지난 4일간 RAD의 전후 안정도를 잡으면서 프로그래밍보다 물리공부를 더 많이한것 같습니다.
최근에 학원에서 명사님들의 강의를 들으면서 빅데이터쪽에 대한 조그마한 통찰이 생겼고 제가 RAD프로젝트에서 얻어야 될것은
물리학 지식이 아닌 소프트웨어 , 빅데이터 , 딥러닝지식이므로 좀더 빅데이터 적으로 접근 하려고 합니다.
때문에..
1.현재 RAD각 파츠의 질량 , 부피 , Inertial , 휠의 크기 및 위치 또는 판의 높이를 일일히 계산해서 수동으로 입력후 결과를 눈으로 보고 적정치를 찾는 작업을 하고
있었는데,이 과정을 통계적으로 접근 해보려고 합니다.
각 파라미터의 상한치, 하한치를 정하고 랜덤값을 갖는 RAD를 자동으로 생성후 그때 1미터를 중심을 잃지 않고 잘 갈 수 있는 파라미터를 찾는 과정을
빅데이터적 접근으로 해보려고 합니다.
또한 RAD를 생성하고 미션을 주고 미션의 성공 실패 유무와 그때의 파라미터를 파일에 저장하고 새로운 RAD를 생성하는 일련의 과정을 자동화 시킬예정입니다.
2.각 파라미터와 해당 미션(1미터 가기)를 성공, 혹은 실패하는 결과와의 상관분석을 통해서 가장 영향력이 큰 파라미터가 무엇인지 알아내려고 합니다.
3.찾아낸 파라미터에 해당하는 물리량을 가지도록 3D프린팅해서 실제 하드웨어를 만들려고 합니다.
4.해당 프로그램의 일반화를 통해서 RAD 뿐만이 아니라 이후의 프로젝트에서도 적용할수 있는 인프라를 구성하려고 합니다.
5.현재 Gazebo 시뮬레이터내 IMU 센서값에 오차가 있는데 이를 빅데이터적으로 분석해서 패턴을 찾고 예측해서 보정할 수 있는 방법을 찾아보려고 합니다.
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