Paper3 물류센터 환경에서 가장 좋은 MAPF 모델은 무엇인가? Which MAPF Model Works Best for Automated Warehousing? 라는 이름의 논문이 있어서 읽어봤습니다. 제조물류 환경에서 로봇을 운용하는 업무를 하고있기때문에, 제목을 보자마자 읽고싶은 생각이 났죠. VARAMBALLY, Sumanth; LI, Jiaoyang; KOENIG, Sven. Which MAPF Model Works Best for Automated Warehousing?. In: Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search. 2022. p. 190-198. Abstract MAPF의 대부분의 연구는 로봇 동역학을 단순화시킨 후 최적&최고의 품질의 경로를 찾는것을 목적으로 합니다... 2025. 3. 23. [논문 리뷰] Accurate Calibration of LiDAR-Camera Systems using Ordinary Boxes 이 논문은 RGB camera와 3D LiDAR을 사용한 비전시스템의 calibration에 대해 다루는 논문이다. 카메라와 라이다의 extrinsic parameter를 찾는 것이 목적이다. 라이다와 카메라 사이의 extrinsic parameter를 찾는 논문은 2000년도 후반 라이다의 가격이 점차적으로 하락하며 등장하기 시작했고, 현재는 3D LiDAR를 사용하거나, 어안카메라, 다수의 카메라&라이다 사용, 타겟리스한 방법론 등 폭발적으로 연구되고있지는 않지만 꾸준하게 진행되고 있다. Introdunction 라이다는 주변 환경을 인식하며 거리 정보를 매우 정확하게 반환하며 빛에 영향을 받지 않지만, 낮은 해상도를 가지는 것이 단점이다. 그에 비해 카메라는 높은 해상도와 색 데이터를 가지고 있지만.. 2020. 12. 22. [논문 리뷰] PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 2010년 이후 컴퓨터의 연산능력과 병렬처리 기술이 급격히 상승하며 딥러닝은 이상적인 이론에서 현실의 문제를 해결하는 방법론으로 자리를 잡아갔다. 오늘 리뷰할 논문의 주제도 마찬가지다. 간략하게 정의하자면 딥러닝의 신경망으로 3D point cloud사용할 때의 몇몇 문제점을 해결해서 효과적으로 poinc cloud데이터를 classify하고 segmentation하는 것이 주요 골자이다. 2017년 CVPR에서 발표되었고, projection시키거나 voxelize하지 않고 point cloud의 raw데이터를 그대로 사용하는 딥러닝 기반 방법론의 baseline이 되었다. Introduction 전통적인 convolutional 구조는 규칙적인 data format을 기반으로 했다. 주로 height.. 2020. 12. 6. 이전 1 다음
