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유다시티, 자율주행차 시뮬레이터 오픈소스로 공개

http://www.bloter.net/archives/271788

온라인 교육 업체 유다시티가 자율주행차 시뮬레이터를 오픈소스 기술로 공개했다고 2월8일 밝혔다.

이번에 공개한 시뮬레이터는 유다시티 온라인 강의 ‘자율 주행차 엔지니어링 과정’의 일부 수업 자료다. 자율 주행차 엔지니어링 과정은 유다시티 뿐만 아니라 BMW, 우버, 디디추싱, 메르세데스 벤츠, 엔비디아 등이 함께 협력해 만든 강의로 딥러닝, 컨트롤러, 컴퓨터 비전, 자동차 하드웨어 등을 가르친다. 강의는 유다시티 설립자이자 과거 구글에서 자율주행차 개발을 이끈 세바스찬 스런이 직접 진행하기도 하다. 유다시티는 이 강의를 위해 오픈소스 자율자동차 소프트웨어를 개발하고 있으며, 이와 관련된 소스코드를 깃허브에 전부 공개했다. 여기에는 주행 기록 데이터, 딥러닝 모델, 카메라 마운트 기술 등이 포함돼 있다.

• 유다시티 자율주행차 시뮬레이션 깃허브 링크
   https://github.com/udacity/self-driving-car-sim
• 유다시티 자율주행차 오픈소스 소개 페이지

A self-driving car simulator built with Unity http://udacity.com/self-driving-car

Welcome to Udacity's Self-Driving Car Simulator

This simulator was built for Udacity's Self-Driving Car Nanodegree, to teach students how to train cars how to navigate road courses using deep learning. See more project details here.

All the assets in this repository require Unity. Please follow the instructions below for the full setup.

Avaliable Game Builds (Precompiled builds of the simulator)

Instructions: Download the zip file, extract it and run the exectution file.

Version 2, 2/07/17

Linux Mac Windows

Version 1, 12/09/16

Linux Mac Windows 32 Windows 64

Unity Simulator User Instructions

1. Clone the repository to your local directory, please make sure to use Git LFS to properly pull over large texture and model assets.

2. Install the free game making engine Unity, if you dont already have it. Unity is necessary to load all the assets.

3. Load Unity, Pick load exiting project and choice the self-driving-car-sim folder.

4. Load up scenes by going to Project tab in the bottom left, and navigating to the folder Assets/1_SelfDrivingCar/Scenes. To load up one of the scenes, for example the Lake Track, double click the file LakeTrackTraining.unity. Once the scene is loaded up you can fly around it in the scene viewing window by holding mouse right click to turn, and mouse scroll to zoom.

5. Play a scene. Jump into game mode anytime by simply clicking the top play button arrow right above the viewing window.

6. View Scripts. Scripts are what make all the different mechanics of the simulator work and they are located in two different directories, the first is Assets/1_SelfDrivingCar/Scripts which mostly relate to the UI and socket connections. The second directory for scripts is Assets/Standard Assets/Vehicle/Car/Scripts and they control all the different interactions with the car.

7. Building a new track. You can easily build a new track by using the prebuilt road prefabs located in Assets/RoadKit/Prefabs click and drag the road prefab pieces onto the editor, you can snap road pieces together easily by using vertex snapping by holding down "v" and dragging a road piece close to another piece.

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텐서플로(Tensorflow) 시작하기

https://gist.github.com/haje01/202ac276bace4b25dd3f

소개

텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리입니다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용하였습니다.

데이터 플로우 그래프

데이터 플로우 그래프는 수학 계산과 데이터의 흐름을 노드(Node)와 엣지(Edge)를 사용한 방향 그래프(Directed Graph)로 표현합니다.

노드는 수학적 계산, 데이터 입/출력, 그리고 데이터의 읽기/저장 등의 작업을 수행합니다. 엣지는 노드들 간 데이터의 입출력 관계를 나타냅니다.

엣지는 동적 사이즈의 다차원 데이터 배열(=텐서)을 실어나르는데, 여기에서 텐서플로우라는 이름이 지어졌습니다.

텐서(Tensor)는 과학과 공학 등 다양한 분야에서 이전부터 쓰이던 개념입니다. 수학에서는 임의의 기하 구조를 좌표 독립적으로 표현하기 위한 표기법으로 알려져 있지만, 분야마다 조금씩 다른 의미로 사용됩니다. 여기에서는 학습 데이터가 저장되는 다차원 배열 정도로 이해하시면 되겠습니다.

특징

텐서플로우는 다음과 같은 특징을 가집니다:

• 데이터 플로우 그래프를 통한 풍부한 표현력
• 코드 수정 없이 CPU/GPU 모드로 동작
• 아이디어 테스트에서 서비스 단계까지 이용 가능
• 계산 구조와 목표 함수만 정의하면 자동으로 미분 계산을 처리
• Python/C++를 지원하며, SWIG를 통해 다양한 언어 지원 가능

이후의 설명은 Python을 중심으로 진행하겠습니다. (pip를 통한 Python3설치는 개발 중으로, Python2 기반으로 하겠습니다.)

