2020년 한국항공우주학회에서 나온 논문으로, 핵심 내용은 PX4 기반 쿼드콥터에 스테레오 카메라를 사용하여 3차원 공간에서 자율탐사와 실시간 경로계획을 수행한 것이다. 경로계획을 위해 크게 광역 경로계획과 지역 경로계획으로 나누어 알고리즘을 수행했다.
광역경로계획
광역경로계획은 그리드 맵을 사용하는 A* 계열 알고리즘이 많이 사용된다. A* 알고리즘은 2차원에서는 8방향 3차원에서는 26방향으로 인접한 노드를 연결하여 경로를 생성한다. 하지만 이러한 A* 알고리즘은 직선과 45도 방향의 대각선만 사용할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 이러한 고정된 각도가 아닌 임의의 각도를 사용할 수 있는 Theta* 알고리즘이 만들어졌고, 또 A* 알고리즘의 검색 정보를 다음 검색에 재활용하여 빠른 속도로 탐색할 수 있는 D* 알고리즘 등이 연구되고 있다.
해당 논문에서는 A* 계열 알고리즘 중 속도가 가장 빠른 JPS 알고리즘을 사용했다. JPS 알고리즘은 논리적 동치 관계를 이용해 탐색 노드수를 크게 줄인 알고리즘이다. 그리드 맵의 크기가 커질수록 탐색 시간이 지수 함수 형태로 증가하는 A* 알고리즘을 선형에 가까운 탐색시간 증가율을 보이기 때문에 계산효율이 좋다는 특징이 있다.
지역경로계획
그리드 맵에 거리 정보를 추가하는 것은 그리드 맵의 각 장애물 셀마다 주변 셀에 거리 정보를 전파하는 방식으로 구현된다. 하지만 3차원 공간에서는 전파해야 할 정보가 상대적으로 많기 때문에 실시간 경로계획에 많은 시간이 소요된다. 이러한 계산효율 문제를 해결하기 위해 지역 그리드 맵이 사용된다. 아래 그림은 광역 경로계획(빨강)으로 출력된 경로를 지역 경로계획으로 수정한 경로(노랑)를 시각화한 것이다. 저자에 따르면 수정된 노란 경로가 더 안전한 경로라고 한다.
결과적으로 경로계획 알고리즘 수행 알고리즘으로 목표 속도와 yaw rate를 계산하여 PX4 노드에 Offboard 명령 메시지로 전달하여 드론을 제어한다. 이를 Gazebo 시뮬레이션 상에 적용하여 자율탐사로 매핑을 수행한 결과는 다음과 같다.
새롭게 알게 된 점은 경로계획 관련 알고리즘에 A*, Theta*, D* 이 사용된다는 점이고, 아직 사용해보지 않았지만 SLAM을 위해 Octomap을 사용한다는 점을 알게됨
2019년 한국통신학회에서 나온 논문이다. Gazebo 시뮬레이션 환경에서 드론에 LiDAR를 장착한 다음 장애물 회피 알고리즘을 통해 테스트를 한 것이 핵심이다. 장애물 회피 알고리즘은 가장 처음 직관적으로 떠올릴 수 있는 로직이자 심플한 절차로 수행된다.
목표를 정하고 장애물을 인식하고 장애물과 이에 반대 방향의 벡터를 만들고 목표 벡터와 반대 방향의 벡터를 결합하는 것이 골자다. 위와 같은 장애물 회피 알고리즘을 적용했을 때 아래와 같은 경로로 드론이 장애물을 회피하며 목표지점에 도달하게 된다.
이외에 몇 가지 팁이있다면 첫 번째는 드론을 너무 빠른 속도로 움직이면 관성에 의해 장애물에 부딪히기 때문에 드론의 최대 비행 속도를 적절히 제어해야 한다. 두 번째는 Gazebo 시뮬레이션은 URDF, SDF를 사용하는데 URDF가 SDF에 비해 ROS와 호환성이 좋아 로봇 모델링에 많이 사용한다는 것이다. SDF는 Gazebo 시뮬레이션에 사용할 수 있지만 ROS와 호환성이 좋지 않다고 한다. 따라서 URDF로 모델링하는 것이 최선이라고 함. 저자들은 URDF로 기술된 드론 모델에 추가코드를 통해 PX4Flow, SF-10a, RPLIDAR 센서가 장착된 드론을 모델링 했다. 세 번째는 원하는 모델(메쉬)이 없다면 Blender나 Sketchup와 같은 모델링 툴을 이용해 직접 모델을 구성할 수 있다.
