[프로젝트] 2D SLAM & Navigation in Gazebo
Experiment
실험 개요
가구와 차량이 배치된 indoor world와 벽으로 구성된 maze world를 직접 만든 뒤, 각 world의 서로 다른 세 구역을 mapping하고 생성된 map마다 다섯 경로의 자율주행 결과를 확인했다.
World 01
Indoor
벽 외에도 가구와 차량이 배치되어 있어 LiDAR scan에서 비교적 다양한 구조적 특징을 얻을 수 있다.
Map 구성
Navigation 결과
빨강, 주황, 노랑, 초록, 파랑 순서로 다섯 경로를 추종했으며, 오른쪽 그림은 5번 파란색 경로의 주행 과정이다.
다섯 경로를 반복했으며, 2번 주황색 경로에서는 주변 특징이 줄어드는 구간에서 localization error가 발생했다.
다섯 경로를 추종했으며, 오른쪽 그림은 3번 노란색 경로의 실제 주행 과정이다.
벽이 큰 구조적 특징으로 작동하는 구간에서는 localization이 안정적이었다. 반면 indoor_01 오른쪽 위처럼 빈 공간이 넓어 주변 특징이 부족한 구간에서는 코너를 돌거나 관측 범위가 바뀔 때 위치 추정이 흔들렸고, 일부 상황에서는 2D Pose Estimate로 초기 자세를 다시 지정해야 했다.
World 02
Maze
벽과 좁은 통로를 중심으로 구성해, 직선 구간과 큰 방향 전환이 반복될 때의 경로 추종과 localization 안정성을 확인했다.
Map 구성
Navigation 결과
다섯 경로를 추종했으며, 3번 노란색 경로에서는 경로 이탈과 localization error가 함께 발생했다.
4번 초록색 경로의 급격한 코너에서 회전 반경을 확보하지 못해 코너를 한 번에 통과하지 못했다.
다섯 경로를 추종했으며, 오른쪽 그림은 4번 초록색 경로의 주행 과정이다.
직선 구간은 대체로 안정적이었지만 180도에 가까운 코너에서는 한 번에 회전하지 못하는 경우가 반복되었다. 해당 구간에는 waypoint를 추가해 회전을 두 단계로 나누었다. 코너에서 한쪽 벽이 scan상 얇게 관측되어 안정적인 구조 대응이 줄어드는 현상도 실패 원인 중 하나로 추정했다.
Result
결론
| 조건 | 관찰 결과 | 대응 |
|---|---|---|
| 충분한 벽·가구 특징 | LiDAR localization과 경로 추종이 비교적 안정적 | 기존 global path 유지 |
| 넓은 빈 공간 | 코너 진입 시 localization이 흔들리거나 위치를 잃음 | 필요 시 초기 pose 재설정 |
| 급격한 180도 코너 | 회전 반경과 벽 관측 변화로 한 번에 통과하기 어려움 | 중간 waypoint를 추가해 회전을 분할 |
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