자율주행 스쿨 수강 수기 자율주행 스쿨 수강 수기

1. 원본 저장소를 자신의 계정으로 fork 2. fork된 저장소를 내 local 저장소의 원하는 위치에 clone $ cd {원하는 위치} $ git clone {fork된 저장소의 url} 3. 브랜치 생성 $ git branch {생성할 브랜치 이름} 4. 파일을 추가한다던가 수정한다던가, 원하는 작업 수행 5. 변경사항을 해당 브랜치에 commit, push 우선 4번의 작업으로 변경된 내용을 등록 $ git add .(현재 디렉토리의 변경사항 추가) 또는 $ git add -A(변경사항 모두 추가) add가 됐는지 확인 git status(add 내역 확인) commit 메세지 입력 (commit에 대한 설명 등) $ git commit -m "공유할 메세지 내용" 내 local 저장소와 원격..

시뮬레이터에서 mapping과 localization을 진행하는 중 몇가지 문제가 있었다 mapping에서는 slip 문제가, localization에서는 한번 localization이 어긋나버리면 매칭이 되지 않는 문제 먼저 localization문제를 해결하는데 다음 사이트의 튜닝 방법론을 참고하며 진행했다. https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/tuning.html 여기서 낮은 지연을 위한 튜닝 과정을 설명하는데 내 localization 문제와 맞는것 같아 몇가지를 따라 진행했다. 우선 1. optimize_every_n_node를 90에서 30, 그리고 최종적으로 10으로 줄였다 이전 실습에서 확인했듯이 0이면 매칭을 아예 진행하지..

각 파라미터 의미 https://google-cartographer-ros.readthedocs.io/en/latest/algo_walkthrough.html Algorithm walkthrough for tuning — Cartographer ROS documentation Cartographer is a complex system and tuning it requires a good understanding of its inner working. This page tries to give an intuitive overview of the different subsystems used by Cartographer along with their configuration values. If you are..

참고한 페이지 : https://qlsenddl-lab.tistory.com/38 float이 아닌 double 형이 들어왔다는 에러라는데, float64를 tensor에선 double로 인식한다고 한다 np.random 으로 난수를 발생시키고 tensor 자료형으로 바꿨을 때 float64 자료형으로 확인돼서 torch.from_numpy().float()을 통해 float형으로 바꾸어주어 에러를 해결했다고 한다 나같은 경우엔, torch.float 형과 np.random을 이용하여 생성한 numpy 배열을 덧셈 연산한 부분이 있어서 numpy 배열을 torch.from_numpy().float()으로 자료형을 바꾸어주어 해결했다

RuntimeError: size mismatch, m1: [32 x 7], m2: [6 x 400] at /pytorch/aten/src/TH/generic/THTensorMath.cpp:136 이 에러가 발생했는데, m1은 이전 단계의 output, m2는 다음 단계의 input이라고 한다. m1과 m2를 행렬곱 연산을 하는데 m1 = a x b m2 = c x d 일때 b == c 이어야 한다 참고한 페이지 : https://bblib.net/entry/cnn-%ED%8C%8C%EB%9D%BC%EB%AF%B8%ED%84%B0-%EC%88%98-%EA%B3%84%EC%82%B0-%EB%B0%A9%EB%B2%95-%EB%B0%8F-%EA%BF%80%ED%8C%81-size-mismatch-%EC%97%..

이 에러는 내 환경이 PIL.__version__ : 5.1.0 torch.__version__ : 1.4.0 torchvision.__version__ : 0.5.0 일 때 발생했다 검색해보니 'torchvision==0.5.0. 를 가지고 pillow>=5.2.0있는 한 실제 버전은 관련이 없습니다' 라는 말을 발견하여, pip install Pillow==5.2.0 로 pillow 버전을 업데이트하여 문제를 해결했다

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frai.2020.0004/full

https://subicura.com/2017/01/19/docker-guide-for-beginners-1.html 초보를 위한 도커 안내서 - 도커란 무엇인가? 도커를 처음 접하는 시스템 관리자나 서버 개발자를 대상으로 도커 전반에 대해 얕고 넓은 지식을 담고 있습니다. 도커가 등장한 배경과 도커의 역사, 그리고 도커의 핵심 개념인 컨테이너와 이 subicura.com