AMCL로 실내 로봇 위치 추정하기: ROS 로컬라이제이션 실습 가이드

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by baknoah 2025. 3. 13. 05:54

Introduction

현대 로봇 기술의 발전에 따라, 로봇의 자율 주행 및 위치 추정 기술이 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 특히 실내 환경에서의 로봇 위치 추정은 자율 주행 로봇의 성능을 좌우하는 중요한 요소로 작용합니다. 이번 글에서는 ROS(Robot Operating System) 로컬라이제이션 툴 중 하나인 AMCL(Adaptive Monte Carlo Localization)을 이용해 실내 로봇의 위치 추정을 어떻게 수행하는지에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 본 글은 AMCL에 대한 초보자들이 이해하기 쉽게 설명하고, 실습 과정을 통해 실제 적용 방법까지 안내할 것입니다.

AMCL 개요

AMCL은 로봇의 위치 추정에 사용되는 확률적 방법론입니다. AMCL은 주어진 맵을 기반으로 로봇이 자신의 위치를 추정하는 데 사용되며, 센서 데이터(예: 레이저 스캔 데이터)를 통해 위치 추정의 정확성을 높입니다.

AMCL의 작동 원리

AMCL은 주로 다음의 두 가지 단계를 통해 작동합니다:

입자 필터(Particle Filter): 로봇의 위치를 추정하기 위해 다수의 입자를 생성합니다. 각 입자는 로봇의 가능한 위치 중 하나를 나타내며, 센서 데이터와 비교하여 각각의 입자에 가중치를 부여합니다.
재샘플링(Resampling): 가중치가 높은 입자들을 선택하여 새로운 세트를 형성합니다. 이 과정을 통해 로봇의 위치에 대한 보다 정확한 추정치를 얻습니다.

AMCL 설치 및 준비

AMCL을 사용하기 위해서는 ROS가 설치되어 있어야 하며, AMCL 패키지를 설치해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 단계를 따라야 합니다.

1단계: ROS 설치

ROS는 여러 버전이 있으며, Ubuntu 시스템에서 주로 사용됩니다. ROS의 공식 웹사이트를 방문하여 필요한 버전을 설치하세요. 예를 들어, ROS Noetic을 설치하려면 다음과 같은 명령어를 사용할 수 있습니다:

sudo apt install ros-noetic-desktop-full

2단계: AMCL 패키지 설치

AMCL 패키지는 ROS의 navigation 패키지에 포함되어 있습니다. 다음의 명령어로 설치할 수 있습니다:

sudo apt install ros-noetic-amcl

3단계: 의존성 패키지 설치

AMCL을 사용하기 위해 추가적으로 필요한 패키지들도 함께 설치해야 합니다. 이를 위해 아래의 명령어를 수행합니다:

sudo apt install ros-noetic-map-server ros-noetic-move-base

4단계: 환경 설정

환경 변수를 설정하여 ROS 패키지를 사용할 수 있도록 합니다. 다음과 같은 명령어를 통하여 bashrc 파일을 수정합니다:

echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc

변경사항을 적용하기 위해 아래의 명령어를 입력합니다:

source ~/.bashrc

AMCL 실습

이제 AMCL을 이용한 실습을 시작해 보겠습니다. 이 과정에서는 실내 환경에서 로봇의 위치를 추정하는 방법을 단계별로 안내합니다.

1단계: 맵 생성

로봇이 위치 추정을 하기 위해서는 먼저 맵이 필요합니다. 로봇을 사용하여 실내 환경을 스캔하여 맵을 생성할 수 있습니다. ROS에서 제공하는 gmapping 패키지를 이용하여 맵을 생성할 수 있습니다.

먼저 로봇을 시작하고, 아래 명령어를 사용하여 gmapping 노드를 실행합니다:

rosrun gmapping slam_gmapping

이후 로봇을 실내에서 이동시키며 환경을 스캔합니다. 로봇이 환경을 스캔한 후, 맵을 저장하기 위해 아래 명령어를 입력합니다:

rosrun mapserver mapsaver -f my_map

이 과정을 통해서 mymap.yaml과 mymap.pgm 두 개의 파일이 생성됩니다.

2단계: AMCL 실행

맵이 생성되었다면, 이제 AMCL을 실행할 준비가 되었습니다. 먼저, 맵 파일을 로드할 필요가 있습니다. 아래의 yaml 파일을 생성하여 맵 정보를 추가합니다:

image: my_map.pgm
resolution: 0.05
origin: [0.0, 0.0, 0.0]
negate: 0
occupied_thresh: 0.5
free_thresh: 0.3

맵을 로드하기 위해 map_server 노드를 실행합니다:

rosrun mapserver mapserver my_map.yaml

그 다음, AMCL 노드를 실행할 수 있습니다:

roslaunch amcl amcl.launch

3단계: 로봇 제어

AMCL이 성공적으로 실행되고 나면, 로봇의 위치를 제어하기 시작할 수 있습니다. teleoptwistkeyboard 패키지를 이용하여 로봇을 이동시킬 수 있습니다. 아래의 명령어로 실행합니다:

rosrun teleoptwistkeyboard teleoptwistkeyboard.py

키보드를 사용하여 로봇을 앞뒤 및 좌우로 이동시킨 후, AMCL을 통해 로봇의 위치가 어떻게 추정되는지를 관찰해 보세요.

결론

AMCL은 실내 로봇의 위치 추정에 효과적인 도구로, 확률적 방법론을 통해 높은 정확성을 자랑합니다. 이번 글에서는 AMCL의 기본 개념과 설치 과정, 실습을 통해 로봇 위치 추정을 어떻게 수행하는지를 살펴보았습니다. AMCL을 준수하여 실내 로봇의 위치 추정 기술을 익히고, 이를 통해 보다 발전된 로봇 기술을 구현하는 데 기여할 수 있을 것입니다.