdedit /set {current} safeboot minimal

적용완료 메시지가 출력됩니다.

컴퓨터 재부팅시 F2 or DEL 키를 [BIOS진입 키는 다를 수 있음] 눌러서 바이오스(BIOS) 모드로 진입합니다.

SATA방식을 RAID ->AHCI로 변경하고 다시 부팅하면

자동으로 안전모드로 진입하게 됩니다.

bcdedit /deletevalue {current} safeboot

적용완료 메시지가 출력됩니다.

이를 적용한뒤 정상적으로 부팅이 가능해졌습니다.

참고자료

askubuntu.com/questions/1001351/uuid-xxx-does-not-exist-dropping-to-a-shell

UUID=xxx does not exist. Dropping to a shell

Because of a hardware failure my motherboard has just been replaced. After the replacement, my system (Ubuntu 17.10) doesn't boot: ALERT! UUID=dd84f4b3-d5bf-42e4-9b5e-ec685a461fad does not exist...

askubuntu.com

ahnbk.com/?p=1272

Windows 10에서 Raid에서 AHCI 모드로 변경하기

Intel RST 모드를 사용하게 되면, Ubuntu 20.04 설치시에 다음과 같은 창이 나타나면서 더이상 설치가 진행이 되지 않는다. 그렇다고, 막바로 바이오스 설정에서 AHCI로 변경을 하게 되면, 그 유명한 블�

ahnbk.com

Stanley Method Path Tracking 자율주행 시뮬레이션 with LabVIEW

로밀리언 — Sat, 5 Sep 2020 01:26:34 +0900

Stanley method를 LabVIEW로 이용하여 구현하였습니다.

local map을 실시간으로 curve fitting 하는 것과 , steering angle이 변화하는 것을 볼 수 있도록 그래프를 만들었습니다.

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

아직 기본적인 Stanley method 방식만 구현해놓은 상태입니다.

앞으로 feedforward term과 고속에의 급격한 steering 회전을 (차를 전복시킬 수 있기 때문에)막기 위해 damping term을 추가하여 보완할 예정입니다.

이번 프로젝트를 하면서 Stanley method, curve fitting등 에 대한 이해를 할 수 있었습니다.

또한 Pure Pursuit과 Stanley를 구현하면서 LabVIEW에 많이 익숙해지고 자신감이 생겼습니다.

앞으로 LabVIEW로 구현했던 것들을 ROS에서 구현하여 rviz상에 차량의 heading을 볼 수 있게끔 하는 것을 진행해볼 것입니다.

ROS2 Autoware강의 추천 Apex.AI강의

로밀리언 — Sun, 23 Aug 2020 01:37:15 +0900

ROS와 자율주행 자동차에 관심이 있으신 분은 ROS2로 진행하는 Autoware강의를 추천합니다.

강의는 1강~14강까지 총 14강입니다.

현재 모두 제작 및 업로드 완료되어 있는 상태입니다.

제가 이 강의를 처음 접하게 되었을 때 막 1강이 올라왔었는데 (2020. 5. 11. 업로드)

벌써 14강까지 (2020. 8. 18. 에 업로드)가 완료되었습니다.

강의는 Apex AI 제공하며 공식 홈페이지 주소는 아래와 같습니다.

https://www.apex.ai/

Apex.AI | Autonomous Driving Software

Reliable, safe, and certified software for autonomous mobility. We enable automotive developers to implement complex AI software. We enable AI developers to implement safety-critical applications.

www.apex.ai

강의를 시청할 수 있는 유튜브 링크입니다.

https://www.youtube.com/watch?v=XTmlhvlmcf8&list=PLL57Sz4fhxLpCXgN0lvCF7aHAlRA5FoFr

강의는 위의 기업들의 후원으로 제작되는 것 같습니다. SAMSUNG , LG가 눈에 들어오죠?

