SLAM 기반 자율주행 로봇 시스템 구성
- 목표: 로봇을 활용해 교통사고 현장의 신속한 대응과 효과적인 후처리를 자동화하여 사회적 비용과 2차 피해를 최소화
- 주요 기능: 특정 경로 자동 순찰, 사고 감지, 사고 데이터 후처리
- 사용 장비: TurtleBot4(RPLIDAR A1M8, OAK-D Pro)
- 개발 환경: Ubuntu 22.04, ROS2 Humble, RTX3060, Colab
- 주요 기술 스택: ROS2, AutoSLAM, Nav2, OpenCV, YOLO
- 기간: 2025.05.16 ~ 2025.05.22
- 영상 링크: Demo Video
-B.webm
- 교통사고로 인한 사회적 비용이 지속적으로 증가하고 있음(2022년 국가예산의 4.3%).
- 일반 운전자 촬영 사진의 법적·보험적 활용 한계.
- 고속도로 2차 사고의 치사율이 일반 사고보다 7배 이상 높음.
- 신속하지 못한 현장 대응, 비전문가에 의한 부정확한 정보 기록이 2차 피해와 사회적 부담을 증가시킴.
- TurtleBot 기반 자율주행 로봇 시스템과 서버를 연동.
- 사고 감지, 현장 자동 촬영, 차량 통제, 데이터 실시간 전송을 자동화.
- AI 기반(객체인식, 위치 추정) 사고 감지와 SLAM·Navigation을 통한 정확한 자율 순찰.
- 촬영된 데이터를 바탕으로 자동 보고서(HTML) 생성까지 전 과정 자동화.
- 순찰 및 사고 감지: 순찰 경로 내 자율주행, YOLO 기반 객체 인식으로 사고 실시간 감지.
- 사고 현장 자동 촬영: 사고 감지 시 촬영봇이 현장 이동 후 사진·3D 포인트클라우드 획득.
- 좌표 변환 및 데이터 전송: 카메라 좌표를 글로벌 좌표로 변환하여 서버에 보고.
- 차량 통제: 사고 감지 시 경고음 및 안내화면, 통제 종료 후 순찰 재개.
- 자동 리포트 생성: 사고 기록, 촬영 데이터, 위치 정보로 HTML 보고서 자동화.
- 통합 서버 및 모듈화: 노드별 통신 구조 설계, 각 단계의 상태 관리(FSM), 실시간 명령 처리 및 테스트 자동화.
- 시스템 신뢰성 강화: ROS2 QOS, 네트워크 신뢰성 확보, 순찰-감지-촬영-복귀까지 전 과정 완전 자동화
- 김승주: lunaticju@gmail.com
- 김재권: kimjg1219@gmail.com
- 이호준: hojun7889@gmail.com
- 위석환: llaayy.kr@gmail.com
- 지예은: jyebubu@gmail.com
- 최초인: choinchoi0331@gmail.com
- 홍지원: jw1122.h@gmail.com
| 주차 | 기간 | 구분 | 강의실 |
|---|---|---|---|
| <2주차> | 2025.05.16(금) ~ 2025.05.22(목) | 지능-1(B) | * 본관 : A-2호 |
| 차시 | 구분 | 세부사항 | 평가 | 팀구성 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 프로젝트 계획 및 환경 구축 | 시스템 개발 프로세스의 이해, 개발 환경 구축 | O | 4인 1팀 |
| 2 | 기술 탐색 및 검증 | AI VISION 기술 탐색 및 검증_Object Detection | 4인 1팀 | |
| 3 | 기술 탐색 및 검증 | AI VISION 기술 탐색 및 검증_Depth 활용 | O | 4인 1팀 |
| 4 | 기술 탐색 및 검증 | AMR 제어 기술 탐색 및 검증_SLAM & Navigation | 4인 1팀 | |
| 5 | 기술 탐색 및 검증 | AMR 제어 기술 탐색 및 검증_통합 Multi-Robot | O | 4인 1팀 |
| 6 | 프로젝트 설계 | 시스템 설계 및 환경 구성 | 2개 팀 | |
| 7 | 개발 | 기능 구현 및 Unit Test | 2개 팀 | |
| 8 | 개발 | 기능 구현 및 Unit Test | 2개 팀 | |
| 9 | 개발 | 통합 시스템 구축 및 테스트 | 2개 팀 | |
| 10 | 프로젝트 발표 | 프로젝트 발표 및 시연, 산출물 정리, 기술 컨퍼런스 | O | 2개 팀 |