실리콘밸리 로보틱스 엔지니어에게 배우는 자율주행 시뮬레이션

실리콘밸리 현장에서의 Waymo 자율주행 택시 시승기

책이나 영상으로만 보던 자율주행이 현실에서 어떻게 동작하는지 직접 확인해보세요.

1️⃣ Gazebo–RViz 연동으로 로봇 주행 데이터 완전 이해하기

Gazebo 시뮬레이터에서 움직이는 Husky 로봇의 상태를 RViz와 rqt_graph로 동시에 확인하며, 로봇 주행 데이터가 ROS2 내부에서 어떻게 오가고 처리되는지 시각적으로 파악합니다. 시뮬레이션 화면과 노드·토픽 구조가 실시간으로 연결되는 과정을 통해, 자율주행 로직의 전체 흐름을 한 번에 이해할 수 있습니다.

2️⃣ LiDAR·PID·회피 로직까지 한 번에 이해하는 장애물 회피 실습

Gazebo에서 수집된 LiDAR 스캔 데이터를 분석하고, PID 게인 튜닝을 통해 로봇의 회전·전진 제어를 최적화하는 과정을 단계별로 이해합니다. rqt_plot과 RViz 시각화를 활용해 센서 입력 → 제어 신호 → 주행 결과가 어떻게 연결되는지 한눈에 확인하며, 결국 로봇이 스스로 장애물을 회피하는 ‘자율주행 핵심 로직’을 완성해가는 흐름을 실제 실행 화면과 함께 학습하게 됩니다.

3️⃣ OpenCV 기반 라인트래킹 주행 구현

Gazebo에서 생성된 차선 이미지를 OpenCV로 전처리하고, 노란 차선을 안정적으로 추출하는 과정입니다. Cropping·마스킹·중심선 계산을 거쳐 로봇이 차선을 따라 움직이는 실제 주행 결과까지 연결되며, 컴퓨터 비전이 자율주행 로직과 어떻게 결합되는지 한눈에 이해할 수 있습니다.

1️⃣ LiDAR 기반 장애물 인식 시뮬레이션

Gazebo 환경에서 로봇에 장착된 LiDAR 센서가 주변 구조물을 어떻게 스캔하고 인식하는지 실시간으로 확인합니다. 각도·거리 데이터를 기반으로 장애물을 파악하고 경로를 결정하는 자율주행의 핵심 원리를 시각적으로 이해할 수 있어, 이후 회피·벽면 추종 알고리즘 구현의 기초가 됩니다.

2️⃣ LiDAR 기반 벽면 추종 주행

좁은 공간과 벽면 근처에서도 로봇이 안정적으로 주행할 수 있도록 LiDAR 데이터를 활용해 벽과의 거리를 계산하고 유지하는 알고리즘을 실습합니다. 센서가 감지한 각도·거리 정보를 기반으로 로봇이 스스로 방향을 조정하는 과정을 시각적으로 확인하며, 자율주행의 핵심 제어 기술을 체득할 수 있습니다.

3️⃣ Husky Bot 자율주행 기본 실습

실제 연구·산업 현장에서 널리 사용되는 Husky 로봇 모델을 RViz 환경에서 불러오고, 좌표계·센서·로봇 모델이 어떻게 시각화되는지 직접 확인합니다. ROS2의 노드·토픽 구조가 로봇 움직임과 상태 표현에 어떻게 연결되는지 이해하며, 본격적인 자율주행 실습의 출발점을 경험합니다.

4️⃣ 실제 도로 영상을 활용한 차선 인식 알고리즘 구현

직접 촬영된 도로 주행 영상을 OpenCV로 분석해 차선을 검출하고, 영상 기반 자율주행의 핵심 원리를 파악합니다. 이미지 처리 파이프라인을 코드로 구현하며, 단순한 시뮬레이션을 넘어 실제 도로 상황에서도 작동하는 차선 인식 알고리즘을 완성하게 됩니다.