Gazebo 내의 데이터를 가져오기 위해 gazebo plugin을 사용해 ros2 topic으로 구독하려는 과정에서 libgazebo_gps_plugin.so 파일을 로딩할 수 없다는 에러 메시지를 확인할 수 있었다. 해당 파일은 있었지만 gazebo가 해당 파일이 위치하는 디렉터리의 경로를 찾지 못하는 것으로 판단됐다. 찾다보니 리눅스에서 공유 라이브러리를 찾을 때 사용하는 환경변수 LD_LIBRARY_PATH 설정이 필요했고 아래 명령을 .bashrc 파일에 작성하여 셸이 열릴 때 마다 실행되도록 해주었다.
이러한 리눅스에서 사용하는 환경변수 외에도 Gazebo에서 사용하는 주요 환경변수들을 찾다보니 아래와 같은 환경변수를 확인할 수 있었다.
GAZEBO_PLUGIN_PATH
Gazebo plugin을 검색할 경로를 지정하는 변수다. 이는 LD_LIBRARY_PATH와 유사해보인다. 어떻게 같고 다를까? LD_LIBRARY_PATH는 실행 중인 프로그램이 공유 라이브러리 파일을 검색할 경로를 지정할 때 사용하는 환경변수다. 반면 GAZEBO_PLUGIN_PATH는 Gazebo 플러그인을 검색할 경로를 의미하는 환경변수다. 즉 GAZEBO_PLUGIN_PATH를 통해 Gazebo plugin을 찾고 LD_LIBRARY_PATH를 통해 Gazebo plugin이 필요로 하고 의존하는 공유 라이브러리 파일을 찾는다.
GAZEBO_MODEL_PATH
Gazebo에서 모델을 검색할 경로를 지정하는 변수다. 이를 통해 사용자 정의 모델이나 외부 모델 경로를 추가할 수 있다.
GAZEBO_RESOURCE_PATH
Gazebo에서 리소스 파일을 검색할 경로를 지정하는 변수다. 여기서 리소스란 월드, 모델, 플러그인 등을 뜻한다.
GAZEBO_MASTER_URI
Gazebo 마스터 서버의 URI를 설정하는 변수다. Gazebo의 다중 인스턴스를 실행하거나 원격 Gazebo 서버와 통신할 때 사용한다.
GAZEBO_MODEL_DATABASE_URI
Gazebo 모델 데이터베이스 서버의 URI를 설정하는 변수다. 즉 원격으로 Gazebo 모델 데이터베이스에 접근하고 모델을 다운로드 받을 때 사용한다
PX4에서 lockstep이란 PX4와 시뮬레이터(ex: Gazebo) 간 동기화/비동기화 여부를 의미한다. Lockstep이 설정되어 있을 경우 PX4와 시뮬레이터는 자체 속도로 실행되지 않고 센서와 액츄에이터 메시지를 서로 기다리게 된다. 만약 설정되어 있지 않을 경우 PX4와 시뮬레이터는 각자의 속도로 수행된다. 이를 설정하기 위한 두 방법이 있다. 첫 번째는 PX4에서 설정하는 것이고 두 번째는 시뮬레이션 관련 파일에서 설정하는 것이다.
PX4에서 Lockstep을 해제하기 위해서는 make px4_sitl_default boardconfig 명령을 통해 보드 설정으로 접속하면 다음과 같은 화면을 볼 수 있다.
위 화면에서 방향키를 이용해 Toolchain에 들어가면 아래와 같이 “Force disable lockstep”이 있다.
기본값으로 활성화로 설정되어 있고 비활성화를 원할경우 엔터를 통해 비활성화 설정이 가능하다.
만약 시뮬레이션(Gazebo)에서 Lockstep을 해제하기 위해서는 SDF 파일 수정이 필요하며 아래 요소를 .sdf 파일에 추가해준다.
ROS에서 명령을 실행하는 방법은 두 가지로 run과 launch가 있다. run은 단일한 명령이고 launch는 run의 집합이다. 만약 두 개의 ros 명령을 수행하려면 터미널 두 개를 띄우거나 실행하려는 두 명령을 다 입력해주어야 한다. ROS를 다루다보면 여러 ROS 명령을 수행해야 하므로 효율성을 위해 사실상 launch를 실질적으로 더 많이 사용한다. 파이썬을 이용해 launch 파일을 만들고 gazebo와 rviz를 띄우는 일종의 hello world를 수행해보자.
이를 위해 가장 먼저 작업 디렉터리를 생성하고 작업 디렉터리로 들어간다.
mkdir -p test_ws/src
cd test_ws/src
ROS는 패키지 단위로 프로그래밍이 이뤄지므로 아래 ROS 명령을 통해 패키지를 생성한다.
