- 숭실대학교 스마트시스템소프트웨어학과 재학생끼리 계획한 통합실내지도 솔루션을 제공하기위한 프로젝트 입니다.
- unanimous 초기버전
- rtabmap_ros, realsense_ros 패키지와 라이브러리가 추가로 필요하다.
- raspberry pi 4
- turtle - 2wd mobile platform
- Li-po battery
- realsense D435
- rplidar a1
- 2륜 mobile robot을 이용하여 자율주행 시스템을 탑재한다.
- 자율주행 시스템을 위한 slam알고리즘 구동을 위한 센서들을 부착한다.
- 로봇에 장착된 realsense D435를 이용하여 point cloud map을 만든다.
- 모든 센서와 로봇간의 TF정보를 설정하고, odometry를 이용하여 값을 보정한다.
- 최종적으로 만들어진 point cloud map을 사용자들에게 제공하고, 경로안내 시스템을 구현한다.
- 숭실대학교 몇개의 건물들의 실내구조를 RGB-D 속성의 point cloud map으로 만들어서 서비스
- 자율주행을 위한 런치파일이다.
$ roslaunch total_launch total_launch.launch --screen- realsense D435를 구동하기 위해 작성한 메뉴얼 입니다.
# if realsense-ros does not exist, you should read this menual.
$ cd ../src
$ git clone https://github.com/IntelRealSense/realsense-ros.git
# ddynamic_reconfigure package install
$ cd ../src
$ git clone https://github.com/pal-robotics/ddynamic_reconfigure.git
# realsense SDK install
$ cd
$ git clone https://github.com/IntelRealSense/librealsense.git
$ cd ~/librealsense
$ mkdir build
$ cmake ..
$ make -j4
$ sudo make install
# rtabmap install. (if ROS is already installed on ubuntu 16.04)
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install libsqlite3-dev libpcl-dev libopencv-dev git cmake libproj-dev libqt5svg5-dev
## Not working rtabmap which is must installed with opencv3.xx
# rtabmap library download
$ cd
$ git clone https://github.com/introlab/rtabmap.git
$ cd rtabmap/build
$ cmake ..
$ make -j4
$ sudo make install
# rtabmap-ros package install
$ cd ../src
$ git clone https://github.com/introlab/rtabmap_ros.git
# installation realsense2 D435 firmware(web site)
https://dev.intelrealsense.com/docs/firmware-update-tool?_ga=2.88126104.203762601.1566118510-1030599472.1566118510
# launch mapping
$ roslaunch realsense2_camera rs_aligned_depth.launch
$ roslaunch rtabmap_ros rtabmap.launch rtabmap_args:="--delete_db_on_start" depth_topic:=/camera/aligned_depth_to_color/image_raw rgb_topic:=/camera/color/image_raw camera_info_topic:=/camera/color/camera_info- 숭실대학교의 한경직기념관 1층 pointcloud map을 unanimous_v1 로봇으로 만든 모습이다.
- 숭실대학교의 형남공학관 4층 pointcloud map을 unanimous_v1 로봇으로 만든 모습이다.
- 2번 pointcloud map을 확대한 사진이다.
- unanimous v1를 수정 보완한 프로젝트.
- raspberry pi4에 ROS를 포팅해야한다. (현재 우분투를 지원하지 않음)
- velodyne, turtlebot3의 추가 패키지가 필요하다.
- 기존 pointcloud map을 만들때 realsense D435를 사용하였지만, v2에서는 velodyne VLP16 LiDAR를 사용함.
- 하드웨어도 전부 새로 설계한 프로젝트이다.
- raspberry pi 4
- turtlebot3 waffle
- 40800mAh AC 220V sub battery (2ea)
- Velodyne VLP 16channel LiDAR
- Asus x560U laptop
- 기존 mobile robot의 모터의 회전힘의 부족으로 인한 문제점을 보완하기 위해 waffle사용.
- velodyne VLP16 LiDAR로 실내구조를 스캔하기위해 로봇플랫폼을 변경.
- ndt_mapping의 loopclosing 문제를 해결하기위해 graph based slam알고리즘으로 보정함.
- 반복적인 구조의 고층건물을 쉽게 스캔하기위해 구간별 2d map을 작성하고, 자율주행으로 맵을 스캔함.
- mapping 알고리즘이 고사양을 요구하기 때문에 rosbag을 이용하여 raspberry pi에 LiDAR data를 저장후 노트북으로 처리.
- 현재 숭실대학교 교정 pointcloud map과 몇몇의 건물의 pointcloud map을 합쳐서 제공중.
- 대회를 위한 강남 코엑스, 세종대 광개토홀의 실내지도도 서비스 가능.
- 고정밀 3차원 실내지도 이기 때문에 많은 응용분야에 적용가능.
- 서버를 구동하여 3차원 실내지도를 사용자들에게 시각화서비스를 제공함.
- 건물 내부 네비게이션 서비스 뿐만아니라, 건물 → 건물 path finding 서비스 제공 중.
- 실제 실내 건물구조와 오차율은 0.1% 이내이다.
# make a 2d map for autonomous mobile system
$ roslaunch total_launch 2dMapping.launch
# run turtlebot waffle
$ roslaunch total_launch total_launch.launch
# record pointcloud data topic
$ rosbag record -o "(file name)" "(topic name)"
# 3d mapping (you have to use rosbag data)
$ roslaunch ndt_mapping ndt_mapping.launch
# if your 3d map has loopclosing, run g2o.
$ roslaunch hdl_graph_slam hdl_graph_slam_centrair.launch
# run rosbag file
$ rosbag play "(your bag file)"- 강남 코엑스의 대회장 일부분을 unanimous 프로젝트로 만든 실내지도이다.
- 1번을 자세히 확대한 사진이다.
- 강남 코엑스의 바닥과 천장을 제거한 실내지도이다.
- sw 인재페스티벌 대회에 참가하였을때 세종대학교의 광개토홀의 3차원 실내지도이다. 입구부터 unanimous 부스까지 경로를 안내함.
- 현재 서버에서 사용자에게 제공하고있는 숭실대학교의 형남공학관 실내 3차원 지도이다.
- 실제 숭실대학교 형남공학관 사진
** 관련 기사나, 로봇에대한 자세한정보, 시연영상, 동작영상은 아래 링크를 참조하시면 됩니다.