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ROS는 로봇 개발을 편리하게 하고 관리 및 운용할 수 있도록 다양한 운영체제에서 설치되어 하드웨어의 가상화, low level 장치 제어, 인터넷이 연결된 이기종 컴퓨터의 프로세스들 사이에서 TCI-IP 메시지 통신을 통한 분산 컴퓨팅 환경, 로봇을 구성하는 다양한 하드웨어 모듈들의 동작 제어에 필요한 응용프로그램 패키지들을 제공한다. 이 외에 3차원 시뮬레이터인 Gazebo, 시각화 도구인 Rviz, GUI 도구 모음 RQT 등의 유틸리티 들이 필요하다.

ROS는 topic, service, action service와 같은 분산처리 환경들을 제공하는데 가장 많이 사용되는 것이 topic 메시지를 통해 publisher와 subscriber로 구성된 두 노드 프로세스간에 TCP-IP 소켓 통신을 하도록 함으로써 연동하게 된다.

그림 1에서 보는 것처럼 원격키 노드 프로세스인 teleop_turtle 노드는 키보드의 방향키를 통해 움직임을 제어하고자 하는 publisher 노드이고, 반면에 turtlesim 노드는 이 방향키 제어신호를 받아 윈도우 안의 거북이 객체가 움직이게 하는 subscriber 노드이다. 이를 위해서 연동하려는 노드들은 마스터 노드 프로세스에게 그림 1의 (1)과 같이 자신의 IP 및 포트, 토픽메시지 이름과 메시지 유형의 정보를 보낸다. (2)와 같이 마스터 노드는 동일한 토픽메시지를 요청하는 노드들에게 통신하고자 하는 상대방 노드의 IP 및 포트 정보를 넘겨 주면, (3)과 같이 이들 간에 소켓 통신을 하도록 하는 것이다.

Fig. 1. 
Interaction between node processes by a topic message

로봇을 구성하는 컴퓨터들은 각각 .bashrc shell 스크립트 파일에 마스터 노드가 되는 컴퓨터의 IP 및 포트 정보의 환경설정을 한다. 이제 마스터 노드가 되는 컴퓨터에서는 터미널을 열어「roscore」ROS shell command를 사용해서 마스터 노드 프로세스를 구동한다. 연동하는 두 노드 프로세스들을 동작시키려면 터미널을 열어「rosrun」ROS shell command를 통해 구동한다. 특히 RQT 유틸리티는 현재 로봇에서 일어나는 모든 노드 프로세스들 간의 연동되는 모습을 graph의 형태로 노드 이름과 토픽메시지 이름을 표시해서 보여 준다.

이와 같이 ROS 환경에서 로봇 동작을 위해 연동되는 노드 프로세스들을 위한 패키지들이 ROS 관련 git-hub에서 많이 제공되어 쉽게 복사 해서 컴파일하거나 linux의 apt-get 설치 shell command를 사용하여 설치할 수 있다. 로봇 동작을 위한 패키지들은 로봇에 사용되는 특정 제조사의 특정 모델 하드웨어 모듈을 구동하거나, SLAM에 의한 지도 작성, 자율주행과 같이 로봇 제어 등을 위한 ROS 응용프로그램으로서 제공된다. ROS 버전, 구동할 로봇 이동체 사양, 하드웨어 모듈의 사양 등에 따라 적합한 패키지들을 선택해야 한다.

이동로봇은 먼저 이동하면서 LiDAR 또는 depth 카메라와 같은 거리 센서들을 사용하여 주변 장애물들을 탐지하고 측위 과정을 거치면서 지도를 작성한다. 그 다음에 이 지도를 바탕으로 원하는 목적지까지 경로를 설정해서 자율주행하도록 해야 한다.

