4.1 ROS2를 사용한 자율주행 시뮬레이터 선정

1. Gazebo 시뮬레이터 활용

• Gazebo는 ROS2와 완벽하게 통합되는 3D 로봇 시뮬레이터입니다.
• 다양한 센서 (LiDAR, 카메라, IMU 등) 와 로봇 모델을 시뮬레이션 환경에 추가하고, ROS2를 통해 제어하고 데이터를 주고받을 수 있습니다.
• Gazebo는 물리 엔진을 내장하고 있어 현실적인 로봇 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다.
• 장점:
  • 무료 오픈 소스 소프트웨어입니다.
  • ROS2와의 통합이 뛰어납니다.
  • 다양한 로봇 모델과 센서를 제공합니다.
  • 플러그인을 통해 기능을 확장할 수 있습니다.
• 단점:
  • 복잡한 시뮬레이션을 위해서는 고성능 컴퓨터가 필요할 수 있습니다.
  • 실제 로봇과의 차이가 존재할 수 있습니다.

2. Webots 시뮬레이터 활용

• Webots는 ROS2 인터페이스를 지원하는 상용 로봇 시뮬레이터입니다.
• 다양한 로봇 모델, 센서, 환경을 제공하며, 현실적인 시뮬레이션을 위한 물리 엔진과 렌더링 엔진을 갖추고 있습니다.
• 장점:
  • 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
  • 고품질의 그래픽과 물리 엔진을 제공합니다.
  • 다양한 로봇 및 센서 라이브러리를 제공합니다.
• 단점:
  • 상용 소프트웨어이므로 비용이 발생합니다.

3. RViz 시각화 도구 활용

• RViz는 ROS2에서 제공하는 3D 시각화 도구입니다.
• 센서 데이터, 로봇 모델, 지도 등을 시각적으로 표현하고, ROS2 메시지를 통해 시뮬레이션 결과를 확인할 수 있습니다.
• 장점:
  • ROS2에 기본적으로 포함되어 있습니다.
  • 다양한 시각화 기능을 제공합니다.
• 단점:
  • 시뮬레이션 환경이 아닌 시각화 도구이므로, 별도의 시뮬레이터와 함께 사용해야 합니다.

4.2 ROS2 설치

ROS2 설치

4.2 자율주행 알고리즘 구현 (코드 일부 또는 핵심 알고리즘 설명 포함)

• SLAM, 경로 계획, 장애물 회피 알고리즘 구현 (각 알고리즘 구현 코드, 라이브러리 활용, 성능 비교 등 제시)
• 센서 데이터 처리 및 융합 코드 작성 (센서 데이터 처리 및 융합 코드, 필터링, 데이터 분석 기법 등 설명)
• 성능 최적화 및 테스트 (알고리즘 성능 최적화 방법, 테스트 결과, 개선 사항 등 구체적인 내용 제시)

4.3 실험 환경 및 평가 지표 (실험 환경 구축 사진 또는 영상 자료 포함)

• 실험 환경 구축 및 데이터 수집 (실험 환경 구성, 테스트 시나리오, 데이터 수집 방법, 측정 도구 등 상세히 기술)
• 자율주행 성능 평가 지표 선정 (주행 성공률, 주행 시간, 오차율, 안정성, 정확성 등 평가 지표 선정 이유 및 측정 방법 제시)