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(예비)개발자의 이거저거 개발하는 이야기
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다른자료를 참고해보니 팔이 필수적일 듯 무게중심을 잡는 단계와 걸으면서 무게중심을 잡는 단계에서 무조건 발로 균형을 잡을 수는 없으니 팔로 균형을 잡아야한다. 기울어진 방향의 반대쪽 팔을 들고 기울어진 방향의 팔을 기체에 가깝게 붙이는 방식으로 약 30' 정도는 유동적으로 커버할 수 있는 것으로 보임. 또한 걷는 방식에서 개선점이 있는데 발을 가져와서 다시 딛을 때 바로 아래가 아닌 살짝 앞을 밟아야 더 많은 거리를 효과적으로 갈 수 있을 듯 보임. 또한 팔을 앞 뒤로 흔드는 행위를 통해 걸을 때의 균형을 더 잡을 수 있을듯. 이전의 카이스트 영상에서도 위의 제어부가 있는 부분을 회전시키는 동작이 있었는데 이 동작이 팔을 흔드는 동작을 대체하는 동작인듯 싶음. 참고자료: www.youtube.com/wa..
기본적인 걷는 매커니즘은 1. 땅을 딛는다 2. 한 발을 든다 3. 딛고 있는 발을 지지대로 몸을 앞쪽으로 밀어낸다 4. 몸이 지지하는 발 앞쪽에 위치한다.(보폭만큼) 5. 몸과 지면이 수직선을 그리는 지점에 발을 딛는다 6. 방금 딛었던 발을 지지하는 발로 사용한다 7. 지지하는 발로 몸을 밀어낸다. 8. 지지했던 발을 앞으로 끌어온다. 9. 4번부터 반복 이 자료에서도 힘을 받으면 움직이는 방식으로 충격을 해결했지만 2번째 충격의 경우 이동으로 어느정도 충격을 해소한 후 다시 뒤로 돌아오는 동작으로 이동거리를 최소화하면서 중심을 효과적으로 다시 잡는 모습을 보인 것 같이 어느 정도 기체를 반대 방향으로 기울이는 것으로 가속을 상쇄시킬 수 있음 이 원리는 RW에서 쓴 원리로 힘을 구할 수 있지만 이 경..
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생각보다 PyTorch로 실시간 골격 검출에 관한 자료가 거의 없고 Github에도 코드가 내 것 포함 2개 밖에 없던데, 다 Matplotlib만 써서 그렇다. 전부 정적인 코드라서 실시간으로 하는 코드가 없다. OpenCV 버전이 없어서 처음 만들 때 엄청 고생해서 만들었다. Pytorch에는 기본적으로 성능 좋은 몇 가지 모델이 제공되는데, 그 중 하나가 keypointrcnn_resnet50_fpn.pth이다. PyTorch는 CUDA버전과 CPU버전이 있는데 CUDA 쪽이 당연하게도 성능이 훨씬 좋다. 체감상 약 20프레임 정도 차이가 난다. 구동 테스트 환경은 Opecnv 3.4.2 Torch 1.7.0+cu110 TorchVision 0.8.1+cu110 이다. 코드는 github.com/e..