Rocknz 's Blog

List of SLAM methods ( https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_SLAM_Methods ) 와 특징들.EKF SLAM Extended Kalman filter를 이용한 SLAMFASTSLAM이 등장하기 전까지는 수십년동안 SLAM의 중요한 방법이였다.FASTSLAM 1.0다른분 블로그에 잘 나와있다 : http://blog.daum.net/pg365/133참고만 해서 적자면 FASTSLAM은 Particle filter를 위주로 작동하며EKF SLAM은 랜드마크수의 제곱에 비례하는 시간복잡도를 갖는데 반해FASTSLAM은 랜드마크수의 선형적으로 비례하기 때문에, 랜드마크가 천개 이상인 경우 더욱 유용하다. FASTSLAM 2.0 윗 블로그에서 발견한 댓글에 나..

이글은 Wikipedia를 위주로 참고했습니다. https://en.m.wikipedia.org/wiki/Simultaneous_localization_and_mappingSLAM : Simultaneous localization and mapping. 즉, 위치 측정과 맵핑을 동시에 하는 기술이다.맵핑 : 지도를 만듬.로보틱 맵핑에서, SLAM은 알려지지않은 환경의 맵을 만들고 업데이팅함과 동시에, 장치의 위치를 계속 추적한다.처음에 등장시 닭이 먼저냐 계란이 먼저냐 싸움같아 보였지만, ( 맵핑은 장치의 위치에 기반해야하고, 장치의 위치는 맵핑으로 유추해 내기때문에 닭이 먼저냐 계란이 먼저냐 할 수 있다.) (적어도 대략적으로) 특정한 환경의 특정 기간동안 SLAM을 구축하는 많은 알고리즘들이 나왔다...

이진트리. (Binary Tree) 이진트리란 ? 자식노드를 최대 2개를 갖는 트리를 이진트리라고 한다.트리란 : 싸이클이 존재 하지 않고, 수직적인 구조를 가지고 있다. 가족관계도 라고 생각하면 편한데, 위로 혹은 아래로 간다고 생각하면된다. 참고 : https://ko.wikipedia.org/wiki/트리_구조 이진트리는 트리중에 자식노드를 최대 2개밖에 갖지 않는다. 그렇기 때문에 다양한 곳에 응용 할 수 있다. Heap도 이진트리를 사용하고 있고, 나중에 설명할 IndexTree 역시도 이진트리를 사용하고 있다. 이진트리의 장점이 무엇인가? 자식 노드가 두개밖에 없기때문에 자식노드중 하나를 선택할때 굉장히 효율적으로 할 수 있다. 운동경기 처럼 1:1 대결만 존재하기 때문에 이진 트리로 표현하기..

부분합과 CCW판별은 알고리즘 보다는 알고리즘 문제를 풀때의 테크닉 정도로 생각할 수 있다. 부분합.배열의 연속된 부분의 합을 구할 때, 매번 그 구간의 합을 구한다면 굉장한 시간 낭비가 된다.이럴때는 배열에 미리 0번지부터 i번지까지의 배열의 합을 미리 구해 놓으므로써부분 합을 빠르게 구할 수 있다. // // 배열 l 의 0~ n 의합을 sum에 저장해 놓는다. int sum[100]; sum[0] = 0; for( i=1; i Counter Clock Wise 의 줄인말이다. 2차원 좌표에서 세점이 존재할때 ( A, B, C ). 두점을 이은 선분을 긋는다( A -> B). 그 선분( A -> B, 방향이 A에서 B )을 기준으로 나머지 한점(C)이 시계방향에 있는지 시계 반대방향에 있는지 판별하는..

블로그에 다양한 학문적인 글을 쓰기 위해 노력하고 있기 때문에. Latex와 Syntax Highlighter가 필요하다고 느꼈다. 수식은 Tistory 내부에 있는 수식입력을 이용했는데 굉장히 불편하고, Latex에 대해 익혀야 겠다고 생각했기 때문에 추가해야겠고.. 지금까지 그냥 파란 배경에 소스를 입력해서 넣었었는데, 좀더 가독성있는 코드를 적는게 좋다고 생각했기 때문에 추가하기로 했다. MathJax 설치 LATEX 설치법 :http://vccsmath.tistory.com/98 요약하자면 mathjax.org 에서 제공하는 js파일 스크립트를 가져오면된다. ㅎㅎ 사용법은 : https://en.wikibooks.org/wiki/LaTeX/Mathematics 처음 익혀야 하는 것이기때문에 계속 ..

