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[주행] SLAM 모델 기반 다중이용시설 로봇 주행 환경 장애물 인식 모델 개발 4일차
2024.11.29 4일차부터는 본격적으로 터틀봇4를 이용하여 미리 제작해놓은 map 안에서 터틀봇4가 자율 이동을 하며 동시에 자동으로 mapping을 해야하는 프로젝트를 진행하였다. ros2 launch turtlebot4_viz view_robot.launch.py이 명령어를 통해 rviz 프로그램을 실행시키고 ros2 launch turtlebot4_navigation slam.launch.py params:='/home/parkseongho/slam.yaml'이 명령어를 통해 slam을 기반으로 주행을 하며 라이다 센서의 데이터를 가지고 mapping을 할 수 있도록 하였다. slam.yaml 파일의 경로를 넣어 직접 수정한 파라미터 값들이 설정되어 있는 slam.yaml 파일을 가지고 sla..
두산 로보틱스 부트캠프 ROKEY/실무 프로젝트
2024. 12. 1. 23:46
[주행] SLAM 모델 기반 다중이용시설 로봇 주행 환경 장애물 인식 모델 개발 3일차
2024.11.28 3일차에는 2일차에 Camera, Visual Feature, Visual Odometry 관해 배웠던 내용들을 바탕으로 직접 찍은 사진들을 이용하여 파노라마 이미지를 구현해보는 실습을 하였다. 이어서 SLAM에 대해 이해하기 위한 기초적인 이론 지식 중 Sensor Fusion, LiDAR 센서에 대해 배웠다. 이렇게 2일차와 3일차에 거쳐 SLAM을 이해하기 위해 필요한 기초 지식들을 배웠고 이를 바탕으로 로봇의 자율 이동 및 mapping에 대해 실습을 할 준비를 하였다.
두산 로보틱스 부트캠프 ROKEY/실무 프로젝트
2024. 12. 1. 23:33