Localization
- 로봇이 지도(map) 상에서 자신의 위치를 계속 추정하고 보정하는 과정
ㄴ “나는 어디에 있지?”를 실시간으로 계산하는 기술 - 위치를 추정하려면
ㄴ 1. 지도(map): 내가 실제로 존재하는 세계의 기준
ㄴ 2. 이동량(odom): 내가 움직였다고 ‘생각하는’ 상대 이동
→ 두 기준의 관계를 알아야 함
그래서 각각의 Frame(좌표계) 이 필요함
Frame 개념
- ROS2에서 Frame = 좌표계 (Coordinate Frame)
- 로봇의 모든 부품(센서, 휠, 본체)은 서로 다른 기준점을 가짐
→ 이를 하나의 통합 좌표계로 묶기 위해 TF(Transform) 시스템을 사용
주요 Frame
| Frame 이름 | 기준 | 역할 | 생성 방식 |
|---|---|---|---|
| map | 전역 좌표계 (Global) | 로봇이 지도 위에서 실제 어디 있는지 나타냄 | AMCL / SLAM |
| odom | 지역 좌표계 (Local) | 로봇이 출발점 기준으로 얼마나 움직였는지 | Wheel Encoder / IMU |
| base_footprint | 로봇 중심 (바닥 기준) | 로봇의 실제 위치, 회전 중심점 | URDF |
| base_link | 로봇 중심 (3D 기준) | base_footprint와 유사하지만 pitch/roll 포함 | URDF / TF |
| laser / camera_link | 센서 기준 좌표계 | 각 센서의 위치와 방향 | Sensor driver |
Frame Tree
map │ (Localization: AMCL이 map↔odom 관계를 보정) │ (로봇이 실제 지도 상에서 어디 있는지를 추정하고 보정함) ↓ odom │ (Odometry: 휠 인코더·IMU가 계산) │ (바퀴 회전량, IMU 등으로 로봇 이동을 계산 (누적 오차 발생 가능)) ↓ base_footprint │ │ (URDF로 연결, 로봇의 실제 중심점과 3D 모델의 관계 정의) ↓ base_link (카메라, LiDAR 등의 위치 관계 정의) │ ├── laser └── camera_link
taerin