[젯슨나노 프로젝트]자율 주행 배달 로봇 Selly(1)_프로젝트 선정

 

 

 

 

프로젝트 이름 : Selly

예상 제작 기간 : 2020.01 ~ 2020.06(약 6개월)

개발 환경 : Jetson Nano, Arduino, ROS, Python 3.6.9, openCV 4.1.1, Tensorflow 2.3.0, Keras

 

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프로젝트 선정 동기

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'배달의 민족'이 2019년 12월 건국대학교에서 자율 배달 로봇 '딜리'를 한 달 시범 운영하면서, 한동안 '딜리'와 '배달의 민족'에 많은 관심이 쏠렸다.

 

SNS 등에서 심심찮게 보이는 딜리의 배달 영상을 보다가, 단순히 우리 학교에도 배달로봇이 있었으면 좋겠다는 생각에서 이번 프로젝트가 시작되었다.

 

 

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프로젝트 진행 방향

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프로젝트 주제 선정은 단순하지만 프로젝트를 통해 이루고자 하는 목표는 단순하지 않다.

자율주행기술은 4차 산업혁명의 핵심기술로 손꼽히는 기술로 ICT에서 가장 중요하게 다루고 있는 분야이다. 우리 팀은 자율주행 로봇을 직접 설계하고 구현함으로써 4년동안 습득한 전공 지식을 최대한 활용하고 하드웨어와 소프트웨어의 분야를 넘나드는 융합형 인재로 거듭날 수 있을 것이라 기대한다.

 

여기에 자율주행을 위한 센서 기술에 이미지 인식 기반 딥러닝을 접목하여 단순히 현재 자율 주행에 쓰이는 기술들만을 이용하여 자율 주행 로봇을 만들어 보는 것에 그치는 것이 아니라 우리 팀의 특색을 살린 아이디어를 통해 새로운 방법으로 자율 주행 기술에 접근하고자 한다.

 

 

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프로젝트 워크플로우

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1. 로봇 키트 제작을 통한 전반적인 로봇 동역학 학습.

2.로봇 키트에 센서를 부착하여 센서 정보 학습 및 센서 제어

3.센서 데이터 수집 및 활용

4.수집한 센서 데이터 이용 위치 추정 알고리즘 개발

5.SLAM 기술과 결합하여 위치 추정 및 지도 작성

6.데이터를 통합하여 상황 평가

7.상황에 따른 경로 기획 및 의사 결정

8.실제 로봇 제작 및 로봇 동작 제어

9.배달 서비스 구현

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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개발 환경 세팅

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팀원은 3명이지만 로봇 하드웨어로 사용되는 임베디드는 하나인데다 우리 팀에 할당된 장소가 없어서 여러 한계가 있다. 우선 Git을 이용한 공동 작업과 함께 원격 접속 환경을 설정하여 실시간으로 하드웨어 디스플레이 환경을 확인하며 작업하고 있다.

 

원격 접속 방법에는 putty를 통한 접속 방법이 클라우드 환경이나 리눅스에 접속할 때 가장 대중적으로 사용되는 방법인 것 같다. 그러나 putty를 통한 원격 접속은 디스플레이가 안 된다는 단점이 있었다. xming같은 디스플레이 환경을 구성할 순 있지만 너무 느려서 문제가 되었다.

 

 

우선은 윈도우의 원격 데스크톱 연결을 통해 직접적으로 임베디드가 연결된 데스크탑을 제어하기로 했다. 디스플레이가 제공되지만 반응 속도가 느려 원격으로 디스플레이 화면을 보며 작업하기에는 약간 무리가 있다. 주로 원격으로 테스트하거나 실행 화면을 확인하는 용도로 사용하고 있다.

 

 

 

작업은 vscode의 remote-ssh를 통해 직접 원격 환경에 접속해 로컬환경처럼 이용하는 방법으로 진행하고 있다.

현재는 하드웨어 세팅이 주된 작업이어서 원격 접속하여 master 가지에서 작업하는 방법을 사용하고 있지만, 개강하고 각자 개발할 부분이 나눠지면 Git으로 브랜치를 나눠 작업하는 방법도 사용해야 할 것이다.