🚗 Day 10: ROS2에서 Radar 센서 플러그인 다뤄보기

안녕하세요! ✨
앞서 Day 9에서는 Radar와 LiDAR 데이터를 비교하며 두 센서의 장단점을 살펴봤습니다.
오늘은 실제 실습 단계로 들어가 ROS2 환경에서 Radar 센서 플러그인을 활용하는 방법을 알아보겠습니다.

ROS2에서 Radar 센서 플러그인 다뤄보기

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🔍 ROS2에서 센서를 다루는 이유

ROS2(Robot Operating System 2)는 자율주행 연구와 로봇 시스템 개발의 표준 플랫폼입니다.
Radar 센서를 ROS2에 연결하면:

• 실시간 데이터 토픽(/radar_points, /radar_scan)을 통해 거리·속도 정보 수집
• RViz2를 통한 시각화
• 다른 센서(LiDAR, 카메라)와 융합 가능

👉 즉, ROS2를 활용하면 Radar 데이터 실험 → 센서 융합 → 자율주행 알고리즘 적용까지 한 번에 이어갈 수 있습니다.

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⚙️ Radar 플러그인 설치 및 실행

Radar 센서를 실제로 연결하지 않아도, 시뮬레이션 플러그인을 사용해 데이터를 테스트할 수 있습니다.

1. Gazebo와 Radar 플러그인 설치

2. Radar 센서 포함된 URDF/Xacro 불러오기

예시 코드:

 

3. ROS2 토픽 확인

→ /radar_scan 이라는 토픽을 확인할 수 있음.

4. RViz2에서 시각화

RViz2 실행 후 By display type → RadarScan 추가 → /radar_scan 토픽 연결

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🛰 Radar 데이터 활용

Radar 플러그인을 통해 얻은 데이터는 다음과 같이 활용할 수 있습니다.

1. 장애물 거리 확인 → 전방 물체 탐지
2. 속도 추정 실험 → Doppler 기반 속도 분석
3. LiDAR와 데이터 비교 → 센서 융합 알고리즘 개발

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📌 정리

• ROS2는 Radar 센서 데이터를 실시간으로 수집·시각화하는 표준 플랫폼
• Gazebo 플러그인으로 실제 센서 없이도 Radar 데이터 실험 가능
• Radar 데이터는 거리 + 속도 정보를 제공하며, LiDAR·카메라와 함께 융합 활용

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🚀 다음 글 예고

다음 글에서는 [Day 11: 카메라 모델 (Pinhole Camera Model)] 을 다룹니다.
자율주행차에서 가장 직관적이면서도 중요한 센서, 카메라의 수학적 모델을 쉽게 이해할 수 있도록 정리해드리겠습니다.

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