안녕하세요 로보 스토리입니다.
이번에 좋은 기회를 통해 모두의 연구소에서 진행하는 DR4R(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) LAB에 참여하기로 했습니다.
해당 과정에서는 ROSMASTER X3를 이용한 다양한 프로젝트를 진행할 듯싶습니다.
이전에 ROS를 활용한 경험과 NVIDIA Xavier 보드를 이용한 프로젝트를 몇 번 진행해본 경험이 있었지만, 당시에 이미 거의 완성된 매뉴얼에 맞춰진 보드 세팅을 진행하다 보니 생각보다 Deep 하게 배우지 못했던 거 같습니다.
그래서 이번에는 정말 초기 하드웨어, 보드 세팅, 버전 세팅부터 배우면 좋은 기회일 거 같네요.
이번에는 간단히 프로젝트 소개를 하도록 하겠습니다.
우선 메인 코스는 yaboom ROSMASTER X3를 레퍼런스로 진행할 예정입니다. 교재와 영상은 모두 오픈소스로 하기 첨부하겠습니다.
- yahboom의 ROSMASTER X3 소개 동영상 클릭
- yahboom의 ROSMASTER X3 교재 사이트 클릭
Yahboom
Yahboom
www.yahboom.net
- yahboom의 ROSMASTER X3 동영상(121개) 클릭
저는 아직 교육영상을 모두 시청하지는 못했지만 관심 있는 분들은 먼저 시청해도 좋을 거 같습니다.
저는 이번 프로젝트에서 이전에 Xavier NX를 사용하면서 다양한 Object detection model을 돌려봤는데 실제 8GB RAM 용량을 거의 다 채워 다른 기능들을 넣기 상당히 빡빡했던 기억이 나네요.
근데 이번에는 4GB Jetson Nano라 하니 과연 YOLO v5를 돌릴 수 있을지 의아했습니다.
대충 인터넷을 찾아보니 12 fps 정도 보장이 되며 2GB 보다 높은 RAM부터 가능하다는 얘기가 많았네요.
실제 돌려보면서 후기도 틈틈이 올리도록 하겠습니다.
이번 코스에서 가장 관심 있게 볼 부분은 아마 후반부에 있는 12. Multi-robot control course로 평소 관심 갖던 군집제어 코스와 13. Deep learning course로 TensorRT를 통한 YOLOv5 최적화 모델 및 YOLOv5 code review 코스입니다.
해당 내용들은 추후 중점적으로 다뤄 보며 배운 내용을 토대로 글을 올려 보겠습니다.
이상 다음 주에 미팅에서 프로젝트 리뷰 진행해보겠습니다.
감사합니다!
