플젝21 2024_SHARK 미션 별 구현 내용 정리 LiDAR 부분 정리 #미션 소개대회에서는 예선과 본선 ( 본선과 결선 )으로 나누어 진행되었다. 예선과 본선에서는 다른 시나리오를 불러와 각 팀에서 구현한 자율주행 시스템을 평가하였다. 시나리오 난이도는 예선에서는 거의 모든 팀이 완주할 수 있을 만큼 난이도였으며 본선에 올라갈 4개의 팀은 충돌이 없었던 팀 중 랩타임이 적은 팀이 올라갔다. 예선과 본선의 미션을 정리하면 아래와 같다. # 예선차간 간격 유지 1정적 장애물 회피GPS 음영 구역 1동적 장애물 회피차간 간격 유지 2정지 # 본선차간 간격 유지 1정적 장애물 회피GPS 음영 구역 1주차 차간 간격 유지 2GPS 음영 구역 2신호등돌발 장애물정지 미션 별 주행 영상은 아래와 같다. LiDAR만을 활용하여 주행한 미션에 대해서는 직접 준비한 것이니 자세히 정리하지만.. 2024. 9. 2. 2024_SHARK_LiDAR 전체 프로세스 flow chart 및 정리 [LiDAR 전체 프로세스 flow chart ] 크게 Offline과 Online으로 나누어 프로세스가 진행되며 Offline에서는 GPSLAM을 통해 lane, ground, nonground에 대한 PCD map을 만든다. 생성한 PCD map은 Online에서 실시간 LiDAR data에서 ROI영역을 설정에 활용된다. GPSLAM은 직접 구현한 것으로 이름만 SLAM이지 SLAM이라고 할 수도 없는 조잡한 코드이다. SLAM 알고리즘을 활용하여 PCD map을 만들지 않은 이유는 제작해보았을 때 불필요한 loop closure가 발동되어 부정확한 map이 만들어 졌으며(LeGO-LOAM, LIO-SAM, FAST-LIO를 사용해보았다.) 모라이 시뮬레이터에서 rate도 높고 노이즈가 없는 정확한.. 2024. 9. 2. 2024 SHARK 자율 주행 대회 [SHARK 자율주행 대회] 대회는 대학원생 및 학부생으로 이루어진 최대 5명의 팀원으로 참가할 수 있는 대회로 모라이 시뮬레이터의 성남 시청 맵에서 주어진 여러 미션을 수행하는 것을 통해 자율주행을 성능을 시험하였다. 내가 속한 팀은 학부생 5명으로 구성된 팀이었고 팀원은 판단 제어 2명, 카메라 2명, 라이다 1명으로 구성되었다. SHARK 자율주행 대회에서 PC를 각 팀에서 따로 준비해야 했으며 우리 팀은 랩실에 있던 뚱뚱한 pc를 가져갔다. 대회는 성남 글로벌 융합 센터에서 본선 및 결선이 진행되었다. 진행 방식은 오전에는 본선(당일 대회에서는 예선, 본선이라는 표현을 사용하였지만 위의 포스터에서 팀 선발을 예선으로 칭하였기에 본선, 결선으로 설명하겠다)에서 비교적 쉬운 난이도의 시나리오로 구현.. 2024. 8. 29. [장애인을 위한 교내 자율주행 셔틀 알고리즘 개발] https://www.smarttimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=14207 대회 수상관련 기사 이번 대회에선 gigacha 대회에 사용했던 코드를 응용하였다. 인지부분에서 라이다 파트를 담당하였고 수행한 내용은 아래 기술보고서에 정리하였다. 2024. 1. 15. [SLAM ALGORITHM TEST]대회 미션을 위한 알고리즘(07/11) 생성된 PCD map을 ENU 좌표계로 투영하는 알고리즘 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 7. 12. [HD_MAP] SLAM Optimization 세미나 07/04 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 7. 4. 이전 1 2 3 4 다음
