Sensors

1. 센서 패키지

ROS에서 활용 가능한 센서들은 다음과 같이 분류됩니다:

카메라 (Camera)

• Mono Camera (단안 카메라): 2D 영상만 제공

• Stereo Camera (스테레오 카메라): 깊이 추정 가능

• RGB-D Camera: 색상 + 깊이 정보 동시 제공

  • Intel RealSense, Microsoft Kinect, ASUS Xtion

항목	스테레오 카메라	RGB-D 카메라
거리 측정 원리	시차 기반 삼각측량	적외선 패턴(구조광) 또는 ToF
빛 사용 여부	X (패시브)	O (액티브)
텍스처 없는 환경	약함	강함
실외 환경	강함	약함 (태양광에 민감)
연산 복잡도	높음 (스테레오 매칭 필요)	낮음 (센서에서 바로 깊이 제공)
장비 비용	낮음	높음
예시 기기	ZED, T265	RealSense D435, Azure Kinect

• 기타: 열화상 카메라, 이벤트 카메라 등

LiDAR (Light Detection And Ranging)

• 1D/2D/3D 레이저 거리 센서
  • 예: Velodyne, Ouster, YDLiDAR

IMU (Inertial Measurement Unit)

• 선형 가속도 (x,y,z), 각속도 (x,y,z), 자기장, 자세 추정

GPS

• 절대 위치 좌표 제공

2. 카메라 상세 설명

카메라 구성 요소

• 렌즈 → 이미지 센서 → 아날로그 처리 → 이미지 처리 파이프라인

주요 구분

항목	설명
모노 vs 컬러	흑백(밝기 정보만) vs 컬러 센서(색상 필터 포함)
Global Shutter	전체 프레임을 동시에 캡처 (움직임 왜곡 없음)
Rolling Shutter	픽셀 라인을 순차적으로 캡처 (왜곡 발생 가능)
해상도	픽셀 수, 센서 크기와 관련 있음
프레임률 (FPS)	빠른 움직임일수록 높은 FPS 필요

3. RGB-D 센서

• RGB (이미지) + Depth (거리) 정보 제공
• 대표 제품: RealSense D435i, Azure Kinect 등
• SLAM에서 depth map 기반 정합이 가능

4. LiDAR

• 레이저를 통해 거리 측정
• 2D LiDAR: 주로 모바일 로봇에 장착 (예: Turtlebot)
• 3D LiDAR: 공간 전체의 포인트 클라우드 생성
  • Velodyne VLP-16, Ouster 등

Intensity 정보

• 최근 3D LiDAR는 거리 외에 반사 강도도 제공

5. IMU (Inertial Measurement Unit)

• 가속도 및 자이로스코프 기반 센서
• x/y/z 방향의 선형 가속도 + 각속도 측정
• Heading (yaw 방향) 정보 포함
• 주로 Visual-Inertial SLAM에 사용

6. 👀 다양한 센서 구성 예시

구성	센서 종류
Intel Realsense D435i	RGB-D + IMU
Intel Realsense T265	Stereo + IMU
Azure Kinect	고품질 RGB-D
Velodyne VLP-16	3D LiDAR
YDLiDAR	2D LiDAR
Microstrain 3DM-GX5-25	고정밀 IMU

7. 🌐 센서 융합 개념

• Sensor Fusion: 서로 다른 센서 데이터를 결합하여 정확한 추정
• Fused Sensing: 센서 내부에서 미리 융합된 정보 제공

✅ 요약

센서	특징	예시
Mono Camera	단일 영상	USB 카메라
Stereo Camera	거리 추정 가능	ZED, T265
RGB-D	색 + 깊이	D435i, Kinect
LiDAR	정확한 거리 측정	VLP-16
IMU	가속도 + 각속도	3DM-GX5
GPS	절대 위치	GNSS 모듈