먼저 측위 과정에 있어서 그림 2에서 보는 것처럼 k 시점에서 로봇이 2차원 x-y에서의 위치 및 그 위치에서의 방향각으로서 (xk, y_k, θ_k)과 같이 표현할 수 있다. 이 때 로봇의 좌우바퀴 엔코더(Encoder) 회전속도 센서를 통해 탐지된 좌우바퀴의 회전각속도 ωkl및 ωkr과 바퀴의 반경 r, 바퀴사이의 거리 D로부터 k 시점에서의 로봇 병진속도 υ_k 및 로봇 회전각속도 ω_k 를 각각 식 (1) 및 식 (2)와 같이 구할 수 있다. υ_k 및 ω_k로부터 ∆t 시간 지난 k+1 시점에서의 이동거리 ∆θ_k 및 방향회전각 ∆s_k 구할 수 있고, 이로부터 k+1 시점에서의 위치 및 방향각(x_k+1, y_k+1, θ_k+1)을 식 (3)과 같이 구함으로써 측위할 수 있다.

Fig. 2. 
Position measurement and driving of a robot with two wheels

그러나 회전속도 센서의 오차나 또는 회전속도 탐지가 올바로 탐지 되더라도 바퀴의 미끄러짐이나 마찰 등으로 인해 실제 이동한 거리는 달라질 수 있을 뿐만 아니라 매우 작은 오차라 할지라도 주행하면서 누적되는 측위 오차는 커질 수 밖에 없다. 이러한 의미에서 매 구간마다 측위 오차에 대한 확률적 통계를 측정해서 보정해 줄 필요가 있고 앞서 언급한 것처럼 칼만 필터 등의 통계적 알고리즘을 사용해서 보정한다[4]. 이동로봇이 LiDAR와 같은 거리 센서를 통해 주변 장애물에 대한 거리 탐지로부터 측위 보정을 더욱 잘 할 수 있고 보다 더 정확한 지도를 작성하게 된다.

이제 로봇에 지도를 갖춘 상태에서 목적지 좌표를 정하면 출발지로부터 목적지까지의 이동 경로를 경로설정 계산 알고리즘에 따라 계산해서 2개 구륜모터를 구동함으로써 자율주행 하도록 해야 한다. 설정된 경로에 따라 ∆t 시간마다 k 시점에서 다음 k+1 시점에서의 이동거리 ∆s_k 및 방향회전각 ∆θ_k이 주어지고 이로부터 모터의 회전속도를 구해서 이에 맞는 듀티(Duty)비의 디지털 신호인 PWM (Pulse Width Modulation)를 좌우바퀴 모터에 가한다. 자율주행 하는 동안에도 끊임없이 엔코더, IMU (Inertia Measurement Unit), depth 카메라와 같은 여러 센서들을 사용하여 측위해 가면서 설정된 경로로부터의 이탈을 수시로 점검해서 다시 보정된 경로를 따라 가도록 해야 한다.

그림 3과 같이 주제어 컴퓨터와 이동체로 구성된 로봇은 이동해야하기 때문에 원격터미널 컴퓨터를 사용하여 WiFi를 통해 로봇에 필요한 프로그램 개발, 설치, 실행, 모니터링, 및 수동 제어를 하게 된다. 또한 음성인식을 위해 ETRI 서버를 활용한다.

Fig. 3. 
Structure of the implemented serving mobile robot

로봇의 주제어 컴퓨터에는 LiDAR 및 depth 카메라가 연결되어 주변의 장애물에 대한 거리를 탐지하고 로봇 이동체 바퀴의 회전 센서인 엔코더를 통해 측위함으로써 지도파일을 생성한다. 이 지도파일을 토대로 목적지에 대해 ETRI 서버를 활용하여 음성인식하고 최적의 주행경로를 계산하여 이동체의 모터를 제어하여 목적지까지 주행하도록 한다.

그림 3에서 원격터미널 컴퓨터는 로봇의 주제어 컴퓨터에 WiFi로 접속하여 원격터미널을 사용해 로봇에 필요한 프로그램 개발, 설치 및 실행을 한다. 또한 Rviz 프로그램을 사용하여 주제어 컴퓨터로부터 LiDAR, depth 카메라 및 측위 데이터를 받아 2차원 지도 안에서의 로봇의 위치를 보여 준다. 지도 작성할 때 로봇이 돌아다니면서 측위 및 장애물 탐지를 해야 하기 때문에 원격터미널 컴퓨터의 키보드를 사용하여 로봇에 대해 주행제어를 하게 된다. 원격터미널 PC는 RQT 프로그램을 사용하여 로봇의 주제어 컴퓨터 및 원격터미널 컴퓨터에서 실행되는 ROS 노드 프로세스들 간에 연동되는 모습을 그래프로 확인해 볼 수 있다.