"구글이 텐서플로우를 오픈소스로 한 것은, 기계 학습이 앞으로 제품과 기술을 혁신하는데 가장 필수적인 요소라고 믿기 때문입니다." - Google Brain Team

설치

텐서플로우는 설치가 비교적 쉬운 편입니다만, 다음과 같은 제약이 있습니다:

• Unix계열 OS(Linux/Mac OSX)만 지원합니다.
• GPU 버전은 Linux만 지원합니다.

Linux / Mac OSX

Unix 계열 OS를 사용하시는 분들은 공식 페이지의 설치 문서를 참고하시면 쉽게 설치할 수 있습니다.

윈도우

윈도우 사용자 분들은 가상 머신을 이용하거나, 도커 툴박스 설치 후 진행하시기 바랍니다.

이미지를 받고 컨테이너 실행

텐서플로우의 도커 이미지는 소스코드, 예제, 툴도 포함되어 있기에 풀 버전을 받는 것을 권합니다.

Linux / Mac OSX

Unix 계열 OS에서는 아래의 명령을 실행하면 이미지를 받고 컨테이너가 실행됩니다. 컨테이너 실행 후 자동으로 컨테이너 안의 쉘 환경으로 들어가게 됩니다.

docker run -it b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full

컨테이너 안의 /tensorflow 폴더에 소스가 설치되어 있습니다. (주의: 이 폴더에서 모듈을 import 하시면 에러가 발생합니다. )

윈도우

윈도우의 경우 Docker QuickStart Terminal 실행 후(이때 고래 그림 아래의 IP를 기억해 둡니다) 아래와 같이 실행하시기 바랍니다.

winpty docker run -it -p 8888:8888 b.gcr.io/tensorflow/tensorflow-full

이미지를 받은 후 컨테이너가 실행되면, Jupyter 노트북 서버가 자동으로 시작된 상태입니다. 웹브라우저에서 '위의IP:8888'을 입력하면 Jupyter Notebook 환경에 접속됩니다. 여기에서 tensorflow를 사용하실 수 있습니다.

동작 확인

설치가 잘 되었는지 다음의 코드로 확인해봅니다.

$ python

>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print sess.run(hello)
Hello, TensorFlow!
>>> a = tf.constant(10)
>>> b = tf.constant(32)
>>> print sess.run(a+b)
42
>>>

.

세상에 세 가지 싸움이 있다.

그중 하나는 사람과 자연의 싸움이고,

또 하나는 사람과 사람의 싸움이며,

마지막 하나는 자신과의 싸움이다.

이중에서 가장 힘든 싸움은 자신과의 싸움이다.

- 빅토르 위고

진정한 승자는 다른 사람과의 경쟁이 아닌

자신과의 경쟁에서 이긴 사람입니다.

나의 유일한 경쟁자는 어제의 나여야 합니다.

어제보다는 오늘, 오늘 보다는 내일이 더 좋아질 수 있도록 하는

꾸준한 노력이 최고의 나를 만듭니다.

.

행복이 무엇이냐는 질문을 가끔 받습니다.

불행을 느끼지 않을 때가 바로 행복한 때라고 

대답합니다. 그러고 보면 인생은 불행할 때보다 

행복할 때가 훨씬 더 많습니다. 그러나 우리 

인간의 탐욕은 늘 저 먼 데를 보고 있어서

바로 눈 앞에 있는 행복을 

못 보는 것입니다.

- 조정래의《황홀한 글감옥》중에서 - 

* 사람들은 행복하기를 소망하고 노력합니다.

행복하려고 일하고 노력합니다. 행복의 반대말은 

불행이라고 합니다. 생각해 보면 불행하지 않은 때가

바로 행복한 때입니다. 행복은 멀리 있는 것이 아니라 

바로 지금 나의 마음이 불행하다고 느끼지 않을 때가

행복한 순간입니다. 지금 서 있는 자리에서 

행복을 느끼시기를 바랍니다.

우리는 

우리의 정신을 

고요한 물처럼 맑게 할 수 있다. 

그러면 존재들이 우리 주위로 와서 

자신의 본래 모습을 보고 한동안 더 맑고, 

더 강렬한 삶을 살아가게 된다. 

우리의 고요함으로 말미암아 

이런 삶이 가능하다. 

- 브랜든 베이스의《치유, 아름다운 모험》중에서 -

* 철갑옷을 온몸에

둘렀다고 해서 강한 것이 아닙니다.

철갑옷이 뚫리는 순간 가장 약하고 허망해집니다.  

물처럼 맑고, 물처럼 고요하고, 물처럼 부드러운 것이 

가장 강한 것입니다. 물처럼 맑고 고요한 정신은

낮은 곳이면 어디든 흘러 들어갑니다.