Tech도 없다

이번 포스트는!!!글로벌 위치 추정 기법과 로컬 위치 추정 기법을 구분하여 설명하고,실내 자율주행에서 맵과 LiDAR 데이터 간의 불일치로 발생한 위치 추정 오차를 개선하는 방법을 설명하는 포스트를 작성해보겠습니다.1. 글로벌 위치 추정 기법 (Global Localization)장점: GPS와 같은 외부 시스템을 이용하여 넓은 지역에서 정확한 위치 추정 가능단점: GPS가 불가능한 실내 환경에서는 사용 불가기법 설명GPS외부 신호를 기반으로 위치 계산외부 시스템위치를 추정하는데 외부 시스템 사용 (예: 마스터 서버)예시: GPS로 정확한 위치 추정 (실외 환경)2. 로컬 위치 추정 기법 (Local Localization)장점: 센서 데이터(LiDAR, IMU, 카메라 등)를 이용하여 실내 환경에서 상..

SLAM이 제대로 동작하지 않는 이유를 파악하기 위해 AGV를 좌표 기반으로 이동시키는 테스트를 진행했습니다. 이 과정을 블로그에 정리해봅니다! 😊프로젝트 기본 셋팅 ⚙️1. 워크스페이스 생성 🏗️mkdir -p ~/myagv_ws/srccd ~/myagv_wscatkin_make # ROS1 기준source devel/setup.bash2. 폴더 구조 예시 📂폴더명 설명myagv_ws/프로젝트 루트├── src/소스 코드 폴더│ ├── lidar_pkg/LiDAR 데이터 관리│ ├── camera_pkg/카메라 데이터 관리 및 ArUco 인식│ ├── motor_pkg/모터 제어 패키지│ ├── myagv_bringup/전체 시스템 통합3. 각 패키지 설명 📌🔹 lidar_pkg - LiDA..

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 동시적 위치추정 및 지도작성을 의미하는 기술로, 로봇이 자신의 위치를 추정하면서 동시에 주변 환경의 지도를 작성하는 핵심 기술입니다. 이 기술은 자율주행, 로봇공학, 드론, 증강현실(AR) 등의 분야에서 활발히 활용되고 있습니다.🔍 SLAM의 주요 구성 요소1️⃣ 위치추정(Localization): 로봇이 현재 어디에 있는지를 파악합니다. 2️⃣ 지도작성(Mapping): 주변 환경을 탐색하고 그 정보를 바탕으로 지도를 생성합니다.이 두 가지 기능을 동시에 수행함으로써, 로봇이 미지의 환경에서도 자율적으로 움직일 수 있습니다.⚙️ SLAM의 작동 방식1️⃣ 센서 데이터 수집 및 전처리카메라, 라이다(LiDAR), IMU(관..