주제어 컴퓨터는 Nvidia사의 Jetson TX2로서 Pascal 계열의 256 코아 GPU가 내장된 인공지능 용도의 개발을 위한 하드웨어 플랫폼이다. 주제어 컴퓨터에는 지도 작성 할 때 주변 장애물 인지를 하거나 자율주행 할 때 지도상의 위치를 측정하기 위해 거리 센서로서 Intel사의 RealSense LR200의 depth 카메라와 Yuedeng사의 YDLIDAR X4의 LiDAR를 USB로 연결해서 사용한다.

또한 7 inch IPS(In-plain switching) 방식의 TFT-LCD를 HDMI 포트에 연결해서 터치스크린으로서 사용한다. TFT-LCD는 목적지 설정하기 위해 마이크를 통해 들어온 음성을 녹음하고 파일을 생성해서 ETRI 서버로 전송하도록 GUI 환경을 제공하고 또한 상황에 따른 재미난 눈표정을 보여준다.

로봇의 이동체는 유진로봇 사의 Turtlebot2 계열의 Kobuki를 사용하고, 로봇의 주제어 컴퓨터로부터 USB 포트를 통해 주행제어 신호를 받아 2개의 구륜 DC 모터를 구동하게 되고, 2개 모터의 엔코더 센서들로부터 모터의 회전속도 및 IMU 센서로부터 각속도 및 가속도 센서값을 주제어 컴퓨터로 보냄으로써 측위에 사용된다. 또한 배터리가 임계전압 아래로 떨어졌을 때 적외선 센서열에 의해 근처의 배터리 충전 도커(Docker)를 찾아 가서 충전하도록 되어 있다. 초음파 센서는 바닥면 아래 쪽을 향하고 있어 주행면 상에 절벽이나 높은 둔턱이 있으면 자동적으로 멈추게 한다. 이와 같이 동작을 하도록 Kobuki의 콘트롤러 보드인 아두이노 안의 플래시 ROM에 펌웨어 프로그램이 구성되어 있다.

그림 3의 중간의 형상이 이러한 부품들을 조립하고 3D 프린터 및 일부 금형을 통해 외장을 만든 서빙 이동로봇의 모습이다.

이동로봇을 구동하기 전에 표 1과 같이 로봇의 주제어 컴퓨터 및 원격터미널 컴퓨터에 필요한 패키지들을 설치한다. 가상환경에서 모의실험을 할 수 있도록 ROS에서는 Gazebo를 지원한다. 원격터미널 컴퓨터에서 이 프로그램을 구동해서 가상의 Kobuki 이동체 모델에 대해 SLAM에 의한 지도 작성이 제대로 되는지 그리고 완성된 지도를 통해 경로 설정된 목적지로 제대로 자율주행이 되는지를 모의실험을 통해 어느 정도 확인해 볼 수 있다.

모의실험이 제대로 확인되면 관련된 노드 프로세스들을 모두 종료하고, 그림 4에서와 같이 지도 작성을 위해 원격터미널 컴퓨터 및 주제어 컴퓨터가 터미널에서 ROS shell command를 사용하여 각각 필요한 노드 프로세스들을 구동한다. 특히 원격모니터 컴퓨터에서는 SSH 원격터미널을 통해 주제어 컴퓨터에 필요한 패키지 설치 및 노드 프로세스들을 구동한다. 원격터미널 컴퓨터에서는 원격키 노드 프로세스를 통해 로봇을 이동시키면서 Rviz 노드 프로세스를 통해 로봇이 지도 작성하는 모습을 관측할 수 있다.

Fig. 4. 
Execution of ROS node processes for mapping by SLAM

주제어 컴퓨터에서는 먼저 Kobuki 이동체 및 LiDAR 노드 프로세스를 구동한다. SLAM 노드 프로세스에 의해 LiDAR 센서를 사용해 주변 장애물들에 대한 거리 측정과 바퀴 엔코더 센서를 사용한 측위를 통해 보정 작업을 하면서 지도 작성을 시작한다. 측정 영역의 지도 작성이 끝나면 지도저장 노드 프로세스를 구동해서 파일 저장하고 종료한다. 여기서 파티클 필터에 의해 보정된 격자지도인 PGM Gmapping을 사용한다.

