🚗 Day 3: ROS2에서 LiDAR 데이터 시각화 (RViz 실습)

안녕하세요! ✨
앞서 Day 1에서는 LiDAR 기본 원리, Day 2에서는 점군(Point Cloud) 데이터 구조를 살펴봤습니다.
오늘은 직접 데이터를 눈으로 확인할 수 있는 ROS2 환경에서의 LiDAR 데이터 시각화 (RViz 실습) 을 다뤄보겠습니다.

ROS2에서 LiDAR 데이터 시각화 (RViz 실습)

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🔍 왜 RViz를 사용하는가?

RViz는 ROS(Robot Operating System)에서 제공하는 강력한 시각화 툴입니다.
LiDAR를 비롯한 각종 센서 데이터(카메라, IMU, GPS 등)를 2D/3D로 보여주기 때문에,

• LiDAR 데이터가 올바르게 들어오는지 확인
• 장애물과 환경 구조를 직관적으로 이해
• SLAM, 자율주행 알고리즘 테스트에 활용

👉 RViz는 자율주행 연구자들의 필수 도구라고 할 수 있습니다.

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⚙️ ROS2 환경 설정

RViz 실습을 위해서는 ROS2와 관련 패키지가 필요합니다.

1. ROS2 설치 (예: Humble, Foxy 버전)
2. LiDAR 드라이버 패키지 설치 (Velodyne, Ouster 등 센서 제조사 제공)
3. RViz 실행:
   rviz2
   기본 GUI 창이 열리며, 좌측 패널에서 원하는 센서를 선택하고 데이터 토픽(topic)을 구독할 수 있습니다.

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🛰 LiDAR 데이터 불러오기

RViz에서 LiDAR 데이터를 확인하려면 다음과 같이 진행합니다.

1. ROS2 토픽 확인:
   ros2 topic list
   → /lidar_points 또는 /velodyne_points 와 같은 토픽 확인
2. RViz에서 PointCloud2 추가
   • Add → By display type → PointCloud2 선택
   • Topic을 /lidar_points 로 설정
3. 시각화 결과
   → 차량 주변의 점군(Point Cloud)이 3D 공간에 흩뿌려진 형태로 나타납니다.
   색상 옵션(Intensity, Z 값 등)을 조절하면 더 직관적인 분석이 가능합니다.

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📊 실습 포인트

• 센서 설치 위치 확인: RViz에서 LiDAR의 좌표계(Frame)를 체크해야 실제와 일치
• Noise 필터링: 일부 노이즈 점이 보일 수 있으므로, 후처리가 필요
• 데이터 저장: ROS2 bag 파일로 기록하면 나중에 재사용 가능

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📌 정리

• RViz는 ROS2에서 LiDAR 데이터를 직관적으로 시각화하는 도구
• PointCloud2 토픽을 RViz에 연결하여 확인 가능
• 자율주행 알고리즘 연구의 첫 단계로 필수

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🚀 다음 글 예고

다음 글에서는 [Day 4: LiDAR로 장애물 거리 측정 Python 실습] 을 다룹니다.
LiDAR 데이터를 활용해 주변 장애물까지의 거리를 계산하는 방법을 직접 코드로 구현해보겠습니다.

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