[2025 ROS 스터디] 조원영 #4주차- SLAM과 내비게이션

1. 내비게이션과 구성 요소

• Navigation = 차량 자동 항법 장치

1. 위치 : 로봇의 위치를 계측/측정하는 기능
   • GPS (Global Positioning System)
     • 오차
     • 날씨
     • 실외
   • Indoor Positioning Sensor (IPS)
     • Landmark (Color, IR Camera)
     • Indoor GPS
     • Wifi SLAM
     • Beacon
   • 추측 항법 (Dead Reckoning)
     • 양 바퀴 축의 회전 값을 이용
     • 이동 거리와 회전 값을 계산, 위치 측정
     • 바닥 슬립, 기계적, 누적 오차 발생
     • IMU 등의 관성 센서, 필터로 위치 보상
     • 칼만필터 시리즈
       • 잡음이 포함되어 있는 선형 시스템에서 대상체의 상태를 추적하는 재귀 필터
       • 베이즈 확률 기반
       • 예측 (Prediction)
         • 모델을 상정하고 이 모델을 이용해 이전 상태로부터 현재 시점의 상태를 예측
       • 보정 (Update)
         • 앞 단계의 예측 값과 외부 계측기로 얻은 실제 측정 값 간의 오차를 이용해 더욱
         • 정확한 상태의 상태 값을 추정하는 보정
     • 필요한 정보
       • 양 바퀴 축의 엔코더 값 E (모터 축인 경우 기어비로 재계산)
       • 바퀴 간 거리 D
       • 바퀴의 반지름 r
     • 한계점 : 어디까지나 상대위치이며, 추정값일 뿐이다.
2. 센싱 : 벽, 물체 등의 장애물을 계측하는 기능
   • 거리 센서
     • LRF
     • 초음파 센서
     • 적외선 거리 센서 (PSD)
   • 비전 센서
     • 스테레오 카메라
     • 모노 카메라
     • 전 방향 옴니 카메라
   • Depth Camera
     • SwissRanger
     • Kinect-2
     • RealSense
     • Kinect
     • Xtion
     • Carmine(PrimeSense)
     • Astra
3. 지도 : 길과 장애물 정보가 담긴 지도
   • 도로와 같은 기반 시설의 경우 디지털 지도도 가능
   • 병원, 카페, 회사, 가정집의 지도 → Privacy 문제 발생
   • 위치, 센싱 기능을 이용해 지도를 만듦 = SLAM
4. 경로 : 목적지까지 최적의 경로를 계산하고 주행하는 기능
   • 내비게이션 (Navigation)
   • 위치 추정 (Localization / Pose estimate)
   • 경로 탐색 / 계획 (Path search and planning)
   • Dynamic Window Approach (DWA)
   • A 알고리즘 (A star)*
   • Potential Field
   • Particle Filter
   • Graph

• 위치 + 센싱으로 지도를 만듦 = SLAM
• 위치 + 센싱 + 지도로 경로를 만듦 = Navigation

2. SLAM 실습, 응용, 이론

• SLAM = Simultaneous Localization And Mapping = 동시적 위치 추정 및 지도 작성
• 많이 사용하는 패키지 = Gmapping, Cartographer
• Gmapping
  • OpenSLAM에 공개된 SLAM의 한 종류
  • ROS에서 패키지로 제공
  • 특징
    • Rao-Blackwellized 파티클 필터
    • 파티클 수 감소
    • 그리드 맵
  • 하드웨어 제약 사항
    • X, Y, θ 속도 이동 명령
      • 차동 구동형 모바일 로봇 (Differential Drive Moblie Robot)
      • 전 방향 이동 로봇 (Omni-Wheel Robot)
    • 주행기록계 (Odometry)
    • 계측 센서 : 2차 평면 계측 가능 센서 (LRF, LiDAR, Kinect, Xtion 등)
    • 직사각형 및 원형의 로봇

1. sensor_node 구동
   • Gmapping에 센서의 raw data를 전송
   • 형식 : sensor_msg/LaserScan
2. teleop 노드 실행
   • velocity 값을 turtlebot3_core로 보냄
3. core에서 로봇을 구동
4. tf형태로 Gmapping에 센서의 위치 정보를 전달
5. 센서와 turtlebot3_core에서 전달 받은 센서 데이터와 센서의 위치 정보로 지도 작성
6. 지도 정보를 map_server에 전달
7. map_server에 저장

3. 내비게이션 실습, 응용, 이론

• Dynamic Window Approach (DWA) : Local Plan에서 주로 사용
• 로봇의 속도 탐색 영역 (Velocity Search Place)에서 로봇과 충돌 가능한 장애물을 회피하면서
• 목표점까지 빠르게 다다를 수 있는 속도를 선택하는 방법

Goal에 알맞게 도착하기 위한 병진속도 (v)와 회전속도 (w)를 잘 구해야 한다.