드론 자율주행

chelseey·2025년 8월 12일

ROS

Jetson에 설치되어 드론의 자율주행 소프트웨어 프레임워크 역할을 수행.
Jetson은 ROS를 통해 다음과 같은 작업을 처리:

센서 데이터 처리
: 드론에 장착된 카메라, LiDAR 등의 센서 데이터를 ROS 노드들이 받아와 처리. ex. 카메라 영상에서 객체를 인식, LiDAR 데이터를 기반으로 주변 환경 지도를 생성하는 작업 등을 수행
자율주행 알고리즘 실행
: 객체 인식 결과를 바탕으로 장애물을 회피하거나, 경로 계획을 수립하는 등 자율주행 알고리즘을 실행
비행 제어 명령 생성
: ROS에서 생성된 비행 제어 명령(예: 목표 속도, 위치)을 드론의 비행 제어기(Flight Controller)에 전달

QGC : 실시간 모니터링, 지상 관제소(GCS) 역할
ROS : 실시간 자율주행

ROS의 역할

모든 드론 부품과 지상국이 서로 대화하는 통신 프로토콜.

포함되는 정보 :
ex. 드론의 위치, 속도, 고도, 배터리 잔량, 비행 모드.
이륙, 착륙, 특정 위치로 이동과 같은 명령.

ROS 패키지로, MAVLink ↔︎ ROS를 연결해주는 브릿지(통역) 역할을 함.

ROS는 자체적인 메시징 시스템을 사용하기 때문에,
드론의 MAVLink 메시지를 바로 이해할 수 없음.

ROS 2 -> MAVLink
: ROS 2 노드가 명령을 발행하면, MAVROS가 이를 받아들여 MAVLink 프로토콜로 변환한 후 FC에 전송
MAVLink -> ROS 2
: FC가 보내는 드론의 상태 정보(위치, 속도, 배터리 잔량 등)는 MAVLink 메시지로 전송됨.
MAVROS는 이 메시지를 다시 ROS 2가 이해할 수 있는 형식으로 변환하여 다른 노드가 사용할 수 있게 함.

Gazebo 시뮬레이터 설치
: 드론과 물리적 환경을 가상으로 구현할 수 있는 시뮬레이터 설치
PX4 펌웨어 빌드
: PX4 소스 코드 다운로드하고, Gazebo 시뮬레이터용으로 빌드
ROS 노드 개발
: ROS 프레임워크 내에서 자율주행 알고리즘을 구현하는 노드를 만듭니다. 이 노드들은 센서 데이터(가상 센서 데이터)를 받아 경로를 계획하고, 다음 이동 지점(waypoint) 또는 속도 명령을 계산함.
시뮬레이션 실행 및 테스트
: Gazebo와 PX4 펌웨어를 실행하고, ROS 노드를 띄워 가상의 드론을 제어. QGC를 통해 시뮬레이션 중인 드론의 상태를 실시간으로 모니터링가능.

-> 시뮬레이션에서 충분히 검증되었다면, 실제 드론으로 옮겨 테스트를 진행

학습된 모델은 ROS의 노드(Node) 형태로 구현됨.
카메라 센서가 이미지를 수신하면, 이 이미지는 ROS 토픽을 통해 학습된 모델을 실행하는 노드로 전달