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uXRCE-DDS: Extremely Resource Constrained Environment - Data Distribution Service

uXRCE-DDS는 미들웨어이자 프로토콜이다. uXRCE-DDS는 ROS2와 PX4 중간에서 통신을 매개하는 역할을 한다. uXRCE-DDS를 통해 ROS2에서 드론 관련 정보를 받아오고 또 명령을 보낼 수 있도록 한다. 아래 아키텍처를 살펴보자.

아주 직관적인 구성이다. PX4와 ROS2로 양분되어 있고 PX4와 ROS2 사이를 uXRCE-DDS 프로토콜로 연결한다. 드론 관련 정보를 ROS2로 제공하는 쪽이 uXRCE-DDS client고 이러한 정보를 가공하여 PX4쪽으로 명령을 내리는 곳이 uXRCE-DDS agent다.

PX4는 ROS2와 마찬가지로 토픽을 통해 드론 비행제어를 위한 정보를 주고 받는다. 즉 publisher를 통해 드론 관련 정보를 발행하고 subscriber를 통해 드론을 제어한다. PX4에서는 토픽을 통해 publisher/subscriber을 사용하는 형식은 ROS2와 같지만 ROS2의 publisher/subscriber와 달라 호환되지 않는다. 이러한 호환을 가능하게 하는 것이 uXRCE-DDS인 것이다.

PX4는 토픽 publish/subscribe를 uORB를 통해 수행한다. uORB는 PX4의 내부에서 토픽이 동작할 수 있도록 하는 PX4 내부통신 메커니즘이다. PX4에서도 토픽을 사용하기 위해서는 ROS2에서와 마찬가지로 메시지 포맷이 필요하다. ROS2에서와 같이 *.msg 확장자를 가진다. 직접 확인해보자. https://github.com/PX4/PX4-Autopilot에서 소스를 다운로드 받아 msg 폴더를 살펴보면 아래와 같이 미리 정의되어 저장된 msg 파일을 확인할 수 있다.

간단한 예시를 위해 Airspeed.msg를 살펴보면 다음과 같은 데이터 포맷으로 메시지 파일이 정의가 되어 있다.

PX4에서는 토픽을 사용하기 위해 *.msg 파일을 사용하지만 *.msg 파일을 바로 읽어 사용하는 것은 아니다. *.msg 파일은 빌드되어 C++ 구조체로 변환되어 사용된다. 실제로 *.msg 파일이 빌드되면 PX4-Autopilot/build/px4_sitl_default/uORB/topics 폴더에 *.h 파일로 저장된다. 아래는 Airspeed.msg가 빌드되어 저장된 airspeed.h 파일이다.

이렇게 변환된 헤더 파일에 저장된 메시지 포맷을 통해 토픽 publish/subscribe가 이뤄진다. 참고로 토픽은 빌드될 때 *.msg 파일 명과 동일한 이름으로 등록된다. abc.msg를 빌드하면 abc라는 이름의 토픽으로 등록되는 것이다.

이러한 토픽은 ROS2에서 노드(Node) 내부에서 구현된다. PX4에서도 마찬가지다. PX4에서는 ROS2의 노드를 모듈(module)이라 부르며 모듈 단위로 토픽을 publish/subscribe한다. 예컨데 카메라 센서 모듈, IMU 센서 모듈 등으로 모듈을 구현하여 토픽을 publish하고 subscribe하는 것이다. 만약 여러 모듈 간의 통신이 필요한 경우라면 PX4는 내부적인 모듈 간의 통신을 uORB를 통해 수행한다.

핵심 요약을 하자면 미들웨어라 불리는 XRCE-DDS client와 XRCE-DDS agent가 PX4-ROS2 통신의 핵심이다. 또 ROS2의 노드는 XRCE-DDS agent/client를 거쳐 PX4의 uORB 메시지 형태로 바뀌어 드론에게 전달되고 uORB 메시지는 XRCE-DDS client/agent를 거쳐 ROS2에서 제어 가능한 형태로 바뀌어 전달된다.

실제로 uXRCE-DDS client와 uXRCE-DDS agent를 사용해 드론 비행제어를 수행해보자.

uXRCE-DDS agent

uXRCE-DDS agent를 실행하기 위해서는 소스코드를 다운로드 받아야 한다.

git clone https://github.com/eProsima/Micro-XRCE-DDS-Agent.git
cd Micro-XRCE-DDS-Agent
mkdir build
cd build
cmake ..
make
sudo make install
sudo ldconfig /usr/local/lib/

cd ~/Micro-XRCE-DDS-Agent/build
./MicroXRCEAgent udp4 -p 8888

위 명령을 수행하면 아래와 같이 Agent가 실행됨을 확인할 수 있다.

uXRCE-DDS client

uXRCE-DDS client는 단순히 make px4_iris_default gazebo 명령을 통해 시뮬레이션 환경을 실행할 때 자동으로 실행된다.

cd ~/PX4-Autopilot
make px4_sitl_default gazebo

위 명령을 수행하면 아래와 같이 로그에 uxrce_dds_client가 실행되는 것을 확인할 수 있다.

