[SLAM] #03. erle-copter SLAM

연구실에 있는 erle-copter를 이용해 Drone SLAM을 진행하려 한다.
그에 앞서 gazebo를 이용하여 erle-copter model을 가지고 simulation을 진행하려 하였으나 erle-robotics에서는 ubuntu 14.04 / ROS Indigo 환경의 simulation만을 제공하였다.

그래서 현재 소지하고 있는 노트북에 ubuntu 14.04 버전을 설치하고 개발을 진행하려 하였으나, 현재 노트북에 장착된 Geforce RTX 2070 그래픽 카드에 해당하는 Nvidia Driver를 설치하였을 때, ubuntu 14.04 버전에서 login loop 현상이 생겼다. 이 현상을 해결하고자 무수한 삽질을 했으나 결국 잘 되지 않았다. (혹시 이 문제를 해결하신 분은 알려주시면 커피라도 사드리겠다.)

그리고 현재 이 시점에 와서 마음을 정했다. 일단 simulation을 포기하겠다. 그리고 왠만하면 실제 Drone으로 실험을 진행하도록 하겠다. 그런 의미에서 다음과 같은 과정들을 수행할 필요가 있겠다.

1. Erle-Brain 3 내부의 소프트웨어 환경 확인. 특히 ROS version과 bash 파일이 존재하는지, 그리고 ros.service 파일도 확인.

2. Erle-Brain 3와 통신하기. 마스터와 호스트네임 설정해준 뒤, rostopic으로 제대로 값들을 받아오는지 확인하기.(아래 링크 참조) 이 후, ros.service의 소스를 자세하게 확인.
(https://github.com/Duke-Conservation-Technology/dct_drone/wiki/Erle-Brain-3-Setup-Guide)

3. Erle-Brain 3에 ssh 원격접속하기.

4. Erle-Brain 3에서 ros.service 작동시키기. 아래 링크에 따르면 ros.service로 ROS 통신이 가능하다고 한다.
(http://docs.erlerobotics.com/brains/erle-brain-3/sofware/apm/advanced_configuration)

5. 아래 링크를 참조하여 실제로 패키지를 만들어 본 후, erle-copter 제어해보기.
(http://docs.erlerobotics.com/robot_operating_system/ros/tutorials/tutorial_3)

6. Erle-Brain 3에 Real-sense 같은 Depth camera 장착하고 환경설정하기.
이 때, 만약에 Erle-Brain 3가 구동되면 작동하는 bash 스크립트가 존재한다면 해당 bash에 Depth camera의 구동도 함께 실행되도록 만든다.

7. Remote PC에서 Erle-Brain 3에 연결된 Real-sense의 Depth Data를 제대로 수신하는지 rostopic 혹은 rviz를 사용해 확인하기.

8. 이제 수신된 Depth Data 그리고 Erle-Brain 3의 Odom Data 등을 이용해 SLAM을 진행하기. (패키지를 직접 만들어서 개발하기. 결국 다중 드론으로 부터 받은 데이터를 이용하여 SLAM을 할 것이기 때문에, 예상키를 처음에 SLAM을 시작할 때에 LANDMARK 같은 것을 이용하여 초기 위치를 Calibration 시키고 시작하면 SLAM에 도움이 되지 않을까? {드론들아, 여기서부터 SLAM 시작이야.} 라는 느낌으로?)

---

일주일 정도 지난 뒤,
결국 simuation에 대한 미련을 버리지 못하고 구형 그래픽카드를 가진 PC에 ubuntu 14.04를 설치하고 simulation 환경까지 구성하는데 성공했다...
그러므로 이제 다시 방향을 바꾸어 simulation을 이용하여 먼저 SLAM을 진행해보도록 하겠다.