“gazebo_pkg”는 생성할 패키지 명이다. --buile-type은 사용할 빌드 시스템을 의미한다. ROS1에서는 catkin이 사용되었으나 ROS2에서는 catkin의 업그레이드 버전인 ament를 사용한다. 여기서 ament_python은 파이썬 전용 ament 빌드 시스템이다. 위 명령어를 수행하면 다음과 같이 패키지 폴더가 생성되며 폴더로 들어가면 아래와 같은 파일이 자동으로 생성된다.
목표는 시뮬레이션을 위한 gazebo와 시각화를 위한 rviz를 같이 띄우는 것이다. 이를 위해 launch 파일을 만들어야 하며 이러한 launch 파일이 담길 폴더를 ‘launch’로 생성해준다. 이는 ROS 개발에 있어 컨벤션으로 가급적 지켜주면 좋다. 이후 test.launch.py를 만들어 준다.
이후 gazebo와 rviz2를 실행하는 아래 코드를 test.launch.py 파일에 작성해준다
코드를 살펴보자면 launch 파일이 실행되기 위해 반드시 generate_launch_description 함수를 만들어야 한다. 이후 LaunchDescription에 수행할 명령을 리스트로 담아주면 된다. LaunchDescription은 해당 launch 파일이 실행해야 할 목록을 기술하는 클래스다. 안을 살펴보면 ExecuteProcess 클래스가 두 개 있다. 사용법이 매우 간단한 형태로 수행할 명령을 cmd 인자에 입력해주고 output 인자를 통해 로그를 터미널에 출력해줄 수 있도록 screen을 입력한다.
cd ~/test_ws
source /opt/ros/humble/local_setup.bash
ROS2 환경을 현재 셸 세션에 로드하여 ROS2 실행에 필요한 실행파일, 라이브러리, 환경변수 등에 접근할 수 있도록 하는 명령어다.
터미널이 새로 열릴 때 마다 새로운 세션이 생성되므로 매번 입력해주어야 한다. 귀찮다면 .bashrc에 해당 명령어를 입력해두면 터미널이 생성될 때 마다 자동으로 실행된다.
참고로 setup.bash가 있고 local_setup.bash가 있다. 둘 간의 차이점은 전자는 전역적으로 설치된 패키지 설정이고 후자는 지역적으로 설치된 패키지에 대한 설정을 수행한다. setup.bash를 수행하면 전역적으로 수행되어 간편하지만 다른 패키지와 충돌(?)이 발생할 수 있으므로 가급적(?) local_setup.bash를 사용한다.
만약 위 명령을 수행하지 않고 launch 파일을 실행하면 다음과 같이 만들어주었던 패키지 폴더를 찾지 못했다는 에러를 확인할 수 있다.
위 명령을 수행하고 다시 실행해보자. 이번엔 다른 에러가 발생했다. gazebo_pkg 폴더 안에 test.launch.py가 없다고 한다.
이렇게 에러가 발생하는 이유는 빌드 당시 setup.py를 제대로 설정해주지 않아서 발생한다.
~/test_ws/src/gazebo_pkg/setup.py에 들어가서 아래 15번째 줄에 있는 os.path.join(’share’, package_name, ‘launch’), glob(’launch/*.launch.py’))를 추가해주자. (import os, from glob import glob도 함께)
이후 다시 colcon build --symlink-install --packages-select gazebo_pkg 명령을 통해 빌드를 다시 수행한 뒤, launch 파일 실행을 위해 ros2 launch gazebo_pkg test.launch.py를 수행해주면 아래와 같이 gazebo와 rviz2가 함께 실행되는 것을 확인할 수 있다.
만약 gazebo를 실행할 때 시뮬레이션 환경이 구성되어 있는 world 파일을 넣고자 한다면 test.launch.py와 setup.py를 아래와 같이 살짝만 코드를 바꿔 world 파일 경로 인자를 추가해주는 방식으로 gazebo 실행 시 이미 만들어진 시뮬레이션 환경을 구성할 수 있다. (world 파일이 없다면 이전 포스팅 참고)
Gazebo를 통해 시뮬레이션을 수행하기 위해선 시뮬레이션 환경구성에 필요한 모델을 추가해야 한다. 가령 자율주행이라면 모델은 차, 버스, 신호등, 횡단보도 등이 될 수 있다. 이러한 모델을 통해 구성한 시뮬레이션 환경은 반복해서 사용하기 때문에 Gazebo를 실행할 때 마다 이미 만들었던 모델을 불러올 수 있어야 한다. 이를 불러오기 위해서는 모델들을 담은 .world 파일이 필요하다. gazebo에서 모델을 만든 다음 .world 파일로 저장함으로써 생성할 수 있다.
gazebo 실행
gazebo --verbose
gazebo가 실행되면 위와 같이 아무 것도 없는 plane world가 나타난다. 이후 Insert 탭을 통해 모델을 추가하여 world를 구성할 수 있다.
