분류 전체보기96 임베디드 보드 ROS는 전세계 수준에서 공동으로 로봇 어플리케이션을 개발하기 위한 SDK이다. 그렇다면 로봇 개발에 사용되는 대표적인 하드웨어는 임베디드 보드로, 칩이 내장된 메인보드를 의미하며 로봇 공학에서 필수적으로 사용되는 하드웨어이다.임베디드 보드 활용 예시아두이노는 교육 목적으로 제작되었지만, 높은 접근성으로 사물 인터넷, 로봇, 드론 뿐만이 아니라 산업/예술/농업 분야 등 다양한 곳에서 활발하게 활용되고 있다. 또 아두이노가 아닌 더 넓은 범위에서 임베디드 보드의 활용 예시를 찾아본다면 없는 곳을 찾아보기 힘들 정도로 정말 많다. 냉장고, 세탁기, 청소기와 같은 가전 제품 뿐만이 아니라 자판기와 같이 조작이 가능한 전자 제품에는 임베디드 보드가 탑재되어 있다고 볼 수 있다.더보기Embedded Board :.. 2024. 6. 7. ROS2란? ROS: The ROS EcosystemROS Has Solutions to Your Robot Problems Despite the name, ROS is not, in fact, an operating system. Rather, it’s an SDK (software development kit) that provides the building blocks you need to build your robot applications. Whether your application is awww.ros.org Documentation - ROS WikiROS (Robot Operating System) provides libraries and tools to help software developers .. 2024. 6. 7. Mahalanobis distance (마할라노비스 거리) 점 P와 분포 D 사이의 거리를 측정한 것으로, 점 P가 분포 D의 평균값에서 얼마나 많은 표준편차만큼 떨어져 있는지 나타낸다. $ d_m = d(u,v) = \sqrt{(u-v){\sum}^{-1}(u-v)^{T}} $ 위 식은 posterior이므로, $gi(x)">g_i(x)$의 값이 가장 큰 클래스를 선택해야 함마이너스가 있으므로, (x−μi)TΣi−1(x−μi)">마할라노비스 거리가 가장 작은 클래스가 가장 큰 posterior를 가지게됨 2024. 5. 14. Similarity Measure (기본적인 유사도 측정법) 1. Euclidean distance (유클리디안 거리)두 벡터 거리 간의 직선 거리 측정법 2. Manhattan Distance (맨해튼 거리)데카르트 좌표계 상, 두 벡터 차의 절댓값의 합 3.Minkowski Distance (민코프스키 거리)유클리드 거리와 맨해튼 거리를 일반화 n 차원 점 X, Y에 대해 p차 민코프스키 거리 p = 1일 경우 맨해튼 거리와 동일, L1 normp = 2일 경우 유클리드 거리와 동일, L2 normp = ∞일 경우 체비쇼프 거리(Chebyshev Distance)와 동일, L max norm 4. Cosine Similarity (코사인 유사도)두 벡터가 이루는 각도를 통해 유사도를 측정두 벡터가 이루는 각이 작을 수록 유사도가 높은 것이고, 각이 클수록 유.. 2024. 5. 14. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 24 다음
