UAV-UGV Cooperation-Based Autonomous System Platform

프로젝트 개요

하늘의 눈(UAV)과 땅의 발(UGV)이 만나, 인간이 접근하기 어려운 재난 상황 속에서 정보를 수집하는 ROS2 및 Gazebo 시뮬레이션 환경 기반의 재난 지역 탐사 프로젝트

프로젝트 소개

본 프로젝트는 UAV-UGV 협력 탐사 시스템으로 ROS2와 Gazebo 시뮬레이션 환경을 기반으로 개발되었습니다.

프로젝트의 핵심 시나리오는 다음고 같습니다. 먼저, UGV(무인 지상 차량)가 재난 지역 내 임무 수행 지점까지 UAV(무인 항공기)를 탑재하여 이동합니다. 그 후, UAV는 UGV로부터 이륙하여 UGV가 접근할 수 없는 위험 구역을 정찰하며 주요 정보(ArUco 마커의 ID 및 위치)를 수집합니다. 마지막으로 UAV는 지정된 지점(Rendezvouos Point)으로 이동한 UGV 위에 정밀하게 착륙하여 임무를 완수합니다.

이러한 과정을 통해 자율 시스템의 설계, 다중 로봇 간의 통신, 그리고 시뮬레이션 환경에서의 알고리즘 검증 및 평가 능력을 종합적으로 구현하는 것을 목표로 합니다.

주요 기능

• Mission 1: UGV 운송 UAV를 탑재한 UGV가 드론이 이륙할 수 있는 지점까지 이동합니다. UAV가 이륙할 수 있는 장소에 도착하면 UAV에 이륙 신호를 보냅니다.

• Mission 2: UAV 정찰 UGV 위에서 UAV가 이륙한 후, 탐사 지점들을 자율 비행하며 ArUco 마커의 ID와 월드 좌표계 기준 위치(X,Y,Z)를 탐지하고 저장합니다. 탐사가 완료되면 Rendezvous Point로 이동합니다.

• Mission 3: UGV 이동 및 장애물 회피 UGV는 UAV가 임무를 수행하는 동안 Rendezvous Point로 이동합니다. 이 과정에서 2D LiDAR 센서 데이터를 활용하여 경로상의 장애물을 회피하며 이동합니다.

• Mission 4: UAV 정밀 착륙 UAV는 카메라를 이용해 UGV 상단의 착륙용 마커를 인식하고, 이를 기반으로 정밀 제어하여 UGv 위에 안전하게 착륙합니다.

주요 기능 (Key Features)

• ROS2 기반 분산 시스템: 중앙 마스터 없는 노드 간 호율적인 실시간 통신
• LiDAR 기반 장애물 회피: 2D LiDAR 데이터를 이용한 장애물 회피 주행
• ArUco 마커 탐지: 카메라 영상을 이용해 마커의 ID와 3D 위치 정보 추출
• 정밀 착륙 제어: 시각 정보를 이용한 PID 제어로 UGV 상판 위 정밀 착륙
• Gazebo 시뮬레이션: 실제와 유사한 환경에서 전체 미션 검증 및 디버깅

사전 준비물 (Prerequisites)

• Ubuntu 22.04
• ROS2 Humble
• Gazebo Classic

좌표계 관리 (TF - Transform)

본 프로젝트의 핵심은 Gazebo 시뮬레이션 환경의 좌표 정보를 ROS2의 표준 TF(Transform) 시스템으로 통합하는 과정에 있습니다.

전체 데이터 흐름도

Gazebo Pose 정보 -> ros_gz_bridge -> ROS2 TFMessage 토픽 -> pose_tf_broadcaster 노드 -> ROS2 /tf 토픽

1. Gazebo에서의 Pose 정보 발행 시뮬레이션 내 로봇 모델(X1_asp, x500_gimbal_0)의 SDF 파일에는 gz-sim-pose-publisher-system 플러그인이 포함되어 있습니다. 이 플러그인은 모델과 그 하위 링크(link)들의 위치(pose) 정보를 Gazebo 내부 토픽(/model/MODEL_NAME/pose, /model/MODEL_NAME/pose_static)으로 발행합니다.

2. ros_gz_bridge를 통한 데이터 변환 topic_bridge.launch.py는 ros_gz_bridge의 parameter_bridge 노드를 실행하여 Gazebo의 Pose_V 메시지를 ROS2의 tf2_msgs/msg/TFMessage 메시지로 변환합니다. 이 브릿지를 통해 Gazebo의 동적/정적 위치 정보가 ROS2 네트워크로 전달됩니다.

3. pose_tf_broadcaster 노드의 역할 gazebo_env_setup 패키지의 pose_tf_broadcaster 노드는 브릿지를 통해 전달된 TFMessage 토픽들(/model/X1_asp/pose_static, /model/x500_gimbal_0/pose_static, /model/x500_gimbal_0/pose)을 구독합니다. pose_callback 함수 내에서 수신된 메시지의 header.frame_id가 Gazebo의 기본값인 "default"일 경우, ROS의 표준 월드 프레임인 "map"으로 변경합니다. tf2_ros::TransformBroadcaster를 사용하여 가공된 Transform 정보를 ROS2의 표준 TF 토픽인 /tf와 /tf_static으로 최종 발행(broadcast)합니다.

4. 정적 TF(Static Transform) 발행 pose_tf_broadcaster.launch.py에서는 C++ 노드와 별개로, tf2_ros의 static_transform_publisher를 사용하여 로봇의 구조적으로 고정된 부분들의 관계를 직접 발행합니다. 예를 들어, UGV의 몸체(X1_asp/base_link)와 그 위에 장착된 카메라(X1_asp/base_link/camera_front) 및 라이다(X1_asp/base_link/gpu_lidar) 간의 상대 위치는 변하지 않으므로, 이 노드를 통해 시스템 시작 시 한 번만 발행됩니다.

이러한 다단계 과정을 통해, 시뮬레이션 내 모든 객체의 위치 관계가 ROS2에서 완벽하게 통합 관리되어 자율 주행 및 정밀 제어의 기반을 마련합니다.

시작하기 (Getting Started)

1. GitHub 저장소 복제 (Clone the repo)
2. ROS2 워크스페이스 설정 (Setup ROS2 Workspace)

   cd final_ws
   colcon build --cmake-args -DOpenCV_DIR=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4 \
               -DCMAKE_PREFIX_PATH=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/cmake/opencv4
   source install/setup.bash
   

3. 실행

   terminal1: ./final.sh
   terminal2: ros2 launch uav_controller uav_controller
   terminal3: ros2 launch ugv_controller path_follower_node
   

---

결과 시각화

3.mp4

2.mp4

1.mp4