Sensor-Fusion 1차 총 정리

 

 

터틀봇3에서 추출된 이미지와 라이더 데이터를 PC로 옮기는 과정이 필요한데요, ROS 에서 이를 자체적으로 지원하고
데이터를 TOPIC 계층으로 분류하여 줍니다. 이 계층에서 다시 데이터를 수집하여 퓨전에 대한 코드를 수행해야 하는데
이를 전반적으로 연계하기 위해서는 ROS 에 따로 패키지를 설정해야 합니다.
그리고 그 패키지 안에 메인 코드를 삽입하고 실행하면 되는 것이지요. 

 

 

 

 

해당 라이다 센서는 2차원 센서, 즉 정적인 상태에서는 1차원의 점 포인트만 센싱가능하기 때문에
이미지에 깊이 데이터를 퓨전하기 위해서는 이미지의 특정 Row 열 하나를 캠의 화각에 맞추어 라이다의 센서 정보를 마스킹 하고, 분배시키는 작업이 필요하게 됩니다. 

 

초기에는 라이데 센서의 정면을 좌우로 `+_45` 를 유효 데이터로 설정하고,
이를 이미지 중간에 분배하여 올려두는 것으로 코드를 짰습니다.

 

 

 

 

전반적으로 해당 데이터들이 라즈베이파이와 PC 사이에서 어떻게 연계가 되는지
그리고 어떤 순서로 터미널들이 실행되어야 하는지를 나타내는 그림입니다.

 

 

위 그림은 터틀봇에서의 데이터 구조이며

하단은 PC에서의 데이터 구조힙니다.

fusion.py에 퓨전에 대한 메인 코드가 들어가게 됩니다. 

 

 

 

새로운 패키지를 생성하는 순서

 

 

이렇게 퓨전파일을 실행이 성공하였습니다. 

관련 영상과 이미지는 추후 업로드 합니다.

결과적으로 카메라의 화각이 30도 인것으로 확정되어 
라이다의 유효 값을 30도로 조정하였고, 상당히 유의미한 결과를 낼 수 있었습니다. 

 

 

 

 

다음은 노트북에서 핫스팟으로 라즈베리파이와 연결하는데 있어서 애를 먹었던 부분입니다.
networkd 렌더러로는 일반 공유기에 접속이 가능했지만, 핫스팟에서는 NetworkManager를 설치하여 yaml 파일에 특정해주어야 합니다.