로컬에 저장해둔 모델이 있다면 이를 사용할 수도 있지만 서버에서 제공해주는 모델을 사용해서 world를 구성할 수 있다. 맨 아래 http://models.gazebosim.org를 클릭해보면 해당 서버에서 제공해주는 모델 리스트를 아래와 같이 확인할 수 있다.
간단한 예시로 Bus와 SUV를 다음과 같이 불러올 수 있다.
world 파일로 저장하는 단축키인 Ctrl + Shift + S를 통해 저장할 수 있다. test.world 파일로 다음과 같이 저장하고 gazebo를 종료한다.
두 모델이 담긴 world 파일을 불러오기 위해 gazebo가 실행될 때 아래와 같이 명령어를 입력해주면 구성했던 시뮬레이션 환경을 다시 로딩할 수 있다.
만약 풀버전을 다운로드 받고 싶다면 sudo apt install ros-humble-desktop-full 명령을 실행할 것. (차이점 파악 필요..)
1.8 ROS2 동작에 필요한 패키지 설치 (통신 라이브러리, CLI 도구 등 포함)
sudo apt install ros-humble-ros-base
2. ROS2 설치 검증
검증 1 - 통신 가능 여부
ROS2의 'Hello World'를 통해 정상적으로 설치되었는지를 확인한다. 이는 두 개의 터미널로 데이터를 주고 받는 것이 가능한지를 확인함으로써 가능하다. Talker와 Listener가 있고 Talker가 터미널에서 출력하는 메시지를 Listener가 받아서 그대로 출력할 수 있는지를 검증한다.
Talker 실행 (C++ 기반)
source /opt/ros/humble/setup.bash
ros2 run demo_nodes_cpp talker
Listener 실행 (Python 기반)
source /opt/ros/humble/setup.bash
ros2 run demo_nodes_py listener
(ROS2는 C++과 Python을 함께 지원한다.)
위 명령들을 실행하면 두 터미널에서 다음과 같은 형태로 Talker가 출력한 값을 Listener가 받아와 그대로 출력하는 것을 확인할 수 있다.
매번 source /opt/ros/humble/setup.bash를 입력하는 것이 귀찮으니 .bashrc 파일에 넣어 터미널이 실행될 때 자동으로 실행되도록 하자
ROS2에서 패키지를 빌드하는 명령이 잘 수행되는지 여부를 판단하여 ROS2가 정상적으로 설치되었음을 확인한다.
soruce ~/opt/ros/humble/setup.bash
mkdir -p ~/robot/src/
cd ~/robot
colcon build --symlink-install
위 명령을 수행하면 다음과 같이 기존의 src 폴더와 더불어 build, install, log가 생성되며 이와 같이 생성된다면 ROS2가 정상적으로 설치된 것이다.
아래는 동일한 내용으로 위와 같이 WSL이 아니라 Ubuntu 22.04를 설치하여 빌드 가능함을 확인하였다.
3. Gazebo 설치
Gazebo는 시뮬레이션 환경이다. 개발한 로봇 관련 알고리즘을 하드웨어에 적용시키기 이전에 소프트웨어적인 시뮬레이션을 통해 정상적으로 동작하는지 검증하기 위해 사용한다. 실제와 같이 중력, 기압, 고도, 풍속 등의 요소 등을 적용하여 시뮬레이션 할 수 있다. Gazebo이외에 MS에서 만든 Airsim이나 JMavSim도 있지만 상대적으로 레퍼런스가 많아 개발에 조금 더 용이한 Gazebo를 설치한다. 참고로 아래는 오픈소스 시뮬레이터 비교 표다.
3.1 gazebo 설치
sudo apt-get -y install gazebo
(만약 gazebo 설치가 정상적으로 이뤄지지 않은 것 같다면 아래 명령 수행 - 차이점 파악 필요...)
sudo apt install ros-humble-gazebo-ros
위 명령을 통해 gazebo를 설치하고 난 뒤 다음과 같이 명령어를 수행하면 아래와 같이 Gazebo 시뮬레이터가 실행된다.
gazebo --verbose
만약 Failed to execute child process "dbus-launch" 에러가 발생하면 dbux-x11 패키지를 설치해줄 것
sudo apt install dbux-x11
4. ROS2 시각화 툴 설치 확인
ROS2에서 이뤄지는 통신 과정이나 시뮬레이션 상황을 시각화해서 보아야 할 때가 있다. rviz2가 시각화 도구다. ROS2 패키지 설치시 함께 설치된다. 아래와 같이 터미널에 rviz2를 실행하면 시각화 프로그램이 실행됨을 확인할 수 있다.
