[RIS] 최종 정리

- System 구성

• OS : Ubuntu 20.04 - ROS Noetic
• Controller Board : Jetson Xavier NX
  • 초기엔 Jetson Nano를 사용했으나 성능이 떨어져 제약이 많아 Xavier로 변경
  • 아래 과정을 거쳐 external memory 사용
  • https://youngseong.tistory.com/113

[RIS] 12/1 (sdkmanager USB, external memory 사용)

• Motor : MDRobot - MDH100 | HBDS2D04E0100-D130
• Motor Driver : MD200T (2 channel 24V Motor Driver)
  • MDRobot에서 제공하는 MDAS를 통해 motor driver 설정 후 사용
  • https://youngseong.tistory.com/119

[RIS] 12/26 (MDAS)

• IMU : iAHRS
• Lidar : RPLidar A2

System Block Diagram

 

- 각 sensor 선정 사유

• iAHRS : Kalman Filter 기반의 9DOF (가속도(3DOF) + 자이로(3DOF) + 지자기 센서(3DOF))를 가지는 AHRS로 값이 매우 정확하게 나옴
• RPLidar A2 : 가격 대비 효율이 우수하고 참고 자료가 많음
• Motor / Motor Driver: 로봇 제작 회사에서 해당 회사의 제품을 많이 사용하여 선정. 그리고 목표 스펙에 맞는 모터를 선정하고 해당 모터와 호환되는 동일 회사의 모터 드라이버 선정

 

• rules file을 통한 각 센서들의 USB Port에 대한 Symbolic Link 생성
  • https://youngseong.tistory.com/121

[RIS] 1/2 (USB 장치의 Symbolic Link 생성법)

 

• Source Code : https://github.com/YoungSeong98/Project_RIS

GitHub - YoungSeong98/Project_RIS

 

 

- Navigation Stack 구성

• https://youngseong.tistory.com/130

[RIS] 1/11 (전체 Sotfware 구성)

• 위 내용을 토대로 Navigation Stack 구성 완료

 

Node Graph

 

TF Tree

• Navigation Stack의 launch file 실행 시의 node graph와 TF tree

 

• initialpose, goal, odometry publisher 구성, ekf 를 통해 sensor fusion 진행
• https://youngseong.tistory.com/127

[RIS] 1/9 (initial pose/goal, odometry publisher, ekf)

 

 

 

- Hardware 구성

• 2 wheel differential + caster wheel

 

 

• Solid Works를 통한 Robot의 Hardware 설계

 

• Robot의 바닥부분으로 사용할 알루미늄 판 제작 의뢰
• 3D 프린트 제작 외주를 맡겨 외피 제작

Robot의 내부 구성

외피 부착 후 사진

 

 

- 수행 성과

 

1) SLAM

• 여러 SLAM algorithm을 사용하여 Mapping 수행 (Hector / Cartographer SLAM)
  •  Hector SLAM은 Odometry 정보를 필요로 하지 않아 Lidar 만으로 mapping 가능

 

Hector SLAM

Hector SLAM 결과물

 

Cartographer SLAM

 

Cartographer SLAM 결과물

• Hector SLAM과 달리 Cartographer SLAM은 Odometry 정보를 통한 더 정밀한 Mapping이 가능
• 따라서 Navigation에는 Cartographer SLAM을 통해 작성한 Map을 사용
• Map의 내용을 토대로 Costmap 구성

Global / Local Costmap

 

 

2) Navigation

• SLAM을 통해 작성한 Map상에서의 Navigation 진행
• Rviz 화면에 Map topic을 불러온 후 AMCL을 통한 Map상에서의 Localization 진행

 

• 초기위치를 부여하고 목표지점을 부여하여 로봇을 이동시킴
• Base Local Planner로는 DWA 사용

DWA Path Planning

Navigation 진행 과정

 

 

 

 

 

 

- Project 수행 과정에서 겪었던 문제점과 해결 방법

1) OS 관련 (Jetson Nano 사용시)

• Jetpack에서 Ubuntu 20.04를 지원한지 얼마 되지 않아 불안정하고 참고자료가 많지 않아 OS를 18.04로 변경
• Jetpack 4.6부터 Ubuntu 20.04 지원 (2021년 10월)

 

2) Intel Realsense 관련

• Jetson Nano에서 Realsense 실행시 성능이 심하게 저하되고 Pointcloud값을 보지 못해 제외

 

 3) Motor Driver 관련

• Desktop 환경에서는 모터가 정상 동작하나 Embedded Board 환경에서는 제대로 동작하지 못함
• RS485 통신 packet 중 Check sum bit가 overflow로 인해 제대로 전달되지 않아 motor driver의 source code 중 해당 bit를 계산하는 함수의 return type과 해당 bit의 data type을 uint8_t -> uint16_t로 변경
• https://youngseong.tistory.com/122

[RIS] 모터 드라이버(MD 200T) 관련 문제점 (12/15 ~ 1/10. 해결)

 

4) Navigation 관련

• Navigation Stack 완료 후 Rviz창에서 2D Goal을 부여하여 navigation을 진행하려 했으나 TF의 위치가 계속 변하는 문제 발생
• TF 구성을 수정하여 해결
• https://youngseong.tistory.com/143

[RIS] Navigation 관련 오류 (2/24 해결)

 

 

- 향후 목표

• 현재 사용중인 ROS의 version을 1에서 2로 교체
• 원활한 Navigation 구현

 

 

 

 

 

 

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참고 자료 :

1)  ROS package

- RPLidar : https://github.com/Slamtec/rplidar_ros

GitHub - Slamtec/rplidar_ros

- iAHRS : https://github.com/wookbin/iahrs_driver

GitHub - wookbin/iahrs_driver: iahrs ros package

- MD200T : http://www.mtmkorea.co.kr/ProgramCommunication/?q=YToxOntzOjEyOiJrZXl3b3JkX3R5cGUiO3M6MzoiYWxsIjt9&bmode=view&idx=12566296&t=board 

ROS관련 자료(라이브러리 등) : 프로그램 다운로드 - 엠디로봇

 

2) ROS System 구성 : https://automaticaddison.com/how-to-set-up-the-ros-navigation-stack-on-a-robot/

How to Set Up the ROS Navigation Stack on a Robot – Automatic Addison

http://wiki.ros.org/

Documentation - ROS Wiki

 

3) Jetson Series 관련 : https://github.com/jetsonhacks

jetsonhacks - Overview