ROS 패키지 MAVROS기반 사물인식과 장애물 자동 회피가 가능한 지능형 드론 제작 프로젝트

Intro(도입부)
우리는 대한민국에 존재하는 'OneTeam'(가칭)이다.
원팀의 큰 특징은 누가 말을 안해도 서로에 대해서,
잘 알기에 서로 부족한 부분을 잘 채워준다.

우리는 지능형 드론에 대해서 2019년부터 연구를 하며,
대한민국 국내 시장조사와 해외 시장조사를 시작하였다. 시장조사간 허구와 허상이 많다는 사실을 깨달았다.

우리는 이 프로젝트를 연구하면서 허구와 허상을 더 명확하게 짚고, 허구와 허상을 사실로 만들고자 한다.

우리는 이 프로젝트를 시작하기 위해 아래 몇가지 재료와 진행과정을 작성하였다.

일단 먼저 프로젝트를 어떻게 진행할것인지 간략하게 작성해 보았다.

 

프로젝트 진행과정

1. Navio 2 라즈페리파이 4B + 를 디바이스 기반으로 ROS를 활용한 드론 개발 프로젝트를 진행한다.
2. 가장 많이 활용하는 OS 우분투와 ROS2 패키지를 설치, Gazebo(시뮬레이터)와 MAVROS를 적용하여,
    라즈베리카메라2 기반 사물인식과 초음파센서 기반 장애물 자동 회피가 가능 토록 연구
3. 지능형 드론을 더욱더 학습하기 위한 데이터분석 관련 패키지 및 프로그램 설치하여 연구
4. 이 모든 프로젝트 연구를 기록한다.

프로젝트 진행을 위한 재료(HW)

1. Navio2
2. 라즈베리파이 4B
3. 라즈베리카메라2
4. 초음파 센서 (HC-SR04 등)
5. 드론 프레임
6. 모터 및 프로펠러
7. ESC (Electronic Speed Controller)
8. 배터리
9. GPS 모듈
10. 조종기 및 수신기

프로젝트 진행을 위한 재료(SW)

1. Ubuntu 20.04 LTS (64-bit)
2. ROS Noetic Full package
3. Gazebo(시뮬레이터)
4. MAVROS(드론 프로토콜)
5. python(코딩 프로그램)
6. OpenCV(사물인식)
7. TensorFlow, PyTorch(초음파 학습)
8. MongGO DB (학습데이터 누적)
9. QT(ROS 언어 코딩)

더 자세한 과정은 다음장에서 작성하겠다.
다음장은 프로젝트의 간략한 부분을 상세하게 작성했다.

완성이 되면 공개할 것이다.

오늘은 여기까지...