Tech Knowledge Note

📡 Day 17: 초음파 센서 ROS2 연동

안녕하세요! ✨앞서 Day 16에서는 초음파 센서 원리와 주차 보조 사례를 살펴봤습니다.오늘은 한 단계 더 나아가, ROS2(Robot Operating System 2) 환경에서 초음파 센서를 연동해 데이터를 다루는 방법을 정리해보겠습니다.🔍 ROS2에서 초음파 센서를 사용하는 이유ROS2는 다양한 센서를 표준화된 방식으로 연결하고 제어할 수 있는 플랫폼입니다.초음파 센서를 ROS2에 연동하면:/ultrasonic 같은 토픽(topic) 으로 거리 데이터 송수신RViz2에서 실시간 시각화LiDAR, Radar 등 다른 센서와의 융합(Sensor Fusion) 가능👉 자율주행 차량의 주차 보조 시스템이나 근거리 안전 기능을 구현할 때 유용합니다.⚙️ 초음파 센서 ROS2 연동 절차1. 하드웨어 연결아..

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 센서를 다루는 이유ROS2(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 수집RViz2를 통한 시각화다른 센서(LiDAR, 카메라)와 융합 가능👉 즉, ROS2를 활용하면 Radar 데이터 실험 → 센서 융합 → 자율주행 알고리즘 적용까지 한 번에 이어갈 수 있습니다.⚙️ Radar 플러그..

안녕하세요! ✨앞서 Day 3에서는 RViz를 통해 LiDAR 데이터를 시각화했었죠.오늘은 한 단계 더 나아가 Python을 활용해 LiDAR 데이터를 이용한 장애물 거리 측정을 직접 실습해보겠습니다.🔍 장애물 거리 측정의 개념LiDAR는 주변 환경을 수많은 점군(Point Cloud)으로 표현합니다.이 점들 중 특정 방향(예: 전방 0~10도)에 존재하는 점까지의 최소 거리를 계산하면, 장애물과의 실제 거리를 구할 수 있습니다.👉 이 개념은 충돌 방지, 경로 계획, 주차 보조 등 자율주행의 핵심 기능과 직결됩니다.⚙️ Python으로 간단한 실습하기여기서는 numpy 와 matplotlib 를 사용해 LiDAR 데이터를 처리하는 예제를 소개합니다.python import numpy as np imp..

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.🔍 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 확인장애물과 환경 구조를 직관적으로 이해SLAM, 자율주행 알고리즘 테스트에 활용👉 RViz는 자율주행 연구자들의 필수 도구라고 할 수 있습니다.⚙️ ROS2 환경 설정RViz 실습을 위해서..

안녕하세요! ✨어제는 Day 1: LiDAR 기본 원리를 통해 TOF(Time of Flight)와 스캐닝 방식을 알아봤습니다.오늘은 LiDAR가 만들어내는 결과물인 점군(Point Cloud) 데이터 구조에 대해 공부해보겠습니다.🔍 점군(Point Cloud)이란?점군(Point Cloud)은 수많은 3차원 좌표점들의 집합입니다.LiDAR 센서가 발사한 레이저가 물체에 부딪히고 돌아오는 시간을 측정해 얻은 거리 정보가 3차원 좌표로 변환되고, 이 점들이 모여 주변 환경의 3D 모델을 구성합니다.예를 들어, 도로 위에서 LiDAR가 자동차를 비추면, 그 자동차의 외형을 이루는 수천~수백만 개의 점들이 모여 하나의 3D 형태를 형성하게 됩니다.🧩 점군 데이터 구조점군 데이터는 보통 아래와 같은 구조로 ..

안녕하세요! ✨자율주행차 4개월(120일) 학습 플랜의 첫 번째 주제는 바로 LiDAR(Light Detection and Ranging) 입니다.자율주행차의 ‘눈’ 역할을 하는 핵심 센서 중 하나로, 오늘은 LiDAR의 기본 원리를 쉽고 흥미롭게 정리해드리겠습니다.🔍 LiDAR란 무엇인가?LiDAR는 레이저를 발사하고, 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리와 형태를 3차원으로 인식하는 센서입니다.즉, "빛으로 세상을 스캔하는 기술"이라고 할 수 있죠.자율주행차뿐 아니라 드론, 로봇, 지도 제작, 심지어 고고학 연구까지 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.⏱ TOF(Time of Flight) 원리LiDAR의 핵심은 TOF(Time of Flight) 입니다.레이저를 쏨 → 물체에 닿고 반사 →..

안녕하세요 🚗✨오늘은 많은 분들이 관심을 가지고 있는 자율주행차(Autonomous Vehicle) 를 공학적으로 깊이 있게 공부할 수 있는 4개월(120일) 학습 로드맵을 소개하려 합니다.저 역시 이 로드맵을 따라 공부하며, 하나씩 블로그에 정리해나갈 예정이에요.“AI와 모빌리티 시대”에 가장 핫한 주제 중 하나인 자율주행차에 대해 배우고 싶다면, 이번 글이 여러분께 큰 도움이 될 거라 생각합니다.🚀 왜 자율주행차 공부인가?글로벌 자동차 기업(테슬라, 구글 웨이모, 현대차 등)이 앞다투어 투자AI, 빅데이터, 로봇공학, 통신 등 첨단 기술이 총집합된 융합 분야앞으로 교통, 물류, 도시 구조까지 바꿀 미래 핵심 산업👉 지금 이 분야를 공부하는 건 곧 미래의 기회를 잡는 일입니다.📚 4개월 학습 플..