전체 글 썸네일형 리스트형 diffusion model 정리 자료 DDPM fundamentals -> 한 줄씩 이해해보자. 1) Markov property 강화 학습 : 머신러닝 중 한 방법으로, 정답이 없다. 보상(reward)을 최대화하는 policy를 찾는 학습법 -> 1) Trial and Error, 2) Delayed Reward. 인간처럼 [방법을 알고, 이것에 익숙해지는 과정]을 거친다. -> 강화 학습의 대상이 되는 문제들은 MDP로 표현된다. 이 MDP는 모두 Markov Process에 기반한다. -> policy : state s에서 action a를 취할 확률 Q. Markov Process란 무엇일까? 확률론에서, 마르코프연쇄는 [메모리를 갖지 않는] [이산 시간 확률과정]이다. -> 확률 과정 : 시간이 진행함에 따라 상태가 확률적으로 변.. 더보기 Kinematics(3) - 개별 휠의 kinematic constraints(제약) kinematic constraints of individual wheels 앞서 Kinematics(2)에서 설명한 approach to kinematic modeling(운동학적 모델링 접근법)은 간단한 경우, [구성요소 휠 속도가 주어진 로봇]의 움직임에 대한 정보를 제공할 수 있다. 그러나 우리는 각 로봇 chassis 설계에 대해 가능한 모션 공간을 결정하고자 한다. -> 즉 [각 바퀴에 의해 부과되는, robot motion에 대한 제약]을 공식적으로 설명할 것이다. -> 다양한 휠 형식이 있고, 그에 대한 제약 조건들이 있다. 이를 설명한 후 [이러한 제약 조건이 주어진 로봇의 특성], [작업 공간을 분석하기 위한 도구]를 공부하자. (0) 개별 휠의 움직임에 대한 제약 [로봇 전체의 움직임.. 더보기 Kinematics(2) - Mobile Robot Kinematics introduction 로봇의 움직임은 크게 kinematic level과 dynamic level로 구분된다. 움직이는 Mobile Robot의 Position과 Motion을 추정할 때 Kinematics를 사용한다. -> Kinematics는 로봇의 행동을 기계적으로 서술하고, 로봇의 설계와 조종하는 법을 결정한다. -> Kinematics는 기계 시스템이 어떻게 작동하는지에 대한 가장 기본적인 연구이다. mobile robotics에서 우리는 [작업에 적합한 모바일 로봇을 설계하고] [모바일 로봇 하드웨어에 대한 제어 소프트웨어를 만드는 방법을 이해하기 위해] 로봇의 기계적 행동을 이해할 필요가 있다. * 특히 Wheel은 로봇의 motion에 큰 영향을 끼친다. -> mobile robot의 위.. 더보기 회전 행렬(rotation matrix) Picture of 회전행렬 by wikipedia.org 좌표축을 기준으로 회전변환을 하려면 (1) 기준이 되는 좌표를 구하자. (2) 얼마나 회전을 할 지 정하자. (3) 시계 방향, 반시계 방향과 같은 회전 방향을 정하자. 예시 z축을 기분으로 xy 평면 위의 벡터를 회전시키자. (z성분은 변화가 없다.) -> x, y,를 2차원 좌표계로 옮겨서 회전시키면 쉽게 이해가 간다. -> 회전에 대해서는 극좌표계를 사용하자. (회전을 하더라도 원점과 v 사이의 거리가 달라지지는 않으므로 아래와 같이 표현한다.) -> (θ, l) = (축과 이루는 각, 원점까지의 거리) 로 표현 가능 좌표를 삼각함수를 이용하여 나타내면 아래와 같다. z축을 그려서 2차원 공간 -> 3차원 공간으로 만든다. 그리고, 각 θ만.. 더보기 Kinematics(1) - Kinematics Equations Introduction Kinematics는 물체의 움직임을 다루는 역학의 하위 분야이다. Industrial, Mobile robot kinematics 둘 다 정방향 및 역방향 운동학에 관심이 있다. 그러나 모바일 로봇의 경우, encoder values가 고유한 robot poses에 매핑되지 않는다. -> 모바일 로봇은 환경에 대해 제한 없이 이동할 수 있다. 로봇의 위치를 직접적으로 측정할 수 있는 방법은 없다. instantaneous way는 없다. 위치는 선택한 경로에 의존하여, 시간이 지남에 따라 통합되어야 한다. 위치(동작) 추정치가 부정확해질 수 있다. -> 모바일 로봇의 모션을 이해하기 위해선 로봇의 mobility에 배치된 wheel 제약 조건부터 이해해야 한다. Variable .. 더보기 ROS(2) Wall following algorithm python 코드를 분석해보자. 일단 함수가 3개, main에선 try와 except를 사용하여 구별한다. 첫번째 함수 : def update_command_vel(linear_vel, angular_vel) 두번째 함수 : def scan_callback(msg) 세번째 함수 : def load_arguments() reactive system architecture에만 집중하는, virtual triangle wall follwer algorithm을 기본으로 한 알고리즘이다. reactive system architecture +) 반응형 시스템 아키텍처는 반응형 프로그래밍에서 제공되는 응답성, 유연성 및 복원력을 활용하여 다양한 구성 요소가 계속 작동할 수 있고, 만약 구성 요소 중 하나가 손상된 경우에도 성.. 더보기 자동제어(5) linearization, performance of second-order system Linearization ** 근의 위치가 파라미터에 따라서 바뀐다 (매트랩 하기) 비선형일 경우, 시뮬레이션은 여전히 가능하다. 그러나 비선형 함수의 라플라스 변환은 불가능하다 비선형 함수를 선형화해야지 라플라스 변환 등을 활용할 수 있다. 선형화한다는 것은 [동작점]을 필요로 한다. -> 주로 동작점(operating point)을 x0로 둔다. -> 선형화 = 동작점에서의 직선을 찾는 것 비선형 방정식은 주로 고차 미분방정식으로 나타내어진다. 이를 상태미분방정식으로 바꾸면 일차 미분 방정식 n개로 나타내어진다. 비선형일 경우의 dynamic equation과 동작점은 아래 식과 같다. 선형시스템의 동작점은 항상 0이다. 그러나 비선형 시스템의 동작점은 ,, 무수히 많이 존재할 수 있다. ** 동작점.. 더보기 자동제어(4-2) disturbance, noise, steady-state error Disturbance signals in a feedback control system disturbance signal : unwanted input signal -> output에 영향을 주는, 내가 원하지 않는 input 신호 각속도 w로 회전하는 2개의 wheel이 있다. 회전하는 그 사이에 Steel bar를 통과시킨다. 그러면 철판 두께에 얇아져서 원하는 두께 형태로 생산된다. 이 때 철의 품질에 영향을 주는 것이 속도. 일정한 속도가 굉장히 중요하다. ** 전압을 가해주면, 속도가 나오는 형태. 여기서의 disturbance : 철판이 wheel 사이에 들어가면 속도가 떨어진다. 이러한 상황들을 나타냄. open-loop system, steady state error 위의 open-loop.. 더보기 이전 1 ··· 12 13 14 15 16 17 다음
