'로봇' 정의
ROS는 로봇 운영 체제의 약자이지만, ROS가 무엇인지 이해하려면 먼저 로봇의 의미를 정의해야 합니다. 이 블로그의 맥락에서 로봇은 사람과 지속적으로 상호작용하거나 인프라의 안내를 받을 필요 없이 주변 환경을 자율적으로 이동할 수 있는 차량 또는 물체입니다. 로봇은 온보드 센서로부터 받은 피드백을 바탕으로 스스로 결정을 내릴 수 있어야 합니다.
따라서 로봇은 자율 과일 따는 로봇부터 호텔 복도 청소 로봇까지 모든 것이 될 수 있습니다. 하지만 로봇은 독립적으로 탐색해야 한다는 사실은 동일합니다.
ROS는 어떻게 작동하나요?
이름과는 달리 ROS는 엄밀히 말해 운영체제가 아닙니다. 로봇 시스템에서 실행할 소프트웨어를 개발하기 위한 프레임워크를 제공하는 오픈 소스 라이브러리 및 도구 세트입니다. 여전히 기본 운영 체제(일반적으로 우분투와 같은 Linux 기반 시스템)가 필요합니다. 그런 다음 ROS 계층을 사용하면 로봇용 프로그램을 만드는 데 필요한 하드웨어 추상화 및 기타 공통 기능을 사용할 수 있습니다.
그렇다면 ROS가 개발자에게 매력적인 제안인 이유는 무엇일까요?
1) 널리 사용되는 오픈 소스
오픈 소스라는 이점과 채택이 점점 더 널리 보급됨에 따라 ROS는 로봇 프로그래밍의 표준 중 하나로 성장했습니다. 학계에서 그 기원을 넘어 확장하면서 점점 더 많은 기업들이 ROS 환경을 활용하기 시작했습니다. 많은 OxTS 고객들은 상용 제품을 위한 노드와 드라이버를 개발하고 있으며, 이를 통해 이 공통 플랫폼에 쉽게 통합할 수 있습니다.
2) 다양한 센서 지원
ROS에서 지원하는 센서 목록에는 많은 LiDAR 시스템, 스테레오, 열화상 및 RGB 카메라, 힘/토크 센서, 모터 컨트롤러, OxTS' 관성 내비게이션 시스템과 같은 위치 확인 시스템 등이 포함됩니다. RT3000 v4
3) 낮은 진입 장벽
광범위한 채택과 보편적 인 표준 덕분에 로봇 응용 프로그램을 만들기위한 진입 장벽이 크게 낮아지고 커뮤니티가 더 상호 연결되어 있습니다. 코드는 다른 로봇 시스템으로보다 쉽게 전송할 수 있으며 개발자는 사용하는 각 하드웨어 제조업체에 대한 토대를 마련하기 위해 처음부터 시작할 필요가 없습니다.
ROS는 어떤 용도로 사용되나요?
ROS는 일반적으로 광범위하고 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 오늘날 ROS의 많은 사용 사례는 '사람의 도움'이 필요한 애플리케이션에서 볼 수 있습니다. 따라서 자율 주행 차량이나 산업 및 의료용 로봇을 제작하는 엔지니어는 ROS 프레임워크를 사용합니다. 물론 연구 및 교육 분야에서도 이러한 애플리케이션을 위한 제품을 개발하기 위해 일반적으로 ROS를 사용합니다.
이 섹션에서는 이러한 애플리케이션이 ROS를 사용하는 이유에 대해 설명합니다.
자율 주행 차량 내비게이션
폭발적으로 증가한 ADAS (첨단 운전자 보조) 기능이 2000년대 초중반에 차량에 등장한 이후, 자연스럽게 다음 단계는 완전 자율 주행 기능으로 진화했습니다.
본질적으로 자율 주행 차량은 또 다른 로봇에 불과합니다. 기능적으로 안전하려면 차량은 로봇이 해야 하는 것처럼 현재 위치, 목적지, 이동 방법(계획된 경로 유지)을 알고 도중에 마주치는 장애물을 피할 수 있어야 합니다.
이를 위해 차량은 LiDAR, 휠 스피드, 카메라는 물론 GPS나 INS와 같은 내비게이션 시스템과 같은 여러 센서의 데이터를 사용하고 수신한 정보에 따라 조치를 취해야 합니다. 따라서 ROS는 엔지니어가 각 센서의 데이터로 작업하고 센서의 피드백을 기반으로 모터의 응답을 생성하는 알고리즘을 만들 수 있는 기능을 제공하기 때문에 이 사용 사례에 중요한 프레임워크입니다.
