패스트캠퍼스 환급 챌린지 19일차 : 작성한 지도 저장하기

[ 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다. ]

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자율주행 로봇을 위한 ROS 2 & SLAM & Nav2 한번에 끝내기 | 패스트캠퍼스

본 글은 위 강의를 참고하여 작성되었습니다

 

 

[강의시작 | 강의종료]

 

 

[완강 인증]

 

 

[학습 내용]

 

 

 

-필기-

 

 

-Mapping-

 

 

-Mapping Saved-

 

 

 

-Yaml 파일-

 

 

 

[강의 후기]

이전 강의에서 Cartographer SLAM을 통해 작성했던 지도를 저장하는 실습을 진행했습니다.

저장하는 방법은 아래와 같습니다.

 

1. 저장할 공간으로 이동합니다.

cd ~/nav2_ws/src/neuronbot2/neuronbot2_nav/map

 

2. map_saver 명령어를 통해 저장합니다.

ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f bookstore
# bookstore라는 이름으로 저장합니다.

 

 

저장된 폴더에 bookstore.yaml 파일을 확인할 수 있습니다. 파일의 내용은 다음과 같습니다.

image : ... # 파일 이름
mode : ... # 지도를 표현 할 모드
resolution : ... # 픽셀 당 거리(단위 m)(=해상도)
origin : ... # 지도의 좌측 하단 픽셀 좌표(x,y,theta)(중심으로부터 좌측 하단까지의 좌표)
occupied_thresh : ... # 이 값보다 높으면 점유 된 공간
free_thresh : ... # 이 값보다 낮으면 빈 공간

 

 

 

-생각해 볼 점-

이번 강의에서는 이전 시간에 다룬 지도를 저장하는 실습을 진행했습니다. map_saver라는 명령어를 통해 저장할 수 있었습니다. 저장된 폴더에서 bookstore.yaml 파일이 함께 저장됩니다. yaml 파일은 image, mode, resolution, origin, occupied_thresh, free_thresh를 담고 있고, 각각 map의 설정에 관한 내용임을 알 수 있었습니다. map을 다르게 구성하고 싶다면, thresh 부분의 값을 변경해 사용자가 원하는 대로 표현할 수 있다는 것을 알 수 있었습니다. map을 제작하는 것과 같이 저장하는 것도 매우 중요합니다. 지도를 제작하는 것을 이곳저곳을 돌아다니며 수행해야 하는 번거로움이 있고, 시간이 오래 걸립니다. SLAM은 연산 비용이 커 매번 실행시키기에 적절하지 않습니다. 하지만 지도를 저장해 놓는다면, 같은 위치에서 로봇을 수행시켰을 때 이미 저장된 지도로 보다 효율적이고 빠르게 작업을 수행할 수 있습니다. 이에 따라 SLAM을 사용하지 않고 Localization만을 사용한 작업 수행이 가능해져 CPU/GPU 연산량을 최소화할 수 있습니다. 또 ROS2 Navigation 2에는 변하는 좌표계를 사용하면 불안정해질 수 있어, 고정된 지도가 필요합니다. 이미 알고 있는 지도를 기준으로 장애물을 피하며 길을 찾는 작업을 수행할 수 있습니다. 이처럼 제작하는 과정 못지않게 저장하는 과정도 중요하다는 것을 알 수 있습니다. 다음 강의부터는 저장된 지도를 사용해 어떤 작업을 할 수 있는지에 대한 설명과 실습을 진행할 것입니다. 지금까지 배웠던 내용을 토대로 예상해 본다면, 로봇의 실시간 위치 추정, 경로 계획 및 주행, 지도 실시간 업데이트 정도로 볼 수 있겠습니다. 강의 시간은 짧았지만 매우 중요한 내용을 담고 있었습니다. 이후에 진행하는 실습들도 잘 따라 들으며 체화할 수 있도록 하겠습니다.