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Refferd from Estimate visible bounds of webcam using diagonal fov Converting diagonal field of view and aspect ratio to horizontal and vertical field of view Logitech BRIO Ultra HD Pro Webcam I gotta calculate H, V FOV from Diagonal FOV. and I got Information about diagonal fov and aspect ratio only. so I've calculated it reffed vrguy blog. 1. Given Information (Logitech BRIO Ultra HD Pro Webcam..

1. Install joystick_driver Package ros-drivers/joystick_drivers you better install package as sources for editing files later. refer this link for setting up the usb devices. Wiki 2. Create Launch file in "~/catkin_ws/src/joystick_driver/launch" then you can see the result like this.

Original : www.notion.so/researchbysuho/PyQT-with-ROS-Melodic-cfacbb074ec34b6fae2e4aad5c5903e2 PyQT with ROS Melodic I tried to do it with www.notion.so I tried to do it with WelinLee/ROS_QT_GUI but I need to do some work fot this. because there are some errors about QT4. QT4 is depreciated, and ROS Melodic support QT5 officially. so I need to remove some packages for this job done in ROS Melodi..

you should aware that, we control UR by using "scaled_pos_joint_traj_controller/follow_joint_trajectory" node. so you gotta edit something like below. in my case, I'm using UR3e, so move to the directory. so open the "/catkin_ws/src/fmauch_universal_robot/ur3_e_moveit_config/launch/ur3_e_moveit_planning_execution.launch" file and change to and open the "/catkin_ws/src/fmauch_universal_robot/ur3_..

Summary It might be hard to control robot by using python script "test_move.py". I share simple manual. Versions ROS Driver version: Melodic Affected Robot Software Version(s): 5.3.0 Affected Robot Hardware Version(s): UR 3e Robot Serial Number: - UR+ product(s) installed: ExternalControl URCaps Software version(s): - Solution following Universal_Robots_ROS_Driver/ur_robot_driver/doc/ROS_INTERFA..

Multi-Agent Sequential Hypothesis Testing: A Sequential Game of Synchronizing Coordination Kwang-Ki K. Kim and Jeff S. Shamma Abstract - This paper considers multi-agent sequential hypothesis testing(다중 에이전트 순차 가설 검정) - and presents a framework for strategic learning in sequential games - with explicit consideration of both temporal(시간) and spatial(공간) coordination. - The associated Bayes risk f..

Sufficient Condition for Estimation in Designing 𝐻∞ Filter-Based SLAM Nur Aqilah Othman, Hamzah Ahmad, and Toru Namerikawa Abstract Extended Kalman filter (EKF)는 종종 simaultaneous localization and mapping (SLAM)에서 모바일 로봇과 landmarks의 위치를 결정하는데 사용된다. 그렇지만, EKF를 사용하는 경우, 상태(state)와 노이즈(noises)에 대한 가우시안 분산(Gaussian distribution)이 필요하고, 가능한한 가장 작은 초기 상태 공분산(state covariance)이 필요하다는 단점들 또한 존재한다. 이러한 단점..

일단 ON-MANIFOLD MODULAR EKF 부분만 확인합니다. 2. ON-MANIFOLD MODULAR EKF 본 논문의 visual-inertial system의 상태 벡터(state vector) 구성은 현재 inertial navigation state, historical IMU pose clones c의 세트, environmental landmarks m의 세트, camera의 외부(extrinsic), 내부(intrinsic) 파라미터 w의 세트가 된다. 이 때, IkG_-q는 시간 k에서 global frame {G}에서 IMU local frame {I_k}까지의 회전 R(IkG_-q)=IkG_R의 파라미터가 되며, b_w, b_a는 gyroscope, accelerometer bi..

A Multi-State Constraint Kalman Filter for Vision-aided Inertial Navigation Anastasios I. Mourikis and Stergios I. Roumeliotis Abstract 본 논문에서는 real-time vision-aided inertial navigation을 위한 Extended Kalman Filter (EKF) 기반의 알고리즘을 소개한다. 이 작업의 주된 내용은 여러 카메라 포즈에서 정적인 특징들을 관측할 때 발생하는 기하학적 제한들을 표현하여 EKF의 측정 모델(measurement model)을 유도하는 것이다. 이 측정 모델은 EKF의 state vector에서 3차원 특징 좌표를 포함할 필요가 없으며, 선형 에러(li..

OpenCV Template Matching은 이미지의 유사도를 검사할 수 있는 방법이다. OpenCV에서는 다양한 인자들을 Template Mating에 사용할 수 있도록 하는데, 어떤 방법이 내 상황에 적절할지를 판단하는 것이 중요하다. 그러한 의미에서 해당 논문을 가져왔다. Performance comparative of OpenCV Template Matching method on Jetson TX2 and Jetson Nano developer kits Abstract 템플릿 매칭은 디지털 이미지에서 객체 인식에 광범위하게 사용된다. 템플릿 매칭은 객체를 구분하기 위해 pixel-to-pixel 단위로 이미지의 intensity를 철저히 비교하기 때문에 높은 프로세스 파워가 필요한 작업이다. 최..