자율 홈 어시스턴트 로봇 'O'nine' 제작 – ROS, Alexa, MoveIt, 내비게이션 완전 가이드

부품 및 소모품

카테고리	부품	수량
메인 컨트롤러	아두이노 우노 (로봇 팔 컨트롤러)	1
	Odroid XU4 (ROS 네비게이션/비전 처리)	1
	Teensy 3.2/3.5 (베이스/리프트 펌웨어용)	2
로봇 팔	Arduino Braccio 로봇 팔 키트	1
	스파크펀 EasyDriver (스테퍼 드라이버)	1
모빌리티 베이스	메카넘 휠 세트	1
	DC 모터 (엔코더 내장)	4
	L298 모터 드라이버	1
센서	GY-85 IMU (9축)	1
	Microsoft Kinect v1 (깊이 카메라/포인트 클라우드)	1
리프트/구조물	스테퍼 모터 (수직 리프트용)	1
	OpenBuilds V-Slot 리니어 레일	2
	V-Slot 갠트리 플레이트	1
	솔리드 V 휠 키트	4
	0.8m ACME 리드스크류 + 커플러/베어링	1식
전원/기타	12V 5000mAh 충전지	1
	5V BEC, 가변 DC-DC 컨버터	1식
	리미트 스위치, 스프링 와이어	1식
	5V USB 허브	1

소프트웨어 스택

• ROS (Robot Operating System) – Kinetic/Noetic, Ubuntu 16.04/18.04
• MoveIt! – 로봇 팔 모션 플래닝
• Amazon Alexa Skills Kit + AWS Lambda – 음성 명령 처리
• PubNub MQTT – 클라우드-로봇 간 메시징
• Pushover – 알림/사진 전송

프로젝트 개요

'O'nine'은 집안을 자율 주행하며 물체를 집어 옮기고, 알렉사 음성 명령으로 작업을 수행하는 홈 어시스턴트 로봇입니다. 메카넘 휠로 전방향 이동, 수직 리프트로 팔 작업 범위 확장, Kinect로 SLAM/내비게이션/물체 인식을 수행합니다.

고수준 아키텍처

1. 아마존 에코 닷이 음성 명령 수신
2. 커스텀 알렉사 스킬이 인텐트 파악
3. AWS Lambda 함수가 PubNub MQTT 브로커로 명령 발행
4. O'nine이 MQTT 구독 → 자율 작업 실행

하드웨어 서브시스템

3.1 로봇 베이스 (메카넘 드라이브)

4개 엔코더 DC 모터 + L298 + Teensy 펌웨어. ROS linorobot 패키지 사용. PID 속도 제어로 정밀 주행.

3.2 수직 리프트 (팔 부모)

스테퍼 모터 + EasyDriver + Teensy. MoveIt에서 목표 높이 받으면 스텝 수로 변환해 오픈루프 제어. 시리얼로 팔 컨트롤러와 통신.

3.3 로봇 팔 컨트롤러 (팔 자식)

아두이노 우노 + Braccio 쉴드. 리프트로부터 관절 각도 배열 수신 → 서보 구동.

3.4 전체 통합 배선

소프트웨어 설치 (ROS 기반)

필수: 리눅스 머신 2대 (개발용 PC + 로봇 보드 Odroid XU4)

4.1 ROS 설치

git clone https://github.com/linorobot/rosme
cd rosme && ./install

4.2 패키지 설치

# 개발 머신
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/linorobot/lino_pid
git clone https://github.com/linorobot/lino_msgs
git clone https://github.com/linorobot/lino_visualize
cd .. && catkin_make

# 로봇 보드 (베이스)
git clone https://github.com/linorobot/lino_install
cd lino_install && ./install mecanum kinect

# O'nine 패키지 (양쪽 모두)
git clone https://github.com/grassjelly/onine_install
cd onine_install && ./install

# 알렉스 태스커
cd ~/onine_ws/src
git clone https://github.com/grassjelly/onine_alexa
cd .. && catkin_make

알렉사 스킬 + Lambda + PubNub 설정

1. 알렉사 개발자 콘솔에서 커스텀 스킬 생성 → 인텐트 스키마/발화문 복사 (GitHub 참조)
2. AWS Lambda에서 Node.js 4.3 함수 생성 → 알렉사 스킬 트리거 연결 → PubNub 키 설정 → ZIP 업로드
3. PubNub 계정 생성 → 앱 생성 → Publish/Subscribe 키 기록
4. Pushover 계정/앱 생성 → User Key / API Token 기록 → O'nine 설정에 입력

펌웨어 업로드 및 udev 규칙

# udev 규칙 생성 (시리얼 포트 고정 이름 부여)
rosrun lino_udev lino_udev.py
# Teensy 베이스 → "linobase", Teensy 리프트 → "oninearm" 입력 후 Ctrl+C
sudo cp 58-lino.rules /etc/udev/rules.d/
sudo service udev reload && sudo service udev restart
ls /dev/linobase /dev/oninearm  # 확인

# 펌웨어 업로드 (PlatformIO 사용)
roscd linorobot/firmware/teensy && platformio run --target upload  # 베이스
cd <리프트_펌웨어_경로> && platformio run --target upload         # 리프트
cd <브라치오_펌웨어_경로> && platformio run --target upload       # 팔 (우노)

Linorobot 설정 수정 (O'nine 연동용)

• bringup.launch에 리프트 시리얼 노드 + URDF 로드 추가
• base_link_to_laser TF 수정 (Kinect 포인트클라우드 → 2D 레이저 변환용)
• 베이스 프레임 base_link → base_footprint 통일
• catkin_make로 재빌드

물체 감지 (AR 태그 기반)

ar_track_alvar 패키지로 2cm×2cm AR 마커 인식 → 픽앤플레이스 대상 지정. 대체 가능: find_object_2d, tabletop_object_detector.

데모 실행 순서

1. 맵 생성: roslaunch linorobot bringup.launch + slam.launch → 텔레옵으로 주행 → map_saver로 저장
2. 목표 좌표 획득: RViz에서 move_base_simple/goal 클릭 → 좌표 복사 → fishtask.py에 입력
3. 실행:
   • 터미널 1: roscore
   • 로봇 SSH 1: roslaunch linorobot bringup.launch
   • 로봇 SSH 2: roslaunch linorobot navigate.launch
   • 로봇 SSH 3: roslaunch onine_apps ar_tracker.launch
   • 개발 PC: roslaunch onine_moveit_config demo.launch
   • 개발 PC: rosrun onine_alexa alexa_tasker.py
4. RViz에서 2D Pose Estimate로 로봇 위치 초기화
5. 알렉사에 "O'nine, feed the fish" 등 명령

향후 개선 방향

• Gazebo 시뮬레이션 모델 제공 (하드웨어 없이 테스트 가능)
• 더 강력한 임베디드 보드 (Rock64 4GB RAM 등)로 오프로드 최소화
• 자율 충전 도크, 다중 로봇 협업, 팔 힘 제어/비전 서빙 추가

참고 자료

• O'nine 소프트웨어: github.com/grassjelly/onine
• 알렉사-로봇 연동: github.com/grassjelly/onine_alexa
• Linorobot (베이스 플랫폼): github.com/linorobot/linorobot