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OctoPD(Octo=8 Pose Detection)

It's not relate with Meaning Eight, my Team No. is 8, so I select name about the Octo.

1. 목적

미래의 인간을 대신해서 우리를 도와줄 서포트 로봇 휴먼 포징으로 앞의 사람같은게 있다는 것을 모바일 로봇에게 인식시켜보자!

1.1 일반 노트북으로 무조건 도전!

Computer Spec

CPU : Intel CORE i7
GPU : NVIDIA GTX 2070
RAM : 16 GB
OS : Linux 22.04 LTS

Using Library

Python = 3.10.6
PyTorch = 2.0.0
CUDA = 11.7
cuDNN = 8.2.1

Pre-Trained Models

1.2 Micro Controller Unit(MCU)로 도전

Computer Spec

Model : Jetson NANO 4GB
CPU : Quad-core ARM A57 @ 1.43 GHz GPU : 128-core Maxwell
RAM : 16 GB
OS : Linux 18.02 LTS
※JetPack = 4.6.3

Using Library

Python = 3.10.6
PyTorch = 1.8.0
CUDA = 10.2
cuDNN = 7.6.5
TensorRT = 8.2.1

Pre-Trained Models

Model Jetson Nano Jetson Xavier Weights
resnet18_baseline_att_224x224_A 22 251 download (81MB)
densenet121_baseline_att_256x256_B 12 101 download (84MB)




1.3 모델융합

- 코드 형식 간결화 및 python parser -h 기능 추가 완료

- YOLO 모델 TINY v3 를 적용

- Pretrained된 MMSKeleton 적용으로 간단한 Sit down, Stand Up, Walking, Fall Down 등을 적용


  • 여러 요구상황에 대한 라벨링을 실시
    병원 - 요양 중이 환자들의 상태 체크 경찰 - 대테러 및 사건발생 지역에서 색적 및 경계 등 가정 - 맞벌이 부부를 위한 아기 돌보미 등

2. 다이어그램

3. 어려웠던 부분

3.1 기존 사용했던 칩과의 차이

ARM과 X86의 차이

영상 엔코딩 방식의 차이

L42T OpenCV를 사용하되 사용하는 것은 C 기반인

대파이선 시대에 이게 뭔 언어다냥...

gst-launch-1.0 uridecodebin uri="https://www.freedesktop.org/software/gstreamer-sdk/data/media/sintel_trailer-480p.webm" ! audioconvert ! autoaudiosink

3.2 최적화 Optimazing

Jetson NANO에서 한 번 시동걸려니깐 3~5분은 잡아먹어!
C++ 해야함... 최악의 경우에는 FPGA를 사용해야한다.

3.3 수많은 삽질들...

- 2년만에 LiDAR 카메라 다시 만져보고 STM보드도..

- 사람과 로봇이 서로 상호작용을 위해서는 무엇인 가장 중요할까?

- 컨테이너 기반 Docker로 도전

- TensorRT는 또 뭐야....

- 리눅스 환경만 20번이상 재구축함

- 밤샘 밤샘 밤샘.... 오늘도 밤샘함

- 그래도 오랜만에 의욕이 불타오르는걸 느낌

- 허나 엔지니어로써는 실격 휴식도 제대로 안 취하고 결과도....

- 잡캐라서 행복해요. 그러나 역시 메인은 임베디드 엔지니어!

4. Reference

Human-Falling-Detect-Tracks https://github.com/GajuuzZ/Human-Falling-Detect-Tracks
NVIDIA-AI trt-pose https://github.com/Robotics-Ro/trt_pose_plus/tree/master
Gstreamer 기초 https://medium.com/may-i-lab/gstreamer-gstreamer-%EA%B8%B0%EC%B4%88-da5015f531fc