TURTLEBOT3(waffle_pi)를 이용한 SLAM, NVIGATION

PC에서

$ roscore  을 입력시켜주고

 

$ ssh <NAME>@192.168.xx.xxx   을 입력시켜 원격으로 접속할 수 있도록 해준다.

(이 때 Turtlebot PC의 방화벽 설정이 잘 꺼져있는지 확인해주어야한다.)

$ roslaunch turtlebot3_bringup turtlebot3_robot.launch

 

$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi   를 통해 사용할 장비가 와플파이임을 입력시켜주고

$ roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch slam_method:=gmapping

   위 문장을 통해 gmapping 방식을 통한 SLAM을 시작하면서 RVIZ창을 띄워주도록 한다.

   GMapping 방식은 레이져의 범위에 대한 데이터를 이용하여 지도를 작성하는 방법인데

   자세한 부분은 다음에 다시 올리도록 하겠다.

   gmapping 외에도 cartographer, hector, karto, frontier_exploration 등이 있다.

 

$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi

$ roslaunch turtlebot3_teleop turtlebot3_teleop_key.launch

 

   여기까지 실행하면

다음과 같은 창과 함께 키도르를 이용하여 지도를 만들어 갈 수 있을 것이다.

다 만든 지도는 위와 같았고 이렇게 지도작성을 끝냈으면

 

$ rosrun map_server map_saver -f ~/map

   을  통해 작성된 지도를 저장해준다.

 

지도의 저장이 완료되었으면 SLAM이 작동되고 있는 창을 닫아준 후

 

$ export TURTLEBOT3_MODEL=waffle_pi

$ roslaunch turtlebot3_navigation turtlebot3_navigation.launch map_file:=$HOME/map.yaml

   을 통해 앞에 작성된 지도를 불러와 설정을 해준다.

상단 툴바에 2D Pose Estimate 클릭

  다음으로 2D Pose Estimate를 통해 현재 로봇의 위치를 집어주고 방향또한 집어준다.

  그 다음 로봇을 움직이면서 작동시키다 보면 위의 사진에 보이듯 로봇 주변에 퍼져있는

  Point Cloud가 점차 로봇의 위치에 수렴하는 것을 확인할 수 있다.

 

  그렇게 된다면 2D Pose Estimate 옆의 2D NAV Goal  을 클릭하여 로봇의 도착지점과 방향을

  선택해 줄 수 있다.