Single Rotation Averaging 을 구현해보자

• 어렵지 않아요
• $\text{SO(3)}$ 와 $\mathfrak{so(3)}$ 미분 고수되는 법

자코비안 유도

• 어렵지 않아요

지속가능한 성장을 위한 개인적 생각

• 15개
• 후배님들에게 해주고 싶은 이야기

Competition 이 아니라

• Qualification을 위하여

도커 빌드부터 떠먹여주는 강의

• 미래의 나를 위해
• 까먹는다.

신년계획을 세워보자

• 신년계획을 세우는 법에 대한 계획을 세워보자 (i.e., 메타계획).
• 그 과정에서 나만의 원칙과 프로세스를 정의해보자.

A micro Lie theory 논문이 어렵다면 …

• 이 글을 먼저 읽어보자.
• a.k.a A nano Lie theory!

Compiler Explorer (godbolt) 에서 편하게 연습하자

• 난 CUDA 및 Thrust 공부를 빠르고 편하게 + 어디에서나 하고싶지
• 빌드환경을 구축하는 건 귀찮다…
• 라는 마음이 들 때

짝짝짝

• 올해 유튜브 구독자와 인용수가 각각 1000 을 넘었다.
• 구글에서 이런 걸 보내준다!
• 힘내서 더 달려볼 겸 기념해본다.

고-투 브랜드란

• 특정 문제에 대해 가장 먼저 떠오르는 해결책이다.
• 따라서 구매자는 적극적으로 당신을 찾는다.

Compiler 가 해주는 것과 안해주는 것에 대해 알아보자

• 컴파일러 (와 ChatGPT)는 나의 동료다.

몇 달 뒤의 나를 위한 코드를 작성하자

1. 쏙쏙 들어오는 함수형 코딩 (Grokking Simplicity: Taming complex software with functional thinking)
2. 파이브 라인스 오브 코드 (Five Lines of Code: How and when to refactor)
3. 전문가를 위한 C++ 5판 (Professional C++, 5th Edition)

모던하게 GPU 병렬처리 하자

• CUDA 직접 짜는 것도 좋지만
• 좀 더 편하고 싶다.

최신 논문을 좀 더 스마트하게 트래킹해보자

• ChatGPT 야 도와줘!

robotics-worldwide 를 구독해보자

• 메일로 최신 학계 소식을 보내준다.

Loosely-coupled Lidar-Inertial odometry 실습

• 저번 블로그 글 에서 IMU만으로 odometry (즉, relative motion 추정) 를 하기 위해서는 global attidue가 중요함을 알아보았다.
  • 물론 PVA (position, velocity, attitude) 가 모두 중요하다.
• 하지만 값비싼 GPS+INS 없이도, LiDAR 센서를 이용해서 이러한 보정을 해줄 수 있다.
• Python만 이용해서 간단하게 loosely-coupled lidar-inertial odometry (a.k.a mini-pyllio) 를 구현해보자.

IMU 와 LiDAR의 상부상조

• IMU에게는 (중력 성분을 보상하기 위해) 좋은 global attitude가 필요하다. 그러면 (짧은 시간동안에는) 좋은 relative motion을 생성해준다.
• LiDAR에게는 좋은 initial transformation 이 필요하다. 그러면 registration을 잘 해서 좋은 global pose 를 생성해준다.
• 그래서 서로가 필요하다!

Illustrated Fast Kalman Gain Computation

• Kalman Gain 계산에는 matrix inversion 이 포함되어 있다.
• 근데 Matrix inversion 은 비싸다.
• FAST-LIO의 K 계산 과정에서의 Matrix 모양을 그림으로 그려서 알아보자.

연구 및 일 하는 데 도움이 되었던 생각들

• 개인적으로 도움이 되어온 생각들을 까먹을까봐 기록해둔다.
• 바뀔 수 있음.

교토를 다녀오다!

