2021년도 3학년 2학기 객체지향모델링

합반 4조 ROS 기반의 터틀봇 자율주행

목차

1. 배경
2. 개발 환경
3. 주요 기능
4. 사용법
5. 발표 영상
6. 데모 영상

1. 배경

 4차 산업혁명의 시작으로 지금 전 세계는 로봇에 대한 관심이 커지고 있다. 특히 요즘 가장 뜨거운 관심을 가지고 있는 분야는 바로 자율주행 자동차라 할 수 있다.

  실제 차량을 이용한 자율 주행 테스트는 위험성이 높고 비용적인 부담이 되기 때문에 본 프로젝트는 ROS 프레임워크를 사용하여 터틀봇을 사용한 자율 주행 환경을 제공한다.

2. 개발 환경

* OS : Ubuntu 18.04 LTS
* Programming Language : Python2.7
* IDE : Pycharm 2.7.17
* Framework : Ros melodic
* Library : OpenCV
* Version control : Docker, Git

3. 주요 기능

1. 차단바 인식
   입력 영상에서 차단바를 인식하면 4초간 정지한다.
   
   

2. 정지선 인식 및 정지
   Image에 대한 마스킹을 진행하여 정지선을 검출하고, 터틀봇을 3초간 정지시킨다.
   Canny 알고리즘을 사용하여 기울기가 0 이 될때까지 좌우로 움직여 수평을 맞춘다.
   

3. 차선 인식 및 추적
   Canny 알고리즘을 사용하여 차선을 인식하고, 인식되는 차선에 따라 주행 방향을 설정한다.
   
   

4. 정지 표지판 인식 및 정지
   정지 표지판의 윤곽선을 검출하여 터틀봇을 3초간 정지시킨다.
   
   

5. 장애물 인식 및 정지
   LaserScan을 사용하여 전방에 장애물이 있는지 스캔하고, 인식되면 터틀봇을 정지시킨다.
   
   

4. 사용법

터틀봇에 좌, 우 카메라 추가
kobuki.urdf.xacro 참고

$ cd ~/catkin_ws/src/kobuki_description/urdf
$ gedit kobuki.urdf.xacro
$ cd ~/catkin_ws
$ catkin_make

launch 파일 및 car_state_machine.py 실행

$ roscd deu_car
$ source ./gazebo_env.sh
$ chmod +x ./scripts/blocking_bar_control.sh
$ chmod +x ./scripts/obstacle_spawn.py
$ roslaunch deu_car car_test.launch #1차선
  roslaunch deu_car car_test.launch line:=2 #2차선
$ rosrun deu_car car_state_machine.py

5. 발표 영상

6. 데모 영상