Autoware 기반의 자율주행차 탑승기

2020년 1월 도쿄에서 열린 자동운전 시스템 구축 세미나에 참석했습니다. 세미나는 3일간 Autoware + ROS에 대한 튜토리얼을 진행하고, 마지막 4일째에는 Tier IV 사의 Autoware 기반의 자율 주행 자동차를 체험하는 프로그램으로 구성되어 있습니다. 위의 사진은 도요타 렉서스 차량을 개조한 autoware 기반의 자율주행차 입니다. 참고로, 블로그에 올리는 사진과 동영상은 모두 사전에 허가를 받고 촬영된 데이터 입니다.

Tier IV의 초기 자율주행차는 LiDAR 한대로 자기위치추정과 맵핑을 수행했지만, 최근 버전에서는 LiDAR을 4대 사용 하는 것이 인상적이었습니다. 사이드 미러에 장착된 카메라는 원격조종을 위한 카메라 입니다.

기본적으로 CAN-BUS을 이용하여 차량과 통신하고, LiDAR와 카메라는 이더넷으로 통신을 수행하는 것 같습니다.

토요타 에스티마 차량을 개조한 Tier IV의 초기 자율 주행차 입니다. LiDAR 한대로 자기위치추정과 매핑을 수행합니다.

역시 트렁크 부분에 ECU와 하네스를 넣었네요.

ROS RVIZ에서 보여주고 있는 차량의 목표 경로점과 벡터맵 이네요. Autoware의 벡터맵 생성은 익숙해 지기까지 시간이 꽤 걸리는 것 같습니다.

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[참고] ROS kinetic에서 WebCam 사용하기 (Ubuntu 16.04)

Reference: 1. https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam/issues/53 2. http://zumashi.blogspot.jp/2016/12/ros-kinetic-usb-cam.html 3. http://cafe.naver.com/openrt/5963 위의 사이트들을 참고하여 ROS Kinetic에서 Logitech WebCam C270의 동작을 확인했습니다.

$cd ~/catkin_ws/src$ git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb-cam.git

$cd ..$ catkin_make WebCam test

$roscore$ rosrun usb_cam usb_cam_node

$rosrun image_view image_view image:=/usb_cam/image_raw$ rosrun rviz rviz 1) By display type>rviz>image 2) Image topic: /usb_cam/image_raw --> 왼쪽 하단과 같이 WebCam이 잘 동작하는 것을 확인했습니다.

[vscode] TImeout waiting for debugger connection

이제까지 잘 동작하던 비주얼 스튜디오 코드가 위와 같은 에러 메세지를 내면서 갑자기 디버깅이 안되서 인터넷을 검색한 결과.. vscode의 User Setting에서 검색창에 python.terminal.activateEnvironment을 입력하여 true로 설정되어 있는 값을 false로 변환하면 된다.

Anaconda을 이용하여 ROS + Tensorflow 함께 사용하기

-- CUDA, cuDNN 버전확인 https://stackoverflow.com/questions/41714757/how-to-find-cuda-version-in-ubuntu/42122965

$nvcc --version cuda8.0, cudnn6.0 -- 아나콘다 python2.7 버전 인스톨 https://www.anaconda.com/download/#linux python3.x이랑 ROS 같이 써보려고 했는데, 아직 실력이 부족해서 그런지 실패..$ bash Anaconda2-5.3.0-Linux-x86_64.sh

$source ~/.bashrc$ python -V Python 2.7.15 :: Anaconda, Inc.

$conda create -n tf14 pip python=2.7$ source activate tf14 -- ROS 관련 패키지 인스톨 (tf14)

$pip install --upgrade pip (tf14)$ pip install -U rosinstall msgpack empy defusedxml netifaces --CUDA, cuDNN, CPU/GPU을 사양에 맞춰서 tensorflow download https://github.com/mind/wheels#mkl (tf14)

$pip install tensorflow-1.4.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl 잘 설치가 되었는지 Hello, tensorflow 실행 (tf14)$ python Python 2.7.15 |Anaconda, Inc.| (default, May 1 2018, 23:32:55) [GCC 7.2.0] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> i...

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