• 회사에서 보내줘서 2019년 여름 이후 3년만에 on-site 대면 학회를 다녀왔다.
• 끼야오

Nerfstudio 를 이용해서 직접 뉴럴 렌더링을 해보자

• Nerf로 대표되는 뉴럴렌더링이 요새 유행이다 (Summaries: ECCV 22, CVPR 22, ICCV 21).
• 최근 nerfstudio 라는 오픈소스+툴이 나왔다.
• 직접 해보자!

Error-state Kalman Filter 란?

• 최근 SLAM 학/업계에서는 visual은 OpenVINS, lidar는 Fast-LIO 가 대세가 된 듯하다.
  • 이 둘은 모두 on-manifold EKF 혹은 error-state Kalman filter 라고 불리는 방식을 사용하고 있다.
• 그래서 Error-state Kalman Filter (ESKF) 에 대해 공부해보았다.
• 최대한 쉽게 큰그림 위주로 이해해보자.

Robust Optimization 이란?

• 현실 세계에서는 다양한 이유로 인해 False Correspondences 가 존재한다.
• 따라서 이런 잘못된 constraint 로 인해, 전체 해(solution)가 망가질 수 있다.
• 이런 상황에서도 강건하게 최적화를 수행할 수 있는 방법에 대해 알아보고 실습해보자.

Pose-graph optimization 이란?

• 계산 효율성을 높이기 위해 Landmark 를 state vector 에서 제외하는 시도들이 2000년대 후반 SLAM 학계에서 이어졌다.
• 그리고 3D 정보를 직접 정교하게 측정하는 LiDAR sensor 가 대중화되며, ambiguous landmark를 굳이 최적화할 필요 없이, 로봇의 pose만을 최적화 하는 것이 더욱 대중화된 듯하다.
• SymForce 를 이용해서 Pose-graph Optimization을 구현해보자.

Sim(3) Optimization 이란?

• $\text{Sim}(3)$ 최적화란, SLAM에서 translation 과 rotation 뿐 아니라 scale 을 함께 최적화하는 과정을 일컫는다.
• monocular visual SLAM에서 loop closure 할 때 전체 map의 scale consistency 를 보장하기 위해 쓰인다.
  • 카메라 하나로 SLAM을 하는 경우 (i.e., monocular visual SLAM or SfM), keyframe 및 local map 들의 true scale 을 알 수 없기 때문이다 (up-to-scale 이라고 불린다).

SymForce 란?

• 최근 RSS 2022 에서 SymForce 라는 framework 이 공개되었다. Skydio 가 공개하였다. 내부적으로 5년동안 개발하고 실제로 사용해온 것이라고 한다.
• Skydio 는 초기에 GTSAM 저자이신 + SLAM 역사에 큰 획을 그은 Frank Dellaert 교수님의 자문을 받았다고 들었다. 최근에는 멋진 결과들도 보여주고 있어서, 이들의 기술력은 어떤 수준일지 궁금했었다.
• SymForce 논문을 보면 robotics (특히 드론 등)와 같이 빠른 계산이 실시간으로 요구될 때에는, (Ceres 같은) 계산그래프 기반보다 symbolic 기반 의 미분이 더 좋다고 주장하고 있다. 원래 Robotics 에서 Ceres 가 많이 쓰이고 있어서 새로운 solver 의 필요성을 못 느끼고 있었는데, 이 논문의 말을 들어보면 왠지 설득이 된다.
• 한 번 공부할겸 써보았다.

원격작업 생산성 향상을 위하여

• 미래의 나를 위해 .. 원격작업을 할 때 시간과 노력을 절약해줄 수 있는 방법들에 대해 정리해본다.
  1. ssh 접속 후 백그라운드에서 실행 후 빠져나오기
  2. directory mount 와 vscode를 이용

개요

• 기존 블로그 https://gisbi-kim.github.io/ 보다 이 블로그 디자인이 좀 더 수려한 듯 하여… 블로그 글을 작성할 때에는 여기에 추가해나가고자 함.