넣어야될것

수치적으로 적기(구체적인 액션/전공적인요소)

질문사항:서론과 본론의 발표시간 분배? 서론은 기본적으로 배경지식관련해서 말하기에 발표시간은 줄여야 하나 본론에서의 이해를 돕기위한 필수요소는 최대한 집어넣을것

1.센서융합과/f-pointnet(센서융합부분은 적게)

2.캘리브레이션

3.싱크로나이즈

4.키티데이터셋

5.라벨링(2d/3d)

서론 5장으로 주제 나누어서 꽉꽉 채울것 그리고 대 주제에 맞게 유기적으로 5개의 페이지가 연결되도록 발표내용 쓰기

rotation_Y설명 그리고 포인트 클라우드에서 rotation_z가 나왔기에 어떻게 roation_y로 하기 위한 방법론적 설명

3d라벨링으로 bin파일을 라벨링해서 나온 txt파일에서의 rotaion값은 라이다 좌표계로써 rotaion_z이기에 이를 kitti형식으로 맞추어주기 위한방법을 체크하였다. 3d라벨링 파이썬 파일의 rotaion_z를 rotation_y로 변환하는 코드를 우리의 카메라 라이다 좌표계와 비교 분석한 결과 다음의 식을 도출 하였다. rotation_y = self.round_dec( -(abs2rel_rotation(rotation_z) - math.pi / 2) #rotate_y=-(rotate_z-pi/2)

• https://github.com/poornimajd/synchronization
• https://aihub.or.kr/sites/default/files/2020-12/41_116. 실내 라이다 및 카메라 동기화 데이터 소개(분야41)_v1.0_201125.pdf
• ros에서 라이다와 카메라의 서로 다른 출력 주기를 맞춰주기 위해 시간동기화 코드 실행
• 라이다 데이터를 저장하는 노드와 카메라 데이터를 저장하는 노드가
• 동시에 /signal 노드로부터의 신호에 맞춰 파일 쌍 생성 (npy, png 쌍)
• 단, 이 방법은 각 센서의 데이터가 각각의 queue에 들어오는 시점이 정확히 일치하지 않는 것을 고려하지 않은 방법으로, 한 쌍의 npy, png 파일 간 약 0.1s의 시간적 오차가 존재하는 것으로 관찰됨.