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This is a comprehensive autonomous mobile robot system built on the Turtlebot3 platform, integrating multiple sensors for navigation, object detection, and human-robot interaction.The system centers around a Raspberry Pi 3 as the main processing unit, connected to various sensors including a USB camera for visual input and a LiDAR sensor for spatial mapping and obstacle detection.The LiDAR provi..

1. Roscore roscore 2. Bingupexport TURTLEBOT3_MODEL=${TB3_MODEL}roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch 3. usb_cameraroslaunch turtlebot3_custom usb_cam.launch 4. SLAMexport TURTLEBOT3_MODEL=burgerroslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch rosrun sensor_fusion Puppy.pyrosrun sensor_fusion yolo_visualization.py 코드 #!/usr/bin/env python3import rospyfrom sensor_msgs.msg import..

터틀봇3에서 추출된 이미지와 라이더 데이터를 PC로 옮기는 과정이 필요한데요, ROS 에서 이를 자체적으로 지원하고데이터를 TOPIC 계층으로 분류하여 줍니다. 이 계층에서 다시 데이터를 수집하여 퓨전에 대한 코드를 수행해야 하는데이를 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 때문에이미지에 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 ..

빨간색 (Red): X축초록색 (Green): Y축파란색 (Blue): Z축 X축: 로봇의 전진 방향Y축: 로봇의 왼쪽 방향Z축: 로봇의 위쪽 방향 (수직 상방) TF (Transform) 시스템TF는 이런 여러 좌표계 사이의 관계를 관리합니다.예를 들어, LiDAR가 로봇의 앞쪽 10cm, 위쪽 5cm에 있다면, 이 정보를 TF에 저장한다. 좌표계 관계 확인하기rosrun tf view_frames 이 명령어는 모든 좌표계의 관계를 보여주는 그림을 만든다.다음 명령어로 두 좌표계 사이의 관계를 볼 수 있다. rosrun tf tf_echo base_link laser 'base_link'에서 'laser'까지의 변환 RViz에서 시각적으로 확인RViz를 실행 : rosrun rviz rviz왼쪽 패..