[2025 ROS 스터디] 이호휘 #4주차 - SLAM과 내비게이션

Slam과 내비게이션

구성
 - 내비게이션과 구성요소
 - Slam 실습 / 응용 / 이론
 - 내비게이션 실습 / 응용 / 이론

 
 - 로봇에서의 길찾기 -> 네가지가 추후 사용될 패키지, 메시지가 될 수 있음
 
  A) 위치 : 로봇의 위치 계측/추정하는 기능
  
   A-1) GPS (Global Positioning System)
    - 제약조건 : 오차 / 날씨 / 실외
    
   A-2) Indoor Positioning Sensor (IPS)
    - Landmark
     - 마크를 벽이나 물체에 부착 후 사용 
     - 로봇 상단에 장착 / 높은 정확도
     - 인프라를 구축한 후에 사용 가능하다는 점에서 부족함
     
    - Inddor GPS
     - 특정 신호를 보내는 장비를 실내에 장착 후 위성처럼 사용
    
    - Wifi SLAM
    - Beacon
   
   A-3) 추측항법 (dead reckoning)
    - 양 바퀴 축의 회전 값을 이용
    - 이동거리와 회전 값을 계산후 위치 측정
    - 슬립 등으로 인해 오차 발생
    - 필요 정보 : 양 바퀴 축의 엔코더 값 E, 바퀴가 거리 D, 바퀴 반지름 r
    
     
  B) 센싱 : 벽, 물체 등의 장애물의 계측하는 기능
   - 거리센서
    - LRF, 초음파센서, 적외선 거리센서
    
    - 비전센서
     - 스테레오 카메라, 모노 카메라, 전 방향 옴니 카메라
    
    - Depth Camera
   
   
  C) 지도 : 길과 장애물 정보가 담긴 지도
   - 로봇 구동 시 지도가 필요함
   - 지도가 없으면 SLAM을 이용
   
   
  D) 경로 : 목적지까지 최적 경로를 계산하고 주행하는 기능
   - 내비게이션 (Navigation)
   - 위치 추정 (Localization / Pose estimation)
   - 경로 탐색/계획 (Path search and planning)
   - Dynamic Window Approach
   - A* 알고리즘
   - Potential Field
   - Particle Filter
   - Graph
 
 
  - 위치 + 센싱 -> 지도 : SLAM
  
  - 위치 + 센싱 + 지도 -> 경로 : Naviation
   -> ROS의 메시지
  
  
 1. Slam
 - Simultaneous Localization And Mapping / 동시적 위치 추정 및 지도 작성
 
  - Gmapping
   - OpenSLAM에 공개된 SLAM 의 한 종류
   - ROS에서 패키지로 제공
  
   - 하드웨어 제약 사항
    - X, Y, Theta 속도 이동 명령을 받도록 되어 있음
    - 주행기록계를 측정할 수 있게 되어있어야함
    - 2차 평면 계측 가능 센서 / 공간측정 시 많은 데이터를 필터링 후 사용
    - 직사각형 및 원형의 로봇
    
 - SLAM 관련 노드들의 처리과정
  1. sensor_node 구동
   - Gmapping에 센서 raw data 전송
   - 형식 : sensor_msg/LaserScan
  2. teleop 노드 실행
   - 로봇의 core 부분에 제어 값 전송 ex) velocity
   - 형식 : geometry_msg/Twist
   
  3. core에서 처리
   - tf 데이터 Gmapping에 전송
   
  4) scan과 tf 두개로 지도 생성
   - 두개의 데이터가 Gmapping 패키지
   
  5) map_server에 저장
  

다이어그램

  
 - 위치 추정 (Localization)
  A) 칼만 필터 (Kalman filter)
   - 잡음이 포함되어 있는 선형 시스템에서 대상체의 상태를 추적하는 재귀 필터
  
  B) 파티클 필터 (Particle Filter)
   - 시행착오법을 기반으로한 시뮬레이션을 통하여 예측하는 기술
   - 과정 : 초기화 -> 예측 -> 보정 -> 위치추정 -> 재추출
  
  
 2. Navigation (차량 자동 항법 장치)
  - Dynamic Window Approach (DWA)
   - 위치 기반 영역을 속도 기반 영역으로 변환
   - 장애물을 회피하며 목표점까지 최단시간으로 도달할 수 있는 속도를 선택하는 방법
   - 사용 정보
    - 병진속도, 회전속도, 가능 속도 영역, 허용 속도 영역, 다이나믹 윈도우 안의 속도 영역

 

 

 

DWA의 구동 방식을 그림으로 나타내었다.