Study_Engineering (11) 썸네일형 리스트형 Thread란 1. Task (Process)Computer에서 연속적으로 실행되고 있는 ProgramOS로부터 Memory를 할당받아 실행 중인 것Scheduling의 대상이 되는 Process와 거의 같은 의미로 쓰임여러 개의 Processor를 사용하는 것을 Multi Processing,같은 시간에 여러 개의 Program을 띄우는 시분할 방식을 Multi Tasking이라 한다 2. Thread한 Process 내에서 실행되는 흐름의 단위Process 내에서 실제로 작업을 수행하는 주체로, 모든 Process 내에는 1개 이상의 Thread가 있음응용 프로그램이 실행될 경우 기본적으로 하나의 Thread가 발생 : Main Thread보통 한 Process는 하나의 Thread를 가지나, 환경에 따라 2개 이.. Nelder-Mead Algorithm 이란 1. Nelder-Mead Algorithm이란주어진 비선형 함수를 최소화하는 일반적인 Unconstrained Optimization 문제를 풀기 위해 설계된 Algorithm즉, 아래처럼 n개의 점들을 갖는 비선형 함수를 하나의 직선으로 근사하기 위해 사용 미분 불가능한 함수에서 최소 값을 찾는 방법으로, 다차원의 1) Unconstrained Optimization를 미분 없이 수행미분 정보를 필요로 하지 않아 Non-Smooth한 함수에 적합기본 이론이 단순하여 많은 분야에서 활용됨함수의 값이 불확실하거나 Noise에 노출되는 경우의 Parameter 추정이나 비슷한 통계학적 문제들을 해결하는데 사용또는 통계학이나 실험적 수학 계산에서 자주 발생하는 불연속적인 함수에 대한 문제를 해결하는데 사용아.. Unscented Kalman Filter란 1. Unscented Kalman Filter란 Extended Kalman Filter처럼 Non Linear System을 Kalman Filter에 적용시키는 방법 중 하나 즉 Gaussian Distribution이 입력으로 들어올 때 출력 또한 Gaussian Distribution 형태로 얻는 방법원래의 함수 x값을 대표할 수 있다고 여겨지는 몇 점들을 Non Linear Function에 대입시켜 새 차원의 평균, 분산을 알아내는 방식비선형함수 f(x)에 점들을 하나하나 대입하여 어떤 함수가 나오는지 대략적으로 확인하는 것2. Extended Kalman Filter와의 차이점Non Linear Function을 매 Step마다 Linearization하는 EKF와는 달리 Non Linea.. Extended Kalman Filter란 1. Extended Kalman Filter란 Kalman Filter는 Linear System을 대상으로 함 (State Variable과 Noise가 Gaussian Distribution 형태를 갖는다 가정)하지만 현실세계에선 대부분의 System이 Non-Linear SystemNon-Linear System에선 입력으로 Gaussian Distribution이 주어져도 결과는 Gaussian Distribution이 아니게 됨따라서 평균 μ, 분산σ^2를 예측값의 정확도와 표준편차로 사용하지 못하므로 정확한 상태 추정 불가이러한 Kalman Filter를 Non-Linear System에 적용할 수 있도록 Kalman Filter를 변형한 형태이전 Timestep에서의 State 추정값을 통.. Kalman Filter란 0. 순서1. Kalman Filter란1.1 기본 개념1.2 Kalman Filter 사용 이유1.3 Kalman Filter 예시2. Kalman Filter 동작 과정2.1 전체 동작 과정2.2 수식2.3 상세 과정2.3.1 System Model 관련3. 관련 이론3.1 Gaussian Distribution (정규 분포)4. Kalman Filter 동작 원리4.1 Example) 자율주행 Robot의 상태 추정4.2 Kalman Filter Information Flow1. Kalman Filter란1.1 기본 개념Kalman Filter : System을 어떤 Model로 모사한 후 그 Model을 통해 예측한 추정값과 실제 측정 데이터의 차이를 기반으로 오차 공분산을 이용해 System의 .. 표준편차, 분산, 공분산 1. 표준 편차 (Standard Deviation)Mean(평균)에 대한 오차 범위를 나타냄클수록 Data들이 퍼져있는 정도가 큼을 의미단 아래처럼 데이터에 양수와 음수가 섞여있는 경우, 서로의 차이값이 상쇄되어 알고자 하는 값이 나오질 않음ABCD510-10-15평균 : 5 + 10 - 10 - 15 = -10표준 편차 : (5-10) + (10-10) + (-10-10) + (-10 -15) = -60따라서 이 편차들을 제곱하여 합하는 Variance (분산)에 루트를 씌운 값을 표준 편차로 사용함2. Variance (분산)각 Data들의 편차의 제곱의 합확률변수의 경우 확률변수 하나의 분포 상태를 나타내는 값Variance 계산식Variable이 Discrete(이산) / Continous(연속.. EKF를 통한 자율주행 로봇의 Localization 0. 목적Extended Kalman Filter를 통해 주어진 환경에서 자율주행 Robot의 Localization (위치 파악) 진행1. 전체 과정Odometry 계산State Vector 정의 -> State Space Model / Measurement Model 정의Linearization을 위해 State Space Model / Measurement Model에 대한 Jacobian Matrix 계산System / Sensor Noise Model (Covariance Matrix) 정의위 Model들에 대해 EKF의 Prediction - Update 과정을 재귀적으로 진행 * 본 예제는 ROS 기반의 Navigation Stack이 구성되었다는 가정 하에 진행관련 내용 : https:/.. State Space Equation이란 State Space Equation : System을 나타내는 다차의 미분 방정식을 다수의 1차 미분방정식으로 바꿔 Matrix로 표현한 방정식확률론적 동적 System의 State Space 변화(한 Time Step에서 다음 Time Step으로의 State의 변화)를 나타낸다System의 State가 Input에 따라 어떻게 달라지는지를 나타냄System의 상태와 그 상태를 나타내는 수식의 집합 State : 주어진 시간에서의 System의 상태를 나타내는 값 (Ex) 차량의 속도, 배터리의 온도 등)State Variable : System / Model의 상태를 나타내는 VariableState Space : 시간이 지나며 State Variable들이 변하는 공간. 초기 State로부터 접.. 이전 1 2 다음
