라즈베리 파이 기반 비전 기반 장애물 회피 모바일 로봇

요약

본 보고서는 컴퓨터 비전으로 장애물을 감지·회피하는 저비용 모바일 로봇의 설계와 구현을 다룹니다. 라즈베리 파이와 USB 웹캠으로 구동되는 이 시스템은 값싼 하드웨어로 창고 등 실내 환경에서 사람의 개입 없이 자율 내비게이션이 가능함을 입증합니다.

소개

상용 자율 로봇은 흔히 고가이며 단일 환경에 특화되고, 초음파나 적외선 같은 수동 센서로 충돌 회피에 의존합니다(Wang et al., 2011). 최근 임베디드 컴퓨팅 발전으로 고성능 비전 알고리즘을 저가 플랫폼에서 구현 가능해졌습니다. 비전 기반 접근은 장애물을 근접하기 훨씬 전에 감지해 실내 내비게이션에 더 견고한 솔루션을 제공합니다.

제안 솔루션 및 아티팩트

목표: 라즈베리 파이에 연결된 USB 웹캠으로 장애물을 감지하는 자율 로봇 구축. 개발 과정:

• SimpleCV로 장애물 식별 컴퓨터 비전 알고리즘 설계
• 알고리즘을 라즈베리 파이로 포팅
• 파이썬 GPIO로 DC 모터 제어 구현
• 파이에서 시스템 성능 테스트 및 평가

달성한 핵심 목표:

• 알고리즘 파라미터로 감지 범위 조절 가능
• 장애물을 일정 크기 원으로 표시해 식별 용이
• SimpleCV가 파이와 연동해 양쪽 DC 모터 제어
• 다양한 장애물 거리에서 시스템 성능 검증

하드웨어 및 소프트웨어 스택

하드웨어

• 라즈베리 파이 키트
• USB 웹캠
• DC 모터 2개
• H-브리지 모터 드라이버
• 섀시 및 배선
• 브레드보드 및 케이블

소프트웨어

• SimpleCV 파이썬 라이브러리
• Ubuntu / 라즈비안 (Raspberry OS)
• Python 2.7

컴퓨터 비전 알고리즘 개요

알고리즘은 우분투 노트북에서 먼저 개발 후 리눅스 호환성 활용해 파이로 포팅. 장애물에 부착된 원형 마커 식별, 이미지 이진화로 모양 분리, 반지름 계산으로 거리 추정. 화면을 세로 3구역으로 분할, 원의 수평 위치로 로봇 조향 동작 결정.

라즈베리 파이의 700MHz 프로세서와 512MB RAM은 고해상도 처리에 한계가 있어 320×240 해상도로 감지 정확도와 프레임레이트 안정성 균형 맞춤.

실험 설정

원형 마커의 픽셀 면적과 로봇으로부터 물리적 거리 관계를 측정하는 실험 장비 구성. 장애물을 앞뒤로 움직이며 알고리즘의 픽셀-거리 매핑을 캘리브레이션, 단일 카메라 뷰에서 정확한 거리 추정 가능케 함.

시스템 흐름도

운영 흐름: USB 웹캠이 프레임을 파이로 스트리밍 → SimpleCV가 각 프레임에서 원형 마커 스캔 → 감지 시 파이가 마커 위치 계산 → H-브리지 구동해 모터를 좌/우/전진 작동.

결론

본 프로젝트는 라즈베리 파이, USB 웹캠, SimpleCV로 실내 로보틱스 응용에 적합한 실용적이고 비용 효율적인 장애물 회피 시스템 구축 가능함을 입증. 향후 작업으로 마커 없는 장애물 감지 확장과 센서 융합 통합으로 신뢰성 향상 기대.