여기까지하면 ROS2를 통해 드론 비행제어할 준비가 된 것이다. 마지막으로 이를 제어하기 위한 소스코드를 다운로드 받아 실행시켜보자.

mkdir -p ~/ws_offboard_control/src
cd ~/ws_offboard_control/src

git clone https://github.com/PX4/px4_msgs.git
git clone https://github.com/PX4/px4_ros_com.git

cd ..
source /opt/ros/humble/setup.bash
colcon build

source install/local_setup.bash
ros2 run px4_ros_com offboard_control

위 명령을 수행하게 되면 아래와 같이 ROS2를 통해 PX4에서 실행된 gazebo 환경에서 드론 비행이 가능한 것을 확인할 수 있다.

이제 드론 비행제어를 위해 각자 필요한 코드를 구현해 사용하면 될 것이다.

Reference

[1] https://docs.px4.io/main/ko/ros/ros2_offboard_control.html

[2] https://kwangpil.tistory.com/55

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.

ros2 pkg create gazebo_pkg --build-type ament_python

“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

from launch import LaunchDescription
from launch.actions import ExecuteProcess

def generate_launch_description():
    
    return LaunchDescription([
        ExecuteProcess(
            cmd=["gazebo"], output="screen"
        ),

        ExecuteProcess(
            cmd=["ros2", "run", "rviz2", "rviz2"], output="screen"
        ),
    ])

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)

import os
from glob import glob
from setuptools import setup

package_name = 'gazebo_pkg'

setup(
    name=package_name,
    version='0.0.0',
    packages=[package_name],
    data_files=[
        ('share/ament_index/resource_index/packages', ['resource/' + package_name]),
        ('share/' + package_name, ['package.xml']),
        (os.path.join('share/', package_name, 'launch'), glob('launch/*.launch.py')),
        (os.path.join('share/', package_name, 'worlds'), glob('worlds/*.world'))
    ],
    install_requires=['setuptools'],
    zip_safe=True,
    maintainer='roytravel',
    maintainer_email='roytravel@todo.todo',
    description='TODO: Package description',
    license='TODO: License declaration',
    tests_require=['pytest'],
    entry_points={
        'console_scripts': [
        ],
    },
)

참고로 리스트 data_files에 담긴 튜플 인자 두 개를 사용해 폴더와 파일을 복사한다. 두 번째 인자의 폴더와 파일을 복사해 첫 번째 인자에 있는 경로로 복사한다.

setup.py

import os
from launch import LaunchDescription
from launch.actions import ExecuteProcess
from ament_index_python.packages import get_package_share_directory

def generate_launch_description():
    package_name = 'gazebo_pkg'
    world_filename = 'test.world'
    packge_path = os.path.join(get_package_share_directory(package_name))
    world_path = os.path.join(packge_path, "worlds", world_filename)
    
    return LaunchDescription([
        ExecuteProcess(
            cmd=["gazebo", world_path], output="screen"
        ),

        ExecuteProcess(
            cmd=["ros2", "run", "rviz2", "rviz2"], output="screen"
        ),
    ])

위와 같이 작성해주고 재빌드를 해준 뒤 launch 파일을 실행하면 gazebo를 실행할 때 직접 만들어 두었던 world 파일을 적용하여 gazebo를 실행시킬 수 있다.

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.

gazebo test.world

1. PX4 소스코드 설치 및 Bash 스크립트 실행

git clone https://github.com/PX4/PX4-Autopilot.git --recursive
cd PX4-Autopilot
bash ./Tools/setup/ubuntu.sh

2. Gazebo 시뮬레이터 설치

sudo apt-get install gazebo

3. Gazeo SITL 시뮬레이터 실행

make px4_sitl gazebo

• gazebo가 지원하는 기체 전체목록은 make list_config_targets 명령시 확인 가능
• 만약 위 명령을 수행했을 때 에러가 발생한다면 sudo apt-get upgrade gazebo 명령 필요

4. 드론 이륙 및 착륙 명령 실행

pxh> commander takeoff

pxh > commander land

5. QGroundControl 설치

5.1 명령어 실행

sudo usermod -a -G dialout $USER
sudo apt-get remove modemmanager -y
sudo apt install gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-libav gstreamer1.0-gl -y
sudo apt install libqt5gui5 -y
sudo apt install libfuse2 -y