그림 5에서 타원형은 구동된 노드 프로세스들의 이름이고 이들 간의 연동이 화살표로 표시되어 있다. 화살표 위의 박스 안에 토픽메시지 이름이 나와 있고, 원격터미널 컴퓨터, 주제어 컴퓨터, Kobuki 이동체로 구분되어 그 안에서 노드 프로세스들이 연동하고 있음을 볼 수 있다. 이와 같은 개념적인 그래프는 이해 도모를 위한 것이고 실제에 가까운 Gazebo 모의실험에서 연동되는 노드 프로세스들에 대한 RQT에서 표시된 모습은 그림 6과 같다.

Fig. 5. 
Conceptual graph of interactions of node processes in mapping by SLAM

Fig. 6. 
RQT graph of interactions of node processes in the simulation of mapping by SLAM

그림 7에서와 같이 정보과학관 3층의 복도를 따라 원격터미널 컴퓨터에서 키보드로 로봇을 이동시켜 가면서 SLAM에 의해 생성된 PGM(Particle filtered Grid Map)지도의 Rviz에서 보여진 모습은 그림 8과 같다.

Fig. 7. 
Photograph of the 3^rd floor of Informatic Science Hall

Fig. 8. 
PGM map shown in Rviz utility

지도 작성을 한 후에 관련된 해당 노드 프로세스들을 모두 종료하고, 그림 9에서와 같이 경로설정 및 자율주행을 위해 원격터미널 컴퓨터 및 주제어 컴퓨터가 터미널에서 ROS shell command를 사용하여 각각 필요한 노드 프로세스들을 구동한다. 원격모니터 컴퓨터에서는 SSH 원격터미널을 통해 주제어 컴퓨터에 필요한 패키지 설치 및 노드 프로세스들을 구동한다. 원격모니터 컴퓨터의 Rviz에서 2차원 지도 상에 로봇의 위치가 표시되는데, depth 카메라에 의해 Rviz에 나타난 장애물의 프로파일과 지도 상의 프로파일을 일치시켜 로봇의 지도 내 위치를 보정한다.

Fig. 9. 
Execution of ROS node processes for path planning and autonomous moving

이제 지도를 사용하여 음성인식을 통해 얻어진 목적지를 지정하면 경로설정을 계산하고 이로부터작은 구간으로 나눠 병진속도 및 각속도를 Kobuki 이동체로 넘겨줘서 2개 구륜모터의 회전속도를 제어함으로써 목적지까지 자율주행 하게 된다. 그림 10은 자율주행을 위해 구동된 노드 프로세스들 간의 연동에 대한 개념을 보여 준다.

Fig. 10. 
Conceptual graph of interactions of node processes in autonomous moving

주제어 컴퓨터에는 파이썬 프로그램에 의해 TFT- LCD에 다양한 눈표정을 디스플레이 하고 터치하면 목적지를 얘기하라는 메시지와 함께 마이크에 가령 “302호”와 같이 목적지를 얘기하면 음성 인식되어 해당 목적지로 자율주행 하도록 한다. 음성인식을 위해 ETRI에서 제공하는 음성인식 REST API를 사용하는데 이를 위한 허용키가 필요하며, 「http://aiopen.etri.re.kr/key_creation.php」에서 신청하고,「http://aiopen.etri.re.kr/key_check.php」에서 허용키를 확인할 수 있다. 샘플링 주파수 16kHz로 녹음된 음성파일을 Base64로 encoding한 다음, HTTP 통신으로 ETRI Open AI 서버인 「http://aiopen.etri.re.kr:8000/WiseASR/Recognition」로 JSON 메시지에 담아 전송하고, 음성 인식된 텍스트 JSON 메시지로부터 “호” 앞의 방 번호인 “302”라는 목적지를 알아낸다. 해당 목적지의 지도 상의 좌표값을 토픽메시지로 해서 자율주행 노드 프로세스에게 전달한다. 이를 위해 「rostopic pub–1/move_base_simple/goal geometry_msgs/PoseStamped + “목적지 위치좌표” 」와 같은 ROS shell command 시스템 호출을 함으로써 해당 목적지로 자율주행 해 가도록 하는 것이다.