디자인 및 기구설계, HW 분야에 계속분 들도 인공지능, 임베디드 시스템 그리고 자율주행에 관심있는 분들도 쉽게 접근할 수 있는 교재와 동영상을 보고 따라하면서 심화학습으로 이동체 제작과 자율주행 기능 구현을 주제로 진행하고자 합니다. 아래의 교재의 내용으로 시즌 1에서 미리 진행을 하였으며 시즌 2에서는 좀더 효과적으로 실습 위주로 진행하고자 합니다. 참여연구원에게는 기존에 실습한 자료를 통해 쉽게 따라해 볼 수 있도록 문서가 제공이 됩니다. 1. 먼저 yahboom의 ROSMASTER X3의 커리를 참고하시기 바랍니다. - Jetson nano 기반의 자율주행 시스템에 초보자도 쉽게 접근하기 위해서 yahboom의 ROSMASTER X3 커리를 주별로 따라합니다. - yahboom의 ROSMASTER X3 소개 동영상 <a href="https://www.youtube.com/watch?v=_fsbd6Urcek" target="_blank" rel='noopener noreferrer'>클릭</a> - yahboom의 ROSMASTER X3 교재 사이트 <a href="http://www.yahboom.net/study/ROSMASTER-X3" target="_blank" rel='noopener noreferrer'>클릭</a> - yahboom의 ROSMASTER X3 동영상(121개) <a href="https://www.youtube.com/watch?v=qeUsH8dlXDo&list=PL6KtTPU_Pfxohyze5381XrcdRGSOeKBtk" target="_blank" rel='noopener noreferrer'>클릭</a> 2. 구동체 프레임 자체 제작 - 개인용과 연구용 두가지를 제작하려고 합니다. - 개인용은 개인이 하나씩 가지고 테스트 해 볼 수 있는 Yahboom platform 기반으로 자체 제작한 플랫폼을 사용합니다. * 희망자에 한해서 제작을 하려고 합니다. - 심화 연구용으로 사람이나 짐을 실을 수 있는 구동체를 자체 제작하려고 합니다. - 인휠 모터 기반의 구동체 적용하려고 합니다. - 인휠 모터는 BLDC 모터 기반으로 구성되어 있습니다. - BLDC 모터 드라이버 제작 BLDC 모터 코드 구현을 하려고 합니다. 3. 제어보드 자체제작 - 1차에서 제작한 보드를 기반으로 다시 보드를 제작하려고 합니다. 4. 3D Lidar 기반 ROS/SLAM 적용 네비게이션 구현 - 이번 과정에서는 3D Lidar를 집중적으로 분석하고 연구하려고합니다. 3D Lidar Cyglidar를 사용할 예정입니다. - 3D Lidar 상세 분석을 기반으로 Octor map slam을 적용하려고 합니다. 5. YOLOv5 적용 사물 추적 기능 구현 - YOLOv5 및 deep sort 기반의 object tracking을 구현하고 합니다. - YOLOv5 실습 및 학습, 데이터 셋 수집, object tracking을 진행하려고 합니다.

1. 먼저 12월내에 공동구매를 통하여 자체 제작 플랫폼을 완성하려고 합니다. 2. 각 주별로 yahboom의 ROSMASTER X3의 심화학습을 진행하려고 합니다. STM32 제어보드 코드 분석 및 실습, ROSMASTER Python 코아 분석, ROS 적용 테스트, 간단한 SLAM 실습, YOLOv5 기반 object tracking 등을 이론 실습을 통하여 익히는 시간을 가지려고 합니다. 3. 아래와 같이 팀을 나누고자 합니다. - 기구/디자인 팀 - HW 및 FW 설계팀 - 임베디드 시스템팀 - ROS/SLAM팀 - 컴퓨터 비젼 및 인공지능팀(YOLOv5, deep sort ....) - Front end/Back end 팀 4. 심화과정으로 팀이 연합하여 구동체 프로젝트를 진행하려 합니다. 심화과정은 디자인/기구, HW, FW, AI 분야로 나누고 각 분야별로 토론 및 제작 진행할 예정입니다. - 인휠모터를 사용한 사람이나 팀을 싣을 수 있는 구동체를 제작하려고 합니다. - 이를 위한 전장시스템 구현하는 프로젝트를 진행하려고 합니다. (보드 제작 및 모터 구동, 장치 제어 등) - Cyglidar, 3D Lidar를 사용한 Octor map slam 구현 - YOLOv5와 딥소트를 사용한 Object 트랙킹 구현 - 통한 Web 어플 또는 앱 구현 각 주별로 yahboom의 ROSMASTER X3 심화학습 진행은 아래와 같습니다. 12월 10일 : Platform 개발 환경 설정 12월 17일 : ROSMASTER 분석 및 설치 12월 24일 : 모두연 공사 12월 31일 : 모두연 공사 1월 7일 : STM32 설치 주변 장치 제어 1월 14일 : STM32 기반 PID제어 및 주행테스트 1월 21일 : Cyglidar 분석 및 실행 1월 28일 : ROS 기반 Cyglidar test 2월 4일 : Octor map SLAM 적용 2월 11일 : YOLOv4, v5 실습 2월 18일 : YOLOv4, v5 학습 실습 2월 25일 : Deep Sort 적용 Object tracking 3월 4일 : Octor map SLAM과 Object tracking 통합 3월 11일 : Demo

- 실물기반 딥러닝/강화학습에 관심있는 메이커 - 실물기반 딥러닝/강화학습에 관심있는 디자인, 기구설계 담당자. - 실물기반 딥러닝/강화학습에 관심있는 회로 설계 담당자. - 실물기반 딥러닝/강화학습에 관심있는 펌웨어 엔지니어 - 실물기반 딥러닝/강화학습에 관심있는 AI 개발자 - 실물기반 딥러닝/강화학습에 관심있는 전산학과, 전자공학, 컴퓨터 공학과 관련자 - 실물기반 딥러닝/강화학습 분야에 입문하고자 하는 분 - 프로젝트에 참여할 수 있는 시간이 되시는 인원을 모집합니다. - 프로젝트 참여 능력이 되지 않는 분인 경우 성실이 Yahboom ROSMATER X3 과정을 이수할 수 인원을 모집합니다.

일주일에 한번 프로젝트를 하기 위한 시간을 할당할 수 있습니까? 어느 정도 할당 가능한지 알려주세요.

전문 분야가 무엇입니까? 간단한 포토폴리오가 있으면 보내 주시기 바랍니다.

관심분야 또는 하고 싶은 분야가 무엇입니까? 자신이 이번 프로젝트에 참여하는 이유가 무엇인지 자세히 설명 부탁드립니다.

Jetson nano 등 Jetson 계열 보드 또는 raspberry pi 등 임베디드 보드를 가지고 있습니까?

개인 소장용 자체 제작 제어 보드 및 구동체 플랫폼 공동구매에 참여할 의사가 있습니까?