집에 새로운 데스크탑이 생겼다...집에 라즈베리파이 웹서버도 존재하지만!데스크탑으로 Hadoop 을 설치해보고.. Spark도 설치하고... 아 이제 원격으로 데이터 분석 전용으로 컴퓨터 써야겠다! 라고 생각했다.하지만 문제는 컴퓨터 팬 소리.. 집에 계속 켜둘 수가 없다. 그럼 외부에서건 내부에서건 접속해서 컴퓨터를 키고 끄자! 이 기능을 iptime에서 지원한다.http://192.168.0.1/에 접속해보면 WOL 기능을 제공한다. WOL 에 우분투 컴퓨터의 Mac 주소를 입력한다. Mac 주소는 ssh로 접속해서 ifconfig로 확인하면된다. ( 아니면 직접 우분투를 키고 터미널에서 ifconfig를 해본다. )ifconfig가 여러개 뜬다면 그중 공유기에 물려있는 것을 잘 판단해야한다. ifc..

Queue와 Stack.BFS와 DFS를 설명하다보니 Queue와 Stack 자료구조를 모르는 사람들이 있을까봐 적는다.Queue 는 FIFO (First in First out : 먼저 들어간 값이 먼저 나온다. )Stack 은 FILO (First in Last out : 먼저 들어간 값이 마지막에 나온다. )QueueQueue는 일렬로 서있는 줄이라고 생각하면 된다. [ 3, 7, 1, 4, 2] 값이 큐에 존재한다면값을 빼게되면 맨앞 3값이 빠지고 [7, 1, 4, 2] 가 남는다. 그리고 값 8을 추가하게되면 [ 7, 1, 4, 2 ] 가 된다. StackStack은 입구가 하나인 좁은 엘레베이터라고 생각하면 된다. [ 3, 7, 1, 4, 2 ]값이 스택에 존재한다면값을 빼게 되면 맨뒤 2값이..

경로탐색 알고리즘 BFS, DFS경로 탐색 알고리즘이란? 그래프에서 경로를 탐색하는 방식이다.경로? A 지점에서 B지점으로 가는 길을 뜻한다. 일상생활에 비교해보면 우리집에서 서울역까지 갈려면 2호선을 타고 4호선으로 갈아타도 되고, 버스를 타고 가도 되고, 버스를 타고 가다가 내려서 4호선을 타도 된다.이처럼 다양한 경로가 존재하는데 그중에 원하는 조건을 만족하는 경로를 찾기 위해서 모든경우를 다 해보는데 이 때 쓰는 방식이 DFS(깊이 우선 탐색)와 BFS(너비우선 탐색)가 있다.DFS -> Depth First Search. BFS -> Breadth First Search.BFS와 DFS의 문제는 (DFS와 BFS) - https://www.acmicpc.net/problem/1260 위 그래프를..

Backtracking 백트래킹 알고리즘 (퇴각 검색)https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%87%B4%EA%B0%81%EA%B2%80%EC%83%89 내가 생각한 백트래킹 알고리즘은 "모든 경우"를 다해본다는 느낌이 강하다. 백트래킹에서 중간 cutting을 잘 만들면 속도를 많이 개선 할 수 있고, 대표값을 설정하면 다이나믹과 비슷한 효과도 낼 수 있다. 내 생각엔 백트래킹 기법이 가장 기초적이고 중요한 기법이라고 생각한다.백트래킹을 배우는 사람에게 늘 하는 말이 있다. 모든 문제는 백트래킹으로 해결 할 수 있다고 늘 얘기한다.결국 모든 것을 다해보면 모든 문제를 풀수있다. 하지만 시간이 오래걸리고 메모리도 많이 잡아먹는 해법이 될것이다. 그렇기 때문에 다른 알고리즘이 필요한것이..

Dynamic Algorithm. 알고리즘중 가장 중요한 알고리즘이라고 할 수있다. Dynamic 알고리즘에 가장 중요한 핵심은 "대표하는 최적 값을 이용하는 것"이다.대표하는 최적 값이란 ? 한 부분이나 구간을 대표하는 최적값이다.즉) 부분으로 나누어서 최적 값을 구하고 => 그 부분의 최적값을 이용하여 더큰 부분의 최적값을 구하고 => 점점 진행시켜 => 전체의 최적을 구해서 답을 찾는다.최적값은 문제의 내용이나 구하고자 하는 값에 따라 다르다.그렇기 때문에 문제를 풀 때 두가지를 고려해야하는데1. 부분을 어떻게 나눌 것인가 ?2. 어떤값을 대표값으로 설정해야하는가 ? 이에 대해서 문제를 통해 자세하게 다루어보는게 좋을것 같다.RGB 거리 => https://www.acmicpc.net/problem..