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- State Machine: 상황별 규칙으로 상태와 경로를 결정하기
- State Machine: Deciding State and Path with Situational Rules
- Lane Change Planner: 차선으로 동적 장애물 추월하기
- Lane Change Planner: Overtaking Dynamic Obstacles with Lanes
- Advanced Pure Pursuit: 원리부터 튜닝까지
- Advanced Pure Pursuit: From Theory to Tuning
- Dynamic Reconfigure를 이용해 Sim에서 튜닝하기
- How to Use Dynamic Reconfigure for Tuning
- Pitwall Telemetry 사용 방법
- Using Pitwall Telemetry
- Pitwall 패널 사용법
- Using the Pitwall Panel
- Sim 기초 사용법
- Basic Simulator Usage
- Static Obstacle Avoidance: 정적 장애물 회피 스플라인
- Static Obstacle Avoidance: The Static-Obstacle Evasion Spline
- Velocity Planner: 곡률로 속도 프로파일 입히기
- Velocity Planner: Layering a Speed Profile from Curvature
- WiFi 통신 딜레이 줄이기
- Reducing WiFi Communication Latency
- 공유기에서 MAC 주소 기반 IP 고정하기
- Fixing Device IPs by MAC Address on the Router
- Mintime Optimization: 동역학을 직접 푸는 최소시간 레이스라인
- Mintime Optimization: The Minimum-Time Raceline that Solves the Dynamics Directly
- Global Trajectory Optimization: IQP·SP 레이스라인과 속도 프로파일
- Global Trajectory Optimization: IQP/SP Racelines and the Velocity Profile
- 맵 이미지에서 Centerline과 트랙 경계 추출하기
- Extracting the Centerline and Track Boundary from a Map Image
- 파티클 필터 Localization — 측정 모델(Measurement Model)
- Particle Filter Localization — Measurement Model
- 파티클 필터 Localization — 모션 모델과 리샘플링
- Particle Filter Localization — Motion Model and Resampling
- TF Configuration: 센서 좌표계와 Cartographer용 TF 설정
- TF Configuration: Sensor Frames and TF Setup for Cartographer
- Occupancy Grid Mapping: 센서 조합과 실전 매핑 노하우
- Occupancy Grid Mapping: Sensor Fusion and Practical Mapping
- Frenet 기반 Tracking: 상대 차를 시간축으로 잇기
- Frenet-based Tracking: Linking the Opponent Across Time
- Localization 개요: 왜 자기 위치 추정이 먼저인가
- Localization Overview: Why Self-Localization Comes First
- Localization - Cartographer: Particle Filter와의 비교
- Localization - Cartographer: A Comparison with the Particle Filter
- Detection — Feature Extraction: 클러스터를 사각형으로 요약하기
- Detection — Feature Extraction: Summarizing a Cluster as a Rectangle
- Frenet 좌표계: 곡선 트랙을 곧게 펴서 다루기
- Frenet Coordinates: Treating a Curved Track Like a Straight Line
- 2D LiDAR Detection & Clustering: Breakpoint부터 Dual-Stage까지
- 2D LiDAR Detection & Clustering: From Breakpoint to Dual-Stage
- Pure Pursuit 기반 조향·속도 제어: 순수 PP에 확장 모듈 얹기
- Pure Pursuit Steering & Speed Control: Adding Extension Modules onto Plain PP
- Gaussian Process를 활용한 상대 차량 궤적 예측
- Opponent Trajectory Prediction with Gaussian Processes
- 실차(RaceCar)에서 UNICORN Racing Stack 빌드
- Building the UNICORN Racing Stack on the RaceCar
- 시뮬레이션과 원격 레이스 제어를 위한 UNICORN Racing Stack 빌드
- Building the UNICORN Racing Stack for Simulation and Remote Race Control
- Velocity Planner: 속도 프로파일 생성
- Velocity Planner: Speed Profile Generation
- simulation과 함께 ROS 1 racing-stack 사용해보기
- Testing the ROS 1 Racing-Stack with Simulation
- Cartographer를 활용한 Mapping 가이드
- Mapping Guide with Cartographer
- Cartographer를 활용한 Pure Localization 가이드
- Pure Localization Guide with Cartographer
- Racing-Stack 원격 실행 가이드: 네트워크·SSH·Docker
- Racing-Stack Remote Run Guide: Network, SSH, and Docker
- Dual-Stage 클러스터링으로 장애물 분리 정밀도 높이기
- Improving Obstacle Separation Precision with Dual-Stage Clustering
- Docker와 VS Code로 Racing-stack 빌드하기
- Build Racing-stack with Docker and VS Code
- Grid Filter로 트랙 ROI 필터링하기
- Track-ROI Filtering with Grid Filter
- Adaptive Wheel Odometry로 휠 슬립 보정하기
- Correcting Wheel Slip with Adaptive Wheel Odometry