5.2 QGC 바이너리 다운로드

• https://d176tv9ibo4jno.cloudfront.net/latest/QGroundControl.AppImage

5.3 QGC 바이너리 실행

chmod +x ./QGroundControl.AppImage
./QGroundControl.AppImage

PX4와 QGC가 mavlink로 연결됨을 확인: INFO [mavlink] partner IP: 127.0.0.1

6. QGC의 시작 좌표 변경

• 아래 위치(석촌호수)를 .bashrc에 저장하여 터미널을 실행할 때 마다 설정되도록 내용 추가

export PX4_HOME_LAT=37.506700 #위도
export PX4_HOME_LON=127.097598 #경도
export PX4_HOME_ALT=15 # 고도

7. 시뮬레이션 속도 변경

• 실제 시간 대비 시뮬레이션 속도 증감 가능 (아래는 2배)

export PX4_SIM_SPEED_FACTOR=2

8. GUI 없이 Gazebo 실행

• 더 빠른 시뮬레이터 실행과 더 적은 리소스 사용

HEADLESS=1 make px4_sitl gazebo

• 환경변수로 등록하고 싶을 경우 아래은 내용을 .bashrc에 추가

export HEADLESS=1

Reference

[1] https://docs.qgroundcontrol.com/master/ko/getting_started/download_and_install.html

[2] https://kwangpil.tistory.com/100

ROS2는 현재도 계속 개발 중으로 다양한 배포판이 나오고 있다. 이 중 Humble 배포판의 설치 내용을 정리한다.

윈도우로 설치하고자 한다면 아래와 같이 Microsoft Store에서 Ubuntu 22.04 LTS 버전을 다운로드 받고, 리눅스로 설치하고자 한다면 우분투 22.04에서 아래 나올 설치과정을 수행하면 된다.

1. ROS 설치

1.1 우분투 업데이트 및 언어 설정을 위한 locale 설치

sudo apt update && sudo apt install locales

1.2 locale 세팅

sudo locale-gen en_US en_US.UTF-8
sudo update-locale LC_ALL=en_US.UTF-8 LANG=en_US.UTF-8
export LANG=en_US.UTF-8

1.3 ROS2 설치를 위한 universe 저장소 활성화

apt-cache policy | grep universe

1.4 ROS2 apt 저장소를 시스템에 추가 & GPG 키 승인

sudo apt update && sudo apt install curl gnupg lsb-release
sudo curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.key -o /usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg

1.5 ROS2 저장소를 sources.list에 추가

echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/ros-archive-keyring.gpg] http://packages.ros.org/ros2/ubuntu $(source /etc/os-release && echo $UBUNTU_CODENAME) main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/ros2.list > /dev/null

1.6 sources.list 업데이트에 따른 우분투 시스템 update 수행

sudo apt update
sudo apt upgrade

1.7 ROS2 설치 (다른 설치 과정에 비해 상대적으로 많은 시간 소요)

sudo apt install ros-humble-desktop

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

echo "source /opt/ros/humble/setup.bash" >> ~/.bashrc

검증 2 - 패키지 빌드 가능 여부

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.

5. ROS2 개발 툴체인 설치

sudo apt update && sudo apt install -y build-essential cmake git libbullet-dev python3-colcon-common-extensions python3-flake8 python3-pip python3-pytest-cov python3-rosdep python3-setuptools python3-vcstool wget
python3 -m pip install -U argcomplete flake8-blind-except flake8-builtins flake8-class-newline flake8-comprehensions flake8-deprecated flake8-docstrings flake8-import-order flake8-quotes pytest-repeat pytest-rerunfailures pytest
sudo apt install --no-install-recommends -y libasio-dev libtinyxml2-dev libcunit1-dev

6. 기타 패키지 설치

# ROS2-gazebo 연동을 위한 패키지
sudo apt install ros-humble-gazebo-ros-pkgs
sudo apt install ros-humble-gazebo-ros2-control

# SLAM 관련 패키지 
sudo apt install ros-humble-cartographer
sudo apt install ros-humble-cartographer-ros

# Navigation 관련 패키지
sudo apt install ros-humble-navigation2
sudo apt install ros-humble-nav2-bringup

# ROS2 motion planning 프레임워크
sudo apt-get install ros-humble-moveit

# pyqt 설치
sudo apt-get install pyqt5-dev-tools
python3 -m pip install --upgrade pip
python3 -m pip install -U catkin_pkg cryptography empy ifcfg lark-parser lxml netifaces numpy opencv-python pyparsing pyyaml setuptools rosdistro
python3 -m pip install -U pydot PyQt5

Reference

[1] https://makingrobot.tistory.com/159

[2] https://docs.ros.org/en/humble/Installation/Ubuntu-Install-Debians.html

[3] https://omorobot.gitbook.io/manual/product/omo-r1mini/ros/ros2-foxy/ros2-ubuntu-20.04

[4] https://keep-steady.tistory.com/45

[5] https://puzzling-cashew-c4c.notion.site/ROS-2-Foxy-Windows-10-WSL-2-f50188cdf0c540119defa69fb40db221