VoxelNav - ROS2 로봇을 위한 실시간 3D 의미론적 매핑
요약
VoxelNav는 LiDAR 및 카메라 피드를 활용하여 ROS2 기반 로봇을 위한 실시간 3D 의미론적(semantic) 복셀 매핑 솔루션입니다. 이 시스템은 바닥, 벽, 사람 등 다양한 객체를 식별하고 라벨링한 3D 맵을 생성하며, 이를 Nav2 내비게이션 스택에 직접 통합하여 지능적인 경로 계획 및 이동을 가능하게 합니다.
핵심 포인트
- ROS2 환경에서 작동하는 실시간 3D 의미론적 매핑 솔루션입니다.
- LiDAR와 카메라 데이터를 결합하여 객체(사람, 가구 등)를 식별하고 라벨링합니다.
- O(1) 복셀 해싱을 통해 대규모 맵에서도 빠른 조회 속도를 보장합니다.
- MobileNetV3 세그멘테이션 모델과 Nav2 costmap 플러그인을 통합하여 실제 로봇 내비게이션에 바로 적용 가능합니다.
- Jetson Nano와 같은 저사양 하드웨어에서도 100ms의 낮은 지연 시간으로 실시간 처리가 가능합니다.
VoxelNav는 ROS2 로봇을 위한 실시간 3D 의미론적 (semantic) voxel 매핑 솔루션입니다.
이 기술이 수행하는 작업:
LiDAR 스캔 및 카메라 피드를 받아 라벨링된 3D voxel 맵으로 변환합니다. 바닥, 벽, 사람, 가구, 문 등을 식별한 후 이를 Nav2에 제공하여 지능형 내비게이션을 가능하게 합니다.
주요 기능:
- O(1) voxel 해싱: 맵 크기와 관계없이 일정한 시간 (constant-time) 에 조회 가능
- MobileNetV3 세그멘테이션: AI 를 통한 객체 라벨링
- Nav2 costmap 플러그인: ROS2 내비게이션과 직접 통합
- 100ms 지연 시간: Jetson Nano 에서 실시간 처리 가능
사용 방법:
설치
cd voxelnav && colcon build
실행
ros2 run voxelnav voxelnav_node
GitHub: https://github.com/AmSach/voxelnav
고가의 하드웨어 없이 의미론적 맵이 필요한 ROS2 로봇을 위해 개발되었습니다.
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