'coding' 카테고리의 글 목록 (3 Page)

[ROS] ROS 용어 정리

ROS Robot Operating System 의 약자로 로봇의 응용프로그램을 개발 하기 위한 운영체제와 같은 로봇 소프트웨어 플랫폼으로 제어, 센서, 인식, 메시지 파킹, 개발환경, 패키지관리 등 다양한 라이브 러리와 개발 및 대버깅 도구를 제공하며 소프트웨어 플랫폼이면서 하드웨어에서 사용 가능한 운영체제의 기능을 수행. Master 노드와 노드 사이 연결, 메시지 통신을 위한 네임 서버와 같은 역할, roscore가 마스터 실행 명령이며, 각 노드들의 이름을 등록하고 필요에 따라 정보를 받을 수 있다. 마스터 없이는 노드간의 접속, 토픽과 서비스와 같은 메시지 통신 할 수 없다. Node 최소단위의 실행가능한 프로세서 즉, 하나의 프로그램, ROS에서는 최소한의 실행단위로 프로그램을 나누어 작업 각..

coding/ROS 2021. 6. 7. 17:18

[ROS] Action, Action server, Action client

Action 액션은 그림과 같이 Noda A - Node B처럼 비동기 + 동기식 양방향 메시지 송수신 방식으로 액션 Goal을 지정하는 Action Client와 액션 목표를 받아 특정 태스크를 수행하면서 중간 결과값에 해당하는 액션 Feedback과 최종 결과값에 해당하는 액션 Result를 전송하는 Action Server 간의 통신이라고 볼 수 있습니다. - 양방향통신으로 처리속도가 오래 걸리는 경우 요청 중간 피드백이 필요한 경우 사용 Server Client Server(결과) --> Client

coding/ROS 2021. 6. 7. 16:38

[ROS] Service, Service server, Service client

Service 요청 / 응답은 한 쌍의 메시지로 정의되는 서비스 를 통해 수행됩니다 . 하나는 요청 용이고 다른 하나는 응답 용입니다. 제공하는 ROS 노드 는 문자열 이름 으로 서비스를 제공 하고 클라이언트는 요청 메시지를 보내고 응답을 기다림으로써 서비스를 호출합니다. 클라이언트 라이브러리는 일반적으로이 상호 작용을 마치 원격 프로 시저 호출 인 것처럼 프로그래머에게 제공합니다. - 양방향 소통이며 한 쌍으로 구성되어 있다. Server(응답) Client(요청) - 클라이언트는 요청을 보내고 응답을받을 때까지 차단합니다. 그러므로 계산과 빠른 작업에만 사용해야합니다

coding/ROS 2021. 6. 7. 16:33

[ROS] Topic, Publisher, Subscriber

발행-구독 모델은 비동기 메시징 패러다임이다. 발행-구독 모델에서 발신자의 메시지는 특별한 수신자가 정해져 있지 않다. 대신 발행된 메시지는 정해진 범주에 따라, 각 범주에 대한 구독을 신청한 수신자에게 전달된다. 수신자는 발행자에 대한 지식이 없어도 원하는 메시지만을 수신할 수 있다. Topic은 단방향 통신으로 이루어져 있다. 원하는 정보를 Publisher --> Subscriber의 방향으로 1:1, N:1, 1:N, N:N 통신 모두 가능하다.

coding/ROS 2021. 6. 7. 15:50

[ROS]우분투 리눅스 ROS

우분투 18.04버전으로 진행하여 Melodic Morenia 버전으로 진행했습니다. http://wiki.ros.org/ Documentation - ROS Wiki ROS (Robot Operating System) provides libraries and tools to help software developers create robot applications. It provides hardware abstraction, device drivers, libraries, visualizers, message-passing, package management, and more. ROS is licensed under wiki.ros.org 1. Ubuntu 리포지토리 구성 2. sources.list ..

coding/ROS 2021. 6. 7. 14:49

[머신러닝]SVM(Support Vector Machine)

SVM은 돌연변이 구분을 특이한 것들까지 잘 분류하는 문제에는 최고이다! (딥러닝이 나오기 전까지..) 이 그래프를 구분하는 선을 결정할 때 수만가지의 방식이 나올 것이다. SVM은 분류선에 가장 가까운 데이터들의 가장 큰 마진을 결정하는 분류선을 결정한다. 분류선을 Maximum Margin Classifer 라고 한다. 실생활에서 사과와 오랜지를 비교하는 예를 들자면 무엇이 사과 이고 무엇이 오랜지인지 너무나 명확하다. 일반적인 사과와 오랜지는 분류선에서 먼 곳에 데이터로 잡혀 분류가 쉽다. 하지만 이 과일들은 너무 헷깔리게 생겼다. 이렇게 일반적이지 않은 데이터들은 분류선과 가장 가까이 붙어 있거나 멀리 떨어져 있지만, 다행이 레이블화 되어 있어 이들을 기준으로 마진을 극대화하여 분류선을 잡아 내어..

coding/머신러닝 2021. 6. 7. 14:17