공부하는 펭구

OpenCV를 설치하기에 앞서 OpenCV가 설치 되어 있는지 확인을 한다. 아래의 명령어를 입력해 확인한다. $ pkg-config --modversion opencv 위와 같이 출력이 되면 OpenCV가 이미 설치가 되어 있는것이다. 따라서 아래의 명령어를 차례로 입력해 삭제를 진행한다. $ sudo find /usr/local/ -name "opencv" -exec rm -i {} \; $ sudo rm /usr/local/{bin,lib}/opencv $ sudo find / -name "opencv" -exec rm -i {} \; $ sudo make uninstall 위의 과정을 진행하고 혹은 설치가 안되어 있는 경우 여기서 부터 진행하면 된다. OpenCV설치를 진행하도록 하겠다. 버전은 ..

이 게시글은 YOLO를 학습시키기 위해 사전에 준비할 Dataset 구축에 관련된 내용을 다룬다. YOLO를 학습시키기 위해서는 우선 원하는 class의 사진을 모아야 한다. 구글 이미지 크롤링과 아래의 사이트에서 이미지를 쉽게 구할수 있다. 이미지를 구하면 본인이 원하는 학습과 맞는 이미지인지 (ex 사람을 인식하고 싶은데 사람이 없는 사진 등) 먼저 눈으로 구분하고 삭제하는 과정을 거친다 필수는 아니지만 이렇게 하는게 마음이 편해서 지금까지 이렇게 진행하고 있다. https://roboflow.com/ Roboflow: Give your software the power to see objects in images and video Everything you need to build and deplo..

JetBrains에서 제작한 Python용 통합 개발 환경이다. 우분투 20.04 LTS에서 파이참을 설치하는 방법은 의외로 간단하다. 아래의 사이트에 들어가 PyCharm Community Edition을 다운로드 받는다. https://www.jetbrains.com/pycharm/download/?section=linux#section=linux Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains Download the latest version of PyCharm for Windows, macOS or Linux. www.jetbrains.com 다운로드 받은 위치에서 아래의 명령어를 입력한다. $ snap find pych..

Nvidia-driver와 CUDA 설치를 완료 했으면 CUDNN을 설치해야 한다. 아래의 사이트에 들어가서 CUDA 버전에 맞는 CUDNN버전을 찾는다. nvidia 계정이 필요하고 이 과정은 생략한다. https://developer.nvidia.com/cudnn CUDA Deep Neural Network cuDNN provides researchers and developers with high-performance GPU acceleration. developer.nvidia.com CUDA 버전에 맞는 CUDNN을 찾으면 다운로드를 받는다. 다운로드 받은 위치에서 압축을 푼다. $ tar zxvf [cudnn 파일] 압축이 풀리면 아래 3가지의 명령어를 입력한다. $ sudo cp cuda/i..

Nvidia-driver를 설치를 진행 한후에 CUDA 설치를 진행한다. CUDA 설치를 진행하기전 2가지의 자료를 확인해 버전을 맞춰 줘야한다. 1. CUDA와 Nvidia driver 버전 2. CUDA와 compute capability 이 두가지를 만족하는 CUDA를 설치해야한다. 1. CUDA와 Nvidia driver 버전( CUDA Toolkit and Corresponding Driver Versions) 아래와 같이 driver에 따른 CUDA 버전을 확인한다. CUDA Toolkit Toolkit Driver Version Linux x86_64 Driver Version Windows x86_64 Driver Version CUDA 12.3 Update 2 >=545.23.08 >=5..

터미널을 열어 아래의 명령어를 입력해 컴퓨터의 그래픽카드 사양을 확인한다. lspci | grep -i VGA 자신의 GPU 모델을 확인 하면 다음으로 설치 가능한 driver를 확인한다. ubuntu-drivers devices 설치전 아래와 같이 repository에 Nvidia-driver를 추가해준다. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 가장 안정적인 driver는 recommended 표시가 되어있다. 두 가지 설치 방법이 있는데 자동설치, 수동설치가 있다. 1. 자동 설치 sudo ubuntu-drivers autoinstall 2. 수동 설치 sudo apt install nvidia-driver-드라이버 버전 설치 완료후 재부팅을 진행한다..

1. 아나콘다 가상환경 실행 $ conda activate [가상환경 이름] 2. 아나콘다 가상환경 종료 $ conda deactivate [가상환경 이름] 3. 아나콘다 가상환경 생성 $ conda create -n [가상환경 이름] python=[파이썬 버전] 4. 아나콘다 가상환경 목록 확인 $ conda env list 5. 아나콘다 가상환경 삭제 conda remove --name [가상환경 이름] --all 6. 패키지 설지 conda install [패키지 이름]=[버전] conda isntall -c conda-forge [패키지 이름]=[버전] Reference https://prlabhotelshoe.tistory.com/30 [anaconda] 아나콘다 커맨드 리스트 개발 시 가상환경..

아나콘다(Anaconda) 환경을 구축하는 방법을 기록하려고 한다. 먼저 아나콘다 공식 홈페이지로 이동해 각자 환경에 맞는 아나콘다를 다운로드 받아준다. 우분투 20.04 LTS 버전을 사용중이기에 Anaconda3-2023.09-0-Linux-x86_64.sh 파일을 다운로드한다. http://www.anaconda.com/products/individual Free Download | Anaconda Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine. www.anaconda.com 다운로드 받은 위치로 이동한 다음 아래의 ..

manipulator 설계를 끝내고 물품보관함, 쇼케이스와의 거리를 조정하고 manipulator에 대한 코딩을 진행해야한다. 그전에 쇼케이스와 물품보관함 사이의 거리를 파악하고 거리에 따라 manipulator가 움직일수 있도록 Inverse kinematics 계산을 진행했다. 아래의 논문을 참고해서 3차원을 2차원 평면으로 단순화 시켜서 계산을 진행했다. https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE06603273 비전문가를 위한 로봇 팔 역기구학의 해석 | DBpia 이경문, 이강희 | 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 | 2014.7 www.dbpia.co.kr 아래의 그림과 같이 수식을 계산은 논문과 같이 Matlab을 이용해 진행을 했다..

다음으로는 그리퍼를 제작 or 구매를 해야한다. 우리가 설계한 로봇팔에 맞는 그리퍼를 찾는게 중요했다. 하지만 그전에 토크 계산을 대충대충 진행한 탓에 다시한번 제대로(?) 계산을 해볼 필요가 있었다. 이에 관련해서 도움을 받았는데 최대한 간소화해서 manipulator가 지면과 평행 하다는 가정을 하고 각 link에 걸리는 토크를 계산해 더 정확한 manipulator 설계를 진행했다. 아 물론 계산은 엄청 오래 지나서 그때는 다 맞게 한거 같은데 지금은 기억이 안난다. 나중에 다시 풀어봐야지.... 아무튼 이렇게 계산을 진행하고 치명적인 오류를 발견했다. 각 link에 모터가 2개씩 달려야 한다. 따라서 우리는 link1 과 link2 에 AX-12A 모터를 각 2개씩 달아서 gripper 까지 총 ..