ROS Joy message를 이용한 UDP 통신 Python 코드

로밀리언 — Sun, 23 Aug 2020 00:42:28 +0900

ROS가 설치된 우분투(ubuntu) 컴퓨터에서 ROS가 설치되지 않은 윈도우 컴퓨터로 UDP 통신 방식으로

우분투와 블루투스로 연결된 플레이스테이션 듀얼쇼크 4 조이스틱(Joystick)의 값을 전송해주는 코드를 구현해보았습니다.

윈도우가 설치된 PC (Client)

우분투 ROS가 설치된 PC (Server)

먼저 UDP통신을 하기 위해 두 개의 컴퓨터를 동일한 네트워크에 연결을 하였습니다.

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

left joystick을 상,하,좌,우 그리고 스윙 모션을 할 때 값이 실시간으로 업데이트되는 것을 확인할 수 있습니다.

Client(윈도우 컴퓨터)가 필요한 정보를 Server(우분투 컴퓨터)가 전달해주는 프로세스를 가지고 있습니다.

UDP 통신이 되는 것을 확인하였으니 자율주행 자동차를 시뮬레이션 상에서 제어하기 위해 "horizontal left stick axis"값 대신 제어기를 통해 나온 "steering angle_command"값을, "vertical left stick axis"값 대신 제어기를 통해 나온 "pedal_acceleration_command"값을 전송하면 될 것입니다.

rqt_graph(곧 추가 예정)

설명은 지속적으로 덧붙여서 올릴 예정입니다.

코드는 깃허브에 올리겠습니다.

Pure Pursuit Method Path Tracking 자율주행 시뮬레이션 with LabVIEW

로밀리언 — Wed, 19 Aug 2020 01:28:26 +0900

이번 학기 개강은 8/31일 월요일입니다. 약 2주정도 남았는데요. 남은 약 2주동안 랩뷰(LabVIEW)를 열심히 공부하려고 합니다. 그 이유는 차량 시스템을 통합하기 위해서는 랩뷰(LabVIEW)를 이해할 필요가 있기 때문입니다. 또한 이번 출장을 통해 기업에서 LabVIEW를 사용하는 것을 보았고, LabVIEW를 공부하면 향 후 도움이 많이 될 수 있겠다고 느끼게 되었습니다.

오늘 랩뷰를 이용하여 Pure Pursuit Method를 사용하여 Path Tracking을 구현하였습니다. 차량모델은 slip을 고려하지 않는 bicycle model을 사용하였습니다.

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

다음 목표는 랩뷰(LabVIEW)를 사용하여 Stanley Method를 구현해보는 것입니다.

Stanley Method를 구현하면서 모듈화 등 랩뷰(LabVIEW)에 관한 공부도 계속해나갈 것 입니다.

pygame으로 구현한 추억의 오락실게임 (pang game)

로밀리언 — Mon, 17 Aug 2020 01:01:23 +0900

아래의 게임은 90년대 생이라면 한 번쯤은 해봤거나 본 적이 있을 'pang'이라는 game이다.

아래의 프로젝트는 '나도코딩'님의 파이썬 무료 강의 (활용 편 1) - 추억의 오락실 게임 만들기(3시간) 강의의 결과물이다. 이 강의를 수강한 이유는 '나도코딩'님의 python기본강의를 듣고 난 뒤 python에 익숙해지기 위함이다.

pygame으로 구현한 추억의 오락실 게임인 'pang game'이다.

배경은 아실 분은 아시겠지만 KAIST이다.

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

이번 활용편 1 강의가 상속, 클래스 등의 개념을 사용해서 게임을 만드는 강의인 줄 알았는데 상속, 클래스 관련 내용은 다루지 않았다. 강의를 수강하실 분은 참고하시기 바란다. list, dictionary, 반복문, if문 등에 대해 익숙해질 수 있다.

짧은 시간 동안 직접 게임을 만들 수 있는 유익한 시간이었다. 복습을 해서 내 것으로 만들어야겠다.

