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목록ApolloAuto (3)
엔지니어 동행하기
회전식 LiDAR를 통해 얻어지는 PointCloud는 모터가 회전하며 주변 물체를 scan 하기 때문에 필연적으로 1 Frame 안에 있는 point 간 취득된 시점이 달라지게 됩니다. 따라서 자율주행차량과 같이 LiDAR가 움직인다면, 이를 고려하여 Data Point 각각의 위치를 보상해줘야 합니다. Frame과 timestamp LiDAR가 한 번 회전하면서 scan한 PointCloud는 3개의 Data Block씩 timestamp를 공유하며, 여러 timestamp 값을 가집니다. 이에 대한 자세한 설명은 아래 포스팅을 참고하면 됩니다. 2022.07.30 - [Perception Engineering (LiDAR)/LiDAR] - Robosense LiDAR의 Data Packet과 Poi..
Object Detection의 Coordinate System(WGS84, ENU, UTM, RFU) 정리
자율주행 자동차가 Object Detection을 할 때, 좌표계 간의 변환을 통해 Object 데이터를 표현하게 됩니다. 즉, 카메라나 LiDAR 좌표계에서 얻어진 Object의 Position을 지구 위의 한 점으로 표현을 해야 합니다. 따라서 좌표계에 대한 정의와 이로부터 데이터를 어떻게 해석할지를 정리하도록 하겠습니다. 해당 포스팅은 Apollo coordinate system을 바탕으로 작성하였습니다. WGS 84 : Global Geographic Frame (World Geodetic System , WGS) 세계 지구 좌표 시스템으로 1984년에 재정된 범 지구적 측위 시스템입니다. WGS84는 지도학(mapping), 측지학(positioning), 항법(navigation)과 같은 GI..
Factory Pattern 예제, Inference Model 객체 생성
생성패턴 중, Factory Pattern은 복잡한 Object 생성 과정을 숨길 때 사용합니다. ApolloAuto에서는 Object Detection Task를 수행하는 Inference Model로 RTNet(TensorRT), TorchNet(libtorch) 등을 사용합니다. 이 때 여러 Inference Model 중 하나를 생성해주는 Factory Function을 구현할 수 있습니다. Factory Pattern 쉽게 Object를 찍어내는 공장 역할을 하는 코드 패턴이라고 설명할 수 있습니다. 물건을 찍어내기 위한 요구사양만 input parameter로 넘겨주면, Client는 복잡한 생성과정을 알 필요 없이 원하는 객체를 얻을 수 있습니다. Factory Pattern의 의의는 결합도..