패스트캠퍼스 환급 챌린지 46일차 : TF 공유 유무에 따른 멀티 로봇 시스템

[ 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다. ]

https://fastcampus.info/4oKQD6b

 

 

 

 

 

https://fastcampus.co.kr/data_online_selfdriving

본 글은 위 강의를 참고하여 작성되었습니다

 

 

 

[강의시작 | 강의종료]

 

 

[완강 인증]

 

 

[학습 내용]

 

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[강의 후기]

-생각해 볼 점-

이번 강의에서는 TF 공유 유무에 따른 멀티 로봇 시스템에 대한 실습을 진행했습니다. 이전 강의에서는 멀티 로봇 시스템을 이해하기위해 namespace의 개요에 대한 학습을 진행했습니다. 각 역할에 맞는 데이터들을 같은 namespace에 소속시켜 겹치거나 누락되는 데이터들이 없도록 하는것이 중요하다는것을 알 수 있었습니다. 이번엔 한개의 맵에서 다수의 로봇을 배치해 실습을 진행했습니다. multi_robot 실습 영상을 확인해보겠습니다. 맵에 2개의 터틀봇을 소환합니다. 이 터틀봇 2개를 조종하는데 2개의 터미널 조종 모듈을 사용합니다. 이는 2개의 로봇이 서로 다른 namespace에 속하기 때문에 각각의 namespace의 데이터를 조종해 줘야하기 때문입니다. Rviz2에서 두개의 로봇은 같은 지도를 사용하고 있기 때문에, 서로의 위치를 알고 있고 장애물로 취급되지 않습니다. 실습에서는 직접 조종해 서로 부딪히는 문제가 있을 수 있지만, 실제로 사용할 때에는 정해진 경로를 따라 이동하거나 서로 다른 구역에서 작업을 수행할 것입니다. 따라서 소수의 로봇이 좁은 공간에서 협동 작업을 수행할 때와 같이 TF를 공유할 수 있는 상황을 판단하여 사용해야겠습니다. 이와 반대로 TF를 공유하지 않을 수도 있습니다. TF를 공유하지 않는다면 로봇의 개수만큼 서로다른 TF와 Map을 사용합니다. 이때 로봇들은 서로의 정보를 필요에 따라 교환하며 모든 정보를 교환하지 않습니다. 따라서 TF 상으로 서로 장애물로 취급하게 되며 독립적으로 행동하게 됩니다. TF를 공유하지 않는다면 로봇의 개수가 늘어나도 네트워크 트래픽이 크게 증가하지 않으며 독립적인 수행 능력이 높아 안정성이 높습니다. 로봇간 협업을 하기 어렵고, 로봇의 개수만큼 모니터링 툴의 개수도 증가하기 때문에 모니터링을 한눈에 하기 어렵습니다. 로봇을 사용하고 관리할 때 TF를 어떻게 설정하냐에 따라 로봇의 사용 방향성도 달라질 수 있다는것을 알 수 있었습니다.