혼자 공부하는 파이썬

혼자 공부하는 파이썬

혼자 해도 충분하다! 1:1 과외하듯 배우는 파이썬 프로그래밍 자습서(파이썬 최신 버전 반영)이 책은 독학으로 프로그래밍 언어를 처음 배우려는 입문자가, 혹은 파이썬을 배우려는 입문자가 ‘�

book.naver.com

복습이 중요하므로 기존에 구입해 두었던

["혼자 공부하는 파이썬"-윤인성 저]라는 책으로 파이썬 개념을 빠르게 복습한 뒤에

Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문

Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문

정직하게 코딩하며딥러닝을 빠르게 정면 돌파하자!이 책은 어설픈 지름길을 담지 않았다. 공부는 했는데 남는 게 없으면 안 되니까! 실무에서 제대로 알고 써야 하니까! 국내 6명뿐인 구글 인증

book.naver.com

["Do it! 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 입문"-박해선 저]라는 책으로 딥러닝의 세계에 빠져볼 예정이다.

앞으로 지속적으로 파이썬과 딥러닝 관련 공부 진행사항을 업로드할 것이다.

python pygame으로 구현한 똥 피하기 게임

로밀리언 — Sun, 16 Aug 2020 19:20:02 +0900

추억의 똥 피하기 게임

본 프로젝트는 '나도코딩'님의 파이썬 무료 강의 (활용편1) - 추억의 오락실 게임 만들기(3시간) 강의의 결과물 중 하나이다.

python 이론을 공부하고 python에 익숙해지기 위해 실습을 한 것이므로 GUI에 크게 신경 쓰지 않았다.

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

위 동영상은 pygame으로 구현한 똥피하기 게임의 플레이 영상이다.

똥과 충돌하게 될경우 2초 후 게임이 종료되며 터미널 창에 충돌하였다는 안내 메시지가 출력된다.

time은 tick함수를 이용하여 출력하였다.

앞으로 python을 이용하여 인공지능을 공부할 것인데 빨리 python에 익숙해졌으면 좋겠다.

MATLAB EXPO KOREA 2020 Online 다시보기

로밀리언 — Mon, 20 Jul 2020 15:31:39 +0900

7월 2일(13:00~17:30) '인공지능(AI) part 1

인공지능(AI) 첫째날 일정

13:00 [기조연설]데이터 및 모델의 체계적인 사용을 통한 실용적인 디지털 트랜스포메이션

13:40 MATLAB의 새로운 딥러닝 기술 : 객체 인식부터 GAN까지

14:20 철강원료 영상분석을 위한 픽셀 기반 딥러닝 기법 적용 사례

15:00 산업용 어플리케이션을 위한 딥러닝 기반 머신비전 솔루션

15:40 해양데이터 센싱 및 처리기술 개발을 위한 MATLAB 활용연구 소개

16:20 인공지능을 위한 강화학습 워크플로우

17:00 딥러닝을 활용한 드론 기반 조난자 수색 기술 개발

https://www.matlabexpo.com/kr/2020/proceedings.html?s_v1=32746&elqem=2954105_EM_KR_LEV_20-07_MATLAB-EXPO_POST#section0

다시 보기

김정훈, 네패스 본 세션에서는 Neural Network의 Model Compression 주요 기술 중 하나인 Neural Network Quantization의 Binarized Neural Networks를 소개합니다. MATLAB®의 Deep Learning Toolbox™ Source Code 수정을 통해 직접��

www.matlabexpo.com

7월 9일(13:00~17:30) '인공지능 (AI) part 2

인공지능(AI) 둘째날 일정

13:00 머신러닝 : 다양한 산업군에 적용된 응용 사례 및 새로운 기능

13:40 머신 러닝을 활용한 배관 안정성 예측 모델 개발

14:20 최신 AI 기반 시스템에서 데이터 세트의 중요성 : 음성 인식 AI

15:00 풍력발전기 예지적 유지보수를 위한 MATLAB의 활용

15:40 클라우드와 에지(edge) 컴퓨팅 으로 구현하는 예지 보전 알고리즘

16:20 진동, 자장 및 음향을 통한 복합장치의 고장 진단 예측을 위한 시스템 구현

17:00 엣지 AI기술을 위한 딥러닝 모델의 1bit 양자화

https://www.matlabexpo.com/kr/2020/proceedings.html?s_v1=32746&elqem=2954105_EM_KR_LEV_20-07_MATLAB-EXPO_POST#section1

