된사람 되기

(구식 TV에 쓰인 장치를 참고로 한다..)

디스플레이 장치는 input voltate를 받아서 illumination을 만들어내는데, 

이 때 input voltage와 illumination 간의 관계는 linear하지 않고, exponential 한 관계를 보인다.

이 때 exponent(power) number를 우리가 이야기하는 gamma라고 부른다. 

따라서 우리가 카메라로 찍은 영상을 voltage로 변환하여 그대로 TV로 보냈다가는 실세계와 illumination에 엄청난 차이가 있을 수밖에 없었다.

그래서 TV 엔지니어들이 사용했던 방식은 inverse funtion을 집어넣는 것이었다.

 그 결과, 실세계와 diplay 장치 간의 illumination에 linear한 관계를 얻을 수 있었다.

우리가 디스플레이 장치의 gamma를 조절하는 것은 이와 같은 수치를 조절하여 illumination을 조절하는 것이라고 보면 되겠다.

* Ref

[1] https://moocs.qut.edu.au/courses/791/learn

MATLAB을 사용하다보면 figure를 main GUI에 docking하고 싶을 때가 있다. (default로..)

아래를 참조하면 된다!!

I just wanted to pass along a small tip that you might find useful. If you’ve become as big of a fan of docked figures as I have, you might be looking for a way to have figures docked by default when they are created. This is easy to do (but not obvious) by modifying default figure properties. The following command will cause all subsequent new figures in the current MATLAB session to open docked:

set(0,'DefaultFigureWindowStyle','docked')

Put this command in your startup.m file for this to be the default behavior for every MATLAB session.

Don’t like it? 
This will set things back to normal.

set(0,'DefaultFigureWindowStyle','normal')

Want to understand how this command works?
This is the standard graphics set command. The first argument is the handle to the root graphics object, i.e. the screen. This applies to all subequently generated graphics objects. When a figure is docked, it’s WindowStyle property is set to ‘docked’. Since this is a Figure property, I can modify it’s default behavior by appending DefaultFigure to WindowStyle. Hence,

set(0,'DefaultFigureWindowStyle','docked')

* Ref.

[1] http://blogs.mathworks.com/pick/2005/11/15/default-docked-figures/

컴퓨터의 주요 부품에는 CPU, 램, HDD 가 있습니다.

CPU는 연산장치, 램은 주기억장치, HDD는 보조기억장치 라고 생각하면 됩니다. 

아주 좋은 예를 보게 되었습니다. 

cpu는 사람의 두뇌, 캐쉬메모리는 기억력, HDD는 메모장!!

어떤 문제를 풀 때, 기억해서 바로 계산할 수 있으면 캐쉬메모리의 데이터를 쓰는 것이고

기억이 안나서 메모장을 뒤져야 한다면 HDD를 뒤지는 것이다! 

HDD는용량은 크지만 속도가 매우 느립니다.

캐쉬메모리에는 L1 ~ L3 까지 있습니다.

L1이 가장 가깝고 CPU에 내장되어 있어 빠름.

L2는 CPU와 함께 칩으로 따로 존재 하고 있으며 그 다음으로 빠름.

L3는 가장 멀리 있으며 메인보드에 존재하고 있음. 

      (요새 나오는 CPU는 L3를 지원합니다)

어쨌거나 캐쉬메모리는 용량이 작습니다. 속도는 빠르지만 단일기억이라고 생각하면 되겠습니다. 

캐쉬 메모리와 HDD 사이의 중간 다리 역할을 하는 것이 RAM이라고 생각하시면 되겠습니다. 

하지만 RAM은 컴퓨터가 꺼지면 저장하고 있던 데이터를 모두 잃어버립니다. 

램은 HDD로부터 필요한 데이터를 받아서 CPU로 전달을 해 줍니다.

(예를 들어 게임을 로딩하는 것 역시 HDD로부터 램으로 데이터를 전달하는 것이라고 하네요!!)

 The following example is the puma 560 manipulator whose joint 5 value equal to zero.

 In mathematics, we say the matrix has reduced the rank.

We can consider the velocity ellipse of the robot.

For a set of joint angles which lie on a circle in the plane of all possible joint angle velocities,

we mapped that into an ellipse in the space of all possible end-effector velocities.

We can invert the Jacobian to get the joint angles according to the spatial velocity. 
(If the Jacobian is not singular)

For example in Puma560, the singular configuration occurs when the joint angle q5 equals to zero.

If the joint 4 and joint 6 rotate by counter direction, their movements compensate each other.

Under this circumstance, the end-effector pose of the Puma560 will not change!

A singular Jacobian matrix indicates that the end-effector motion is unable to move in a particular direction..

The jacobian is updated every time step.

We know  the inverse of the rotation matrix is the transpose of it.

Now we can get the vector omega since we know about the structure of skew symmetric matrix.

Combine the translation part and rotation part.

... for all joints.

Now this is a Jacobian matrix.

Each column means the effect on the spatial velocity of the robot due to each joint velocity.

* ref

[1] https://moocs.qut.edu.au/courses/814/learn

* ref

[1] https://moocs.qut.edu.au/courses/814/learn

DENAVIT-HARTENBERG PARAMETERISATION

* ref

[1] https://moocs.qut.edu.au/courses/814/learn

* ref

[1] https://moocs.qut.edu.au/courses/814/learn