ROS는 하드웨어 통합뿐만 아니라 시뮬레이션, 경로 시각화, 테스트 및 디버깅, 데이터 로깅 및 재사용성에도 유용합니다.

산업용 로봇 공학
ROS의 또 다른 사용 사례는 산업용 로봇 애플리케이션입니다. 예를 들어 창고나 항구에서 작동하는 로봇은 자율 주행 차량과 마찬가지로 비록 규모는 작지만 사람의 개입 없이도 주변 환경을 정확하고 안전하게 탐색할 수 있어야 합니다.
산업 환경에서 로봇은 수행해야 하는 작업에 따라 다양한 형태와 크기로 제공될 수 있습니다. AGV(자율 운반 차량)를 사용하여 재고를 운반할 수도 있고, 호텔에서 자율 청소기가 작동하는 것과 유사한 방식으로 공장 바닥을 청소하기 위해 소형 로봇을 배치할 수도 있습니다. 그러나 한 가지 변하지 않는 것은 다양한 환경에서 작동해야 한다는 점입니다.
여러 환경에서 작동하려면 센서 융합 접근 방식이 필요하므로 위에서 언급한 것과 같은 이유로 ROS가 중요합니다.
의료 로봇 공학
의료계는 현재 수많은 도전에 직면해 있습니다. 일반 인구는 고령화되고 인력은 줄어들고 있습니다. 이는 거동 보조나 재활 운동과 같은 단순하고 반복적인 작업을 로봇을 통해 수행할 경우 실질적이고 뚜렷한 이점이 있다는 것을 의미합니다.
이 경우 경로가 반복 가능한 한 ROS를 사용하여 로봇이 미리 계획된 경로를 따르도록 할 수 있습니다. 인식 알고리즘을 사용하여 로봇과 관련된 사고를 피할 수도 있습니다.
이동성 및 재활 애플리케이션 외에도 로봇은 의료 로봇 공학에서 환자를 체계적으로 관찰하고 이상 징후가 발견되면 숙련된 직원에게 경고하는 데 사용될 수 있습니다.
사용 OxTS ROS가 있는 시스템
OxTS 에서 ROS 2용 ROS 2용 드라이버드라이버를 개발하여 OxTS INS 장치에서 라이브 NCOM 내비게이션 데이터를 디코딩하고 다른 ROS 호환 장치에서 사용할 수 있는 형식으로 이 데이터를 게시할 수 있는 패키지 모음을 제공합니다. 이를 통해 OxTS 디바이스를 더 넓은 ROS 네트워크에 쉽게 통합하고 내비게이션 및 제어 애플리케이션을 위한 위치, 로컬라이제이션, 동역학 데이터를 제공할 수 있습니다.
또한, NCOM 데이터 디코딩과 독립적으로 실행되는 또 다른 패키지도 개발했습니다. "ROS 2GAD"라고 하는 이 노드는 LiDAR 및 카메라와 같은 ROS 환경의 다른 센서에서 데이터를 가져와서 일반 보조 데이터(GAD) 형식으로 변환할 수 있습니다.
OxTS 일반 관성 보조는 위치, 속도, 자세 등의 측정을 제공하여 내비게이션 엔진을 보조하는 데 사용할 수 있는 외부 센서를 더 빠르게 통합할 수 있도록 개발된 인터페이스입니다(또는 GNSS 대신).
ROS 메시지를 표준 GAD 형식으로 변환하면 데이터를 OxTS 내비게이션 엔진으로 직접 전달하여 관성 데이터 및 GNSS와 같은 기타 보조 소스와 결합할 수 있습니다.

자율 로봇 내비게이션 솔루션 개요
AMR에는 로봇의 위치와 방향을 기록할 뿐만 아니라 실내와 실외 모두에서 작동하는 강력한 로봇 측위 솔루션이 필요합니다.
이 솔루션 요약에서는 고객이 자율 이동 로봇의 로컬라이제이션 소스를 결정할 때 고려할 것을 권장하는 측면을 단계별로 설명합니다.
솔루션 개요 읽기 를 읽고 올바른 로봇 로컬라이제이션 솔루션이 AMR 프로젝트에 어떻게 도움이 되는지, 프로젝트 시작 전에 스스로에게 물어봐야 할 주요 질문을 알아보세요.
ROS 프로젝트 지원
사용에 대해 자세히 알아보려면 OxTS 로봇 공학 및 자율 응용 분야의 시스템, 또는 ROS를 통해 일반 지원과 외부 센서를 통합하는 방법을 보려면 오늘 문의하십시오.