현재 진행하는 설치과정은 ubuntu 환경에서 ROS Indigo, Jade or Kinetic에서만 보장한다. 기존 workspace를 이용해서 bebop_ws를 만들려고 한다 $ cs $ mkdir bebop_ws $ git clone https://github.com/AutonomyLab/bebop_autonomy.git src/bebop_autonomy $ rosdep update $ rosdep install --from-paths src -i $ cm 성공적으로 마친다면 다음과 같은 결과화면을 보게 된다 빌드된 파일을 ROS 최상위 환경에 등록하기 위해 source 명령어를 실행한다 $ sb 이제는 bebop2와 PC를 연결해서 bebop2의 topic들을 받아오려고 한다. bebop2를 켜면..

NMEA 프로토콜은 NMEA에서 제정한 범용적인 규약이지만, 데이터 길이가 가변적이라 파싱이 어렵다는 단점이 있다. 한편 UBX 프로토콜은 ublox사에서 제정한 자체 규약으로 범용적이지는 않지만, 같은 메세지라면 데이터 길이가 고정되어 있어서 파싱이 매우 쉽다. 또한 메세지 길이도 짧은 편이다. 다만 바이너리 형태로 데이터가 나오기 때문에 데이터를 눈으로 바로 확인하기에는 어렵다 NMEA 프로토콜은 $로 시작하며 마지막에는 CR/LF로 이뤄졌다. GP는 현재 이 장치는 GPS라는 것을 알려주며, 그 뒤에는 메세지 형태를 알려주게 된다. M8N 데이터시트에 나와있듯이 ublox사의 GPS 모듈은 두 가지 프로토콜을 모두 출력한다. 기본적으로는 NMEA를 출력하고, 따로 config를 수정함으로써 ublo..

YOLO는 you only look once의 약자로 최신식, 실시간성을 모두 갖춘 detection system이다. 다른 Detectors과 비교해도 극도로 빠르고 정확하다는 특징이 있다. 게다가 사이즈를 바꾸는데 있어서도 수정 없이 쉽게 속도와 정확성을 유지할 수 있다는 점이 특징이다. $ cd ~/darknet $ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights $ ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 다음과 같이 Darknet은 탐지한 물체와 신뢰도 그리고 걸린 시간을 출력한다. Opencv로 컴파일하지 않았기 때문에 실시간으로 컴파일하지는 않았다. 그래서 이는 prediction..

가상 메모리가 소진되어서 메모리 할당이 힘들다는 에러다. 리눅스에서는 쉽게 스왑영역을 확장시킬 수 있다 $ sudo fallocate -l 2G /swapfile $ sudo chmod 600 /swapfile $ sudo mkswap /swapfile $ sudo swapon /swapfile $ sudo echo /swapfile none swap sw 0 0 >> /etc/fstab

https://pjreddie.com/darknet/ Darknet: Open Source Neural Networks in C Nightmare Use Darknet's black magic to conjure ghosts, ghouls, and wild badgermoles. But be warned, ye who enter here: no one is safe in the land of nightmares. pjreddie.com Darknet은 C와 CUDA로 구성된 Neural Network에 대한 오픈소스다. 설치가 쉽고, 빠르고, CPU GPU 연산을 지원한다는 점이 장점이다. CUDA와 Opencv를 컴파일 옵션으로 사용한다면 사전에 설치가 되있어야 한다. 현재 컴퓨터에는 Nvidia 그래..

$ nautilus . 절대경로를 넣어서도 넣을 수 있다 $ nautilus ~