실습 환경 구성 (Black Coffee Robotics)

로봇 시뮬레이션 환경 구성 및 설치

1. 시뮬레이션 환경 구성을 위해 패키지 설치

   sudo apt-get install ros-humble-bcr-bot
   

2. 새 터미널에서 시뮬레이션 환경 확인

   ros2 launch bcr_bot gazebo.launch.py \\
   	camera_enabled:=True \\
   	two_d_lidar_enabled:=True \\
   	stereo_camera_enabled:=False \\
   	position_x:=0.0 \\
   	position_y:=0.0 \\
   	orientation_yaw:=0.0 \\
   	odometry_source:=odom \\
   	world_file:=small_warehouse.sdf
   

   

RGB-D 기반의 SLAM 알고리즘

RTAB-Map (Real-Time Appearance-Based Mapping)

RTAB Map SLAM Diagram

• RTAB-Map은 RGB-D 카메라, 스테레오 카메라, LIDAR 등 다양한 센서 조합등을 사용하여, 시각적 및 depth 정보를 기반으로 지도를 생성하고 자신의 위치를 동시에 추정하는 SLAM 기법입니다.

주요 특징

• 다양한 센서 지원
  • RGB-D 카메라, 스테레오 카메라, 2D LiDAR, IMU, Wheel Odometry 등의 다양한 센서 지원
• 키프레임 기반의 접근법
  • RTAB-Map은 전체 맵을 구성하기 위해 모든 프레임을 사용하지 않고, 중요한 프레임(키프레임)만을 사용 (메모리 절약)
• Loop Closure Detection
  • 로봇이 이전에 방문했던 장소를 다시 방문했을 때 이를 인식하고 위치추정을 개선하거나 지도의 연결성을 보장
• Graph-based Optimazation
  • 맵을 그래프로 표현하여 각 키프레임을 노드로, 키프레임 간의 이동을 엣지로 나타냄
  • 이 그래프를 최적화하여 로봇의 경로와 맵을 동시에 최적화
• 실시간 처리
  • 로봇이 움직이는 동안에도 지속적으로 위치를 추정하고 맵을 업데이트

활용 예시

• 센서 조합