실내 자율이동로봇을 위한 ROS 기반 환경인지 및 판단 시스템 개발

초록

최근 배달 로봇, 물류 로봇과 같이 정해진 환경에서 반복 작업을 수행하는 로봇에 자율주행 기능을 적용하여 작업 자동화가 이루어지고 있다. 기존의 이동 로봇 자동화는 마그네틱 라인이나 표지판 등 지정된 표식을 사용하는 형태로 이루어졌으나, 자율주행을 적용하면 모바일 로봇이 자체적으로 작업 환경을 인지하여 새로운 환경에 빠르게 적응하고 활용될 수 있다. 하지만 대부분의 실내용 자율이동로봇은 환경, 크기, 비용의 제약을 갖기 떄문에 목적에 따라 최적화된 자율주행 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 실내용 자율 공정이동 로봇을 위한 ROS 기반 환경인지 및 판단 시스템을 개발한다. 환경인지 시스템은 스테레오 카메라와 Visual SLAM(Simultaneous Localization and Mapping, 동시적 위치추정 및 지도작성) 기술을 활용하여 로봇과 객체 간 거리 데이터를 포함하는 포인트 클라우드 및 지도를 생성한다. 판단 시스템은 IMU 센서 및 스테레오 카메라를 활용하여 실내에서 자율이동로봇의 상대위치 및 지도 상의 위치를 추정하고 출발지부터 목적지까지의 최단 경로 계획을 세운다. TurtleBot3 Burger, Nvidia Jetson Nano를 활용하여 모바일 로봇 플랫폼을 구축하고 ROS(Robot Operating System, 로봇 운영체제)를 미들웨어로 사용하여 각 모듈에서 센서 및 제어 데이터를 체계적으로 통신하도록 한다. 최종적으로 모바일 로봇 플랫폼을 활용하여 ROS 기반 환경인지 및 판단 시스템을 개발하고 획득한 정적지도의 정확도 및 전역경로계획 성능을 검증하는 것을 목표로 한다.