글

기술을 만들고 시험하고 분석합니다. 구현·실험·조사를 통해 작동 원리를 기록합니다.

LAB / EXPERIMENT & VERIFY

구조를 분석하고 원리를 이해합니다.

기초 이해에서 실험을 거쳐 직접 만드는 단계로 나아갑니다.

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02실험하기

데이터와 실험으로 이해한 내용을 확인합니다.

03시스템 이해

기술 사이의 연결을 이해합니다.

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35 Labs

컴퓨터 비전

이미지 밝기·휘도 Lab — 노출, 감마, 클리핑 비교

합성 회색조 이미지의 히스토그램과 기울기로 선형 노출과 인코딩 값 조정을 비교합니다.

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컴퓨터 비전

특징점 추출 Lab — Harris와 Shi–Tomasi 비교

합성 영상의 회전, 크기, 밝기를 바꾸고 검출된 코너와 알려진 변환으로 얻은 참조 위치를 비교합니다.

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컴퓨터 비전

특징점 매칭 Lab — 기술자 필터, 기하 인라이어와 참값 구분

영상 패치를 비교하고 대응 후보를 걸러, 기하적으로 일치해도 올바른 매칭이 아닐 수 있음을 확인합니다.

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컴퓨터 비전

광류 Lab: 두 프레임 사이의 움직임 추적

영상 특징점의 이동을 추정하고 알려진 합성 변환과 비교합니다. 밝기 변화, 가림, 개구 문제에 따른 실패를 살펴봅니다.

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제어공학

MPC 연구실 — 예측 범위와 조향 한계 내에서 곡률 수열을 다시 풀다

예측 범위, 가중치, 조향 한계를 바꾸어 예측 경로, 솔버 수렴, 실패 처리 방식을 브라우저에서 비교합니다.

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제어공학

경로 추종 비교 연구실 — 동일한 조건에서 PP, APP, RPP, Stanley, MPC 실행하기

하나의 차량, 경로, 초기 상태, 조향 한계에서 다섯 가지 추종기를 함께 실행하고, 공유되는 지표 정의로 횡방향 오차, 매끄러움, 완주 여부를 비교합니다.

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제어공학

Adaptive Pure Pursuit 연구실 — 속도에 따라 선행거리 조정

가속과 최소/최대 범위를 포함하여 속도 스케일링 선행거리를 PP와 비교합니다.

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제어공학

Pure Pursuit 연구실 — 고정 선행거리 경로 추종 비교

고정 선행거리를 변경하며 공유 차량 모델에서 추종 오차, 조향, 목표점을 확인합니다.

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제어공학

Regulated Pure Pursuit 연구실 — 곡선 및 목표 지점 근처에서의 속도

선행거리와 속도 조절을 분리하고, 곡률 제한, 속도 하한, 최종 접근, 실제 차량 속도를 비교합니다.

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제어공학

Stanley 연구실 — 전륜차축 횡방향 오차와 방위각 오차로부터의 조향

전륜과 후륜의 오차를 분리하고, 브라우저에서 게인, 속도, 조향 제약을 비교합니다.

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환경 제어 농업

CEA 센싱 및 이미지 추정 — 센서 배치와 투영 잎 면적

CO₂, EC, pH, DO, 유량, 수위, 압력을 결합하여 공간적 차이, 계측기 편향, 샘플 이동 지연을 분리합니다. 순환, 환기, 물수지 잔차를 확인합니다.

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환경 제어 농업

CEA 기후 수지 연구실 — 열, 수증기, CO2를 각각 보존하십시오

Python으로 가상의 단일 구역 모델을 적분하여 LED 발열, 실외 교환, 환기, 열용량, 냉방이 실내 온도를 어떻게 변화시키는지 검증하십시오.

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환경 제어 농업

CEA 기후 제어 — 온도, 습도, 센서, 응답, 상호결합

실내 온도와 수증기 질량을 두 개의 상태로 취급한 뒤, 냉방, 제습, 재가열, 환기 간의 상호작용과 테스트 조건을 정의합니다.

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환경 제어 농업

CEA 식물 환경과 광 설계 — 광합성, 광량, 분포, 스펙트럼

광합성, 호흡, 기공, 수분 수송을 환경 측정값과 연결합니다. 두 가지 가상 계산으로 탄소 획득량을 수확 질량과, 증기압차를 증산과 각각 분리합니다.

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환경 제어 농업

VPD 및 DLI 연구실 - 습도 및 광량 시계열 검증

합성 CSV 파일에서 공기 증기압차(VPD)와 일일 일조량 적산값을 계산하고, 불균등한 간격, 결측 데이터 및 단위 오류를 테스트합니다.

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제어공학

파이썬에서 칼만 필터 실행하기: 노이즈, 결측 데이터 및 이상치 처리

추정치를 사용하여 하나의 합성 궤적에서 Q, R 및 이상치 게이팅을 비교합니다. error and rejected observations.

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로봇공학 기초

ICP가 실패하는 이유: 초기화, 이상치 및 대칭 기하학적 구조

2D 정합을 실행하고 잔차, 대응 범위 등을 구분합니다. true pose error.

