Driven_autonomous_driving

2023 대학생 창작 모빌리티 경진대회 자율주행 부문 한국기술교육대학교 Driven

팀 이름이 "바퀴벌레" 인 이유는 ?

* 이태원에서 진짜 장난안하고 엄지손가락만한 바퀴벌레를 잡았음. 누가 설명좀.

Driven 자율주행 팀 회고

박태정의 대회 후기 글

Team

Category_major(Branch)	Category Minor	Developer
Perception	Lidar	용재
	LEGO_LOAM	용재
	lavacone_detect(yolo)	용재
Decision	PATH PLANNING	태정
	Motion Planning	태정
Control	Steering calculation	재민,민석
	Velocity calculation	재민,민석
Communication	Autonomous System Platfrom	용재,태정
Main Process (Node)	Main Process	태정
Project Manager	-	태정

구조

End-to-End ROS Melodic System / 3 package / 8 Node

📂 driven_ros_final ( ROS package )
		⏐
		├ 📂 devel
		├ 📂 build
		⎣ 📂 src
		⏐
		├ 📂 driven(pkg)
		        ├ 📂 include(cpp)
				⏐   ├ 📄 CMakeList.txt
				⏐   ├ 📄 package.xml
				⏐   ├ 📂 launch
				⏐   ⏐   ⎣ 📄 .launch
				⏐   ├ 📂 src(python)
				⏐   ⏐   ⏐ 📄 main_thread.py
				⏐   ⏐   ├ 📂 control
				⏐   ⏐   ⏐     ├ 📂 library
				⏐   ⏐   ⏐        ⎣ pid.py
				⏐   ⏐   ├ 📂 perception
				⏐   ⏐   ⏐     ├ 📂 library
				⏐   ⏐   ⏐        ⎣ lidar / yolo
				⏐   ⏐   ├ 📂 decision
				⏐   ⏐   ⏐     ├ 📂 library
				⏐   ⏐   ⏐        ⎣  Motion Planning / Local Path Planning

📂 driven ( code )
	⏐
	├ 📂 Perception
        ⏐   ├ 📂 src
        ⏐   ⏐   ├ 📂 detection/yolov5
        ⏐   ⏐   ⏐   ├ 📂 utils, ...
        ⏐   ⏐   ⏐   ⏐   ├ 📄 plots.py
        ⏐   ⏐   ⏐   ⏐   ├ 📄 cone_utils.py
        ⏐   ⏐   ⏐   ⏐   ├ ...
        ⏐   ⏐   ⏐   ⎣ 📄 detect.py ...
        ⏐   ⏐   ├ 📂 slam/LeGO_LOAM
        ⏐   ⏐   ⏐   ├ 📂 src
        ⏐   ⏐   ⏐   ⏐   ├ 📄 featureAssociation.cpp
        ⏐   ⏐   ⏐   ⏐   ├ 📄 imageProjection.cpp
        ⏐   ⏐   ⏐   ⏐   ├ 📄 mapOptmization.cpp
        ⏐   ⏐   ⏐   ⏐   ⎣ 📄 transformFusion.cpp
        ⏐   ⏐   ⏐   ├ 📂 scripts
        ⏐   ⏐   ⏐   ⏐   ⎣ 📄 mapConvert.py
        |   
	├ 📂 Decision
        |  ├ 📂 src(python) 	
        |  ⏐ 📄 main_thread.py
        |   
	⎣ 📂 Control
	   ⏐
	   ├ 📂 src(python)
	   ⏐   ⏐ 📄 main_thread.py

실행

요소별 설명 및 실행

Perception

크게 LIDAR에서 가져온 pointcloud 데이터를 활용한 LeGO-LOAM(SLAM) 과 Camera에서 받아온 영상 데이터를 활용한 YOLOv5(Detction) 기술이 활용되었습니다.

mapConvert.py 파일에서 LeGO-LOAM에서 publish하는 topic 중에 /segmented_cloud_pure 와 /key_pose_origin 을 Subscribe하여 자동차가 있는 환경의 2D Gridmap을 만들었습니다. 해당 맵을 통해 Decision 파트에서 Path planning 작업을 하게됩니다. /per2main topic을 main_thread.py로 publish합니다.

YOLOv5의 경우에는 공식 레포 에서 작성된 코드를 바탕으로 Rubber Cone인식 하는 모델로 만들었고 해당 코드를 ROS melodic에서 구동이 가능하게 하였습니다. 인식한 콘의 색상과 위치를 바탕으로 주행 보조 역할을 수행합니다. detect.py 에서 /det2main topic을 main_thread.py로 publish 합니다.

Execute

## lidar
roslaunch velodyne_pointcloud VLP16_points.launch

## or play rosbag file
rosbag play [file_name].bag --clock --topic -l

## LeGO-LOAM(SLAM)
cd ros_package/driven_ros/src/driven/src/perception
catkin_make -j1
roslaunch lego_loam run.launch

## YOLOv5(Detection)
rosrun detection detect.py

Decision

cd driven_ros_final
source devel/setup.bash
cd driven_ros_final/src/driven/src
rosrun driven main_thraed.py

Control

cd driven_ros_final/src/driven/src/Control/gps
source devel/setup.bash
roslaunch ntrip_ros ntrip_ros.launch

cd driven_ros_final/src/driven/src/Control/gps
sudo chmod 777 /dev/tty*
roslaunch ublox_gps ublox_device.launch

환경

Hardware
---
main_computer : Jetson Xavier AGX H01 <bender: seeed>
camera : __
lidar : Velodyne puck 16 channel
gps : Ublox ZED-F9P-01B
imu : EBIMU24GV5.2, EBRCV24GV5


Software
---
ROS Melodic
Ubuntu 18.04
python3.7
python2.6

세부 라이브러리 -> requirement.txt 참고
<더 작성해주세요.>

참고자료

Driven 팀원들이 작성한 wiki 에 참고할만한것들이 있습니다.

자율주행 시스템을 만들고 싶지만, 아무것도 모르는 사람들에게 도움이 될 만한 주제들을 모아봤습니다.

• ROS 는 뭘까 ?

  1. ROS Directory 구성(간단)
  2. ROS 기본 FLOW(간단)

• ROS 는 어떻게 선택해야 할까 ?

  • 자율주행팀 Notion_필요한 장비들

• Driven 이 ROS 를 사용하며 겪었던 문제들

  • ROS package 에 의존성을 추가하는 것은 어떻게 해야할까?
  • 한개의 노드에서 여러개의 센서를 한번에 받아 작업하는 것은 구조가 어떻게 되는걸까 ?
  • etc...

• Hardware 는 무슨 기준으로 선택했었을까요 ?

• ...