[국제 자율주행 경진대회] ADSC부분

국제 자율주행 경진대회 ADSC부분 

 

1. 대회 정보

해당 대회는 'MORAI'사의 자율주행 시뮬레이터를 활용하여 주어진 미션과 주행을 완료하는 대회이다.

 

MORAI 시뮬레이터

위 사진과 같은 프로그램으로 기본상태에서는 앞으로 전진과 사용자의 방향키로 주행이 가능하며 컴퓨터 서버와 연결하고 ROS를 활용하여 시뮬레이터 상에서 자율주행을 테스트할 수 있었다.

 

2. 대회 진행

활용하는 센서는  4가지로 GPS, IMU, Lidar ,Camera를 사용했습니다.

- GPS:  해당 센서는 차량의 위치좌표값을 가져옵니다.(아래 사진 참조)

rqt상에서 표기

GPS로 주행을 위해서 지도상의 좌표값과 차량의 좌표값을 확인하고 대회측에서 제공해주는 경로좌표 값을 입력으로 주어서 좌표를 따라가게 만들었습니다.

 

-  IMU: 해당 센서는 차량의 상태값을 반환하며 흔히 말하는 Roll, Yaw, Pitch를 말합니다.

            추가적으로 원래 시뮬레이터에서는 차량의 차량속도가 기본으로 주어지지만 해당 대회측에서 이를 막아서

            imu에서 각속도값을 출력합니다.

 

- Lidar : 해당 센서는 Velodyne사의 라이다를 시뮬레이터상에서 지원해줬다. 다른 센서와 다르게 UDP통신방식이 특징이다. 아래 사진은 라이다를 연결 후 GPS주행시 인식되는 rviz상에서 Pointcloud를 나타낸 것 입니다.

Lidar

Lidar센서를 통해서 주변 장애물의 중심으로부터 차량의 Lidar까지의 거리(x,y값)을 읽어오지만 이를 통해 제어기까지는 활용하지 못했습니다.

 

- Camera: 카메라의 경우 실제 센서처럼 차량에 장착할 경우 설정해둔 방향 이미지를 출력해줍니다.

이를 활용하여 이미지처리과정을 통해 3번째 사진으로 차선을 구분하는 상태까지 만들었습니다.

하지만 이 부분도 Lidar와 똑같이 제어기에 적용을 시키지 못했습니다.

 

*최종 연결 rqt

rqt

 

- 힘들었던 부분

 첫 공모전이고 ROS도 처음 써보는 것이라서 코드상에서 돌아가는 방식을 이해하는데 좀 걸렸고 GPS로 pure_pursuit을 구현하는데도 조금 걸렸지만 Camera와 Lidar에 비하면 상대적으로 금방 해결했습니다.

Camera는 이미지 사진 Edge Detection은 해보았지만 우리가 사용해야할 상태로 출력하게끔 파라미터를 설정하는데 있어 여러 값을 테스트 해보고 찾는 과정이 어려웠습니다. 

Lidar의 경우 초기에 시뮬레이터 버전오류로 연결에 있어 어려움이 있었고 그후 연결 후 주변 물체와의 거리까지 값을 받아와 리스트에 담아두기까지는 했지만 이후 처리과정을 해결하지 못했습니다.