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노트

Docker 데이터 저장 위치: 레이어, 볼륨 및 백업

쓰기 가능한 레이어, 명명된 볼륨 및 바인드 마운트를 구분한 다음 영속성을 확인합니다. across container recreation.

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노트

홈 서버 전력 측정: 유휴, 추론 및 저장 시 전력 소모량

벽면 유효 전력을 지속적으로 기록하고 대기 전력 수요와 에너지를 비교하십시오. per completed workload.

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머신러닝

로컬 LLM 벤치마킹: 첫 응답, 생성 속도 및 메모리

첫 번째 답변 내용을 생성률 및 제어와 별도로 측정합니다. residency, caching and memory conditions.

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동력계와 기계공학

로봇 감속기: 유성 기어식, 변형파식 및 사이클로이드식 메커니즘

세 가지 메커니즘을 비교하고 속도, 토크 및 관성과 선택 사이의 관계를 설명하십시오. criteria beyond backlash.

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전력전자

모터 속도 제어부터 FOC까지: 전류, 토크 및 중첩 루프

속도 제어가 전류를 요청하는 방식과 FOC가 회전을 연결하는 방식을 이해합니다. coordinates, electrical angle and limits.

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로봇공학 기초

Nav2는 경로는 있지만 움직이지 않습니다: 진단 워크플로

형상, 비용 지도, 제어 가능성 및 명령 전달을 검토하여 설명합니다. a stopped robot.

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전력공학

계통 주파수 시뮬레이션: 불균형, 관성 및 1차 응답

간단한 단일 영역 모델을 사용하여 관성 모멘트를 기본 주파수 응답에서 분리합니다. after a supply deficit.

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로봇공학 기초

로봇 좌표 변환: 행렬, 쿼터니언 및 TF

수치적 예를 사용하여 회전, 평행 이동, 역변환 간의 관계를 설명하세요. quaternions and ROS frames.

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로봇공학 기초

rosbag2를 사용하여 로봇 오류를 재현합니다: 입력, TF 및 시간

제어된 재생 비교를 구축하고 중복된 TF 게시자를 진단합니다. and mixed time sources.

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센서와 하드웨어

정지형 IMU 로그 판독: 편향, 산포 및 알란 편차

평균, 표준 편차 및 겹치지 않는 알란 편차를 계산합니다. overinterpreting a short gyro log.

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센서와 하드웨어

샘플링 및 에일리어싱: 빠른 폴링만으로는 충분하지 않은 이유

12Hz 및 8Hz 신호에서 동일한 샘플을 재현하고 ODR을 구별하십시오. bandwidth, polling and decimation.

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제어공학

Python에서 PID 제어기의 게인, 딜레이, 포화도를 조절해 보세요.

측정 지연, 액추에이터 한계 및 적분 와인드업이 어떻게 변하는지 재현하십시오. PID tracking on the same second-order model.

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노트

홈 서버 백업 및 복구 - 간단한 복원 실습

작은 SQLite를 사용하여 복원된 파일과 사용 가능한 애플리케이션 데이터를 구분합니다. exercise, then map the checks to a real server.

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센서와 하드웨어

로봇 전원 설계 - 모터 시동 중 컴퓨터 재설정 진단

모터 부하 변화와 전압 강하 사이의 관계를 파악하고 배터리 전체에서 고장을 찾아냅니다. wiring, converter and computer.

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로봇공학 기초

ROS 2에서 지도 제작부터 내비게이션까지 — Jazzy와 Nav2를 활용한 최소한의 절차

Jazzy 시뮬레이션을 사용하여 지도 제작, 지도 저장, 불러오기 및 목표 설정을 확인하세요. navigation as separate steps.

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로봇공학 기초

센서 융합이 실패하는 이유 — 타이밍, 프레임 및 외부 보정

타임스탬프, 좌표계, 마운팅을 통해 융합 실패를 진단합니다. geometry and covariance.

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로봇공학 기초

SLAM 평가 방법 — ATE, RPE, 런타임 및 실패율

합성 궤적을 사용하여 절대 오차와 상대 오차를 구분한 다음, define matching, alignment and failure reporting for an evaluation.

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센서와 하드웨어

GNSS 작동 방식 및 주요 제품 — u-blox, Trimble, Fixposition

RTK는 위성 위치 측정값과 기지국에서 제공하는 보정 데이터를 결합하여, 기존 GNSS 위치 측정 방식에서 수 미터에 달했던 오차를 센티미터 수준으로 줄입니다. 본 논문에서는 이중 주파수 위치 측정 방식이 어떻게 전리층 지연을 상쇄하는지, u-blox의 ZED-F9P가 어떻게 저가형 RTK를 대중화시켰는지, Trimble RTX와 일본의 Michibiki(QZSS), 그리고 Kubota가 농기계를 위해 전국에 구축한 342개의 RTK 기지국 네트워크의 실제 사례를 통해 각 기술이 위치 측정 정확도에 어떤 영향을 미치는지 살펴봅니다.

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