다시 보기

www.matlabexpo.com

7월 16일(13:00~17:30) '모델 기반 설계

13:00 자율 이동로봇을 위한 센서퓨젼 및 네비게이션 알고리즘 개발
13:40 모델기반설계를 이용한 자율주행 소프트웨어 개발 적용 사례
14:20 인증 표준을 만족하기 위한 요구사항 기반 검증의 자동화 방안
15:00 효율적인 모델 기반 설계를 위한 최적화 코드 생성
15:40 코드 검증을 위한 CI 활용 방안
16:20 1차원 물리모델링 연성해석을 위한 Simulink 활용
17:00 Simulink를 사용한 브러시리스 모터 제어 개발 방법

https://www.matlabexpo.com/kr/2020/proceedings.html?s_v1=32746&elqem=2954105_EM_KR_LEV_20-07_MATLAB-EXPO_POST#section2

다시 보기

www.matlabexpo.com

위 3일에 걸친 동영상을 다시 볼 수 있는 링크를 첨부합니다.

현대자동차에서 제안한 허그 에어백

로밀리언 — Thu, 16 Jul 2020 16:22:31 +0900

현대자동차에서 제안한 허그 에어백입니다.

앞으로 자율주행자동차의 시트 배열은 자유로워 지기 때문에 기존 에어백 기술에서나아가 사고시 탑승자를 감싸 주어 보호해주는 허그 에어백 기술을 현대자동차에서 선보였습니다.

미래의 자동차에서는 더이상 시트의 배열이

자율주행차가 일반화 되는 미래에서는 더이상 기존의 에어백이 쓸모가 없을 수 있는데요.

그 이유는 바로 자율주행차 내 시트 배열이 매우 자유로워 지기 때문입니다.

머리,상체,골반을 감싸 주는 세 챔버가 탄력있는 테더벨트로 연결돼 온몸을 단단하게 꽉 잡아줍니다.

https://youtu.be/UXuEJmt_Y64

MATLAB EXPO KOREA 2020 Online - 모델 기반 개발

로밀리언 — Thu, 16 Jul 2020 15:41:00 +0900

오늘은 MATLAB EXPO KOREA 2020 Online 셋째날입니다.

약 4시간동안 진행 합니다.

날짜: 2020년 7월 16일 (목)
시각: 13:00-17:40 (KST)
위치: 온라인

본 행사는 Webex를 통해 온라인으로 세션과 실시간 Q&A가 함께 진행됩니다. 시작시간 30분 전부터 하기 링크를 통해 접속하실 수 있으며, 나의 일정에 추가하실 수도 있습니다.

13:00 자율 이동로봇을 위한 센서퓨젼 및 네비게이션 알고리즘 개발
13:40 모델기반설계를 이용한 자율주행 소프트웨어 개발 적용 사례
14:20 인증 표준을 만족하기 위한 요구사항 기반 검증의 자동화 방안
15:00 효율적인 모델 기반 설계를 위한 최적화 코드 생성
15:40 코드 검증을 위한 CI 활용 방안
16:20 1차원 물리모델링 연성해석을 위한 Simulink 활용
17:00 Simulink를 사용한 브러시리스 모터 제어 개발 방법

7월 16일(13:00~17:30) '모델 기반 설계

사전등록 링크 : https://www.matlabexpo.com/

https://www.matlabexpo.com/kr/2020.html