[SLAM] #08. Break Time, 연구방향 정리하기

오늘 교수님과 미팅을 했는데 연구 방향에 대해서 이 시점에서 한번 고심해 볼 필요가 있을 것 같다.

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SLAM 작업환경
OS : Ubuntu 16.06 LTS
ROS version : Kinetic
Compiler : catkin
Depth Camera : Intel realsene D435

Simulation 작업환경
OS: Ubuntu 14.04 LTS
ROS version : Indigo
Compiler : catkin
Depth Camera : Kinect Sensor

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일단 지금 연구하고 있는 방향(simulation 환경 설정)에는 문제가 없다.

지금은 연구에서 중요한 내용이 무엇이 되어야 하는지 고심해 볼 필요가 있다.

Drone으로부터 Labtop으로 Data를 보낼 때.

이 때, 현 시점에서는 Drone은 Desktop의 Gazebo에서 구동될 것이다.

그리고 Laptop은 Mobile Platform에 장착되며 SLAM을 구동할 것이다.

그리고 Drone에서는 Depth Camera에서 얻어낸 Depth Data를 Labtop으로 보내게 될텐데, 이 때 Depth Data는 크기가 크기 때문에 Labtop으로 제대로 보내질지 의문이 있다. 그렇기 때문에 Drone에서 Depth Data를 어떻게 보낼지 제대로 결정해 줄 필요가 있다.

일단 그 전에 연구의 목표를 확실히 할 필요가 있다.


목표 : Drone측의 Depth Camera로부터 얻은 Depth Data를 기반으로 한 2D지도인 2.5D 지도를 만들어 Mobile Robot의 Navigation에 활용하기



결과 : 건물붕괴 등의 재난현장에서 사람의 출입이 어려운 경우 다수의 Drone을 이용하여 건물 내부를 신속하게 Mapping하고 Mobile Robot이 Map을 이용하여 효율적인 경로로 Navigation하여 재난현장의 피해자들에게 구호물품을 전달하거나 상황을 모니터링하는 등의 일을 수행할 수 있다.

문제 : Drone에서 Labtop으로 Depth Data를 보낼 때, traffic 과부하가 걸릴 수 있다.

계획 : traffic 과부하를 피하기 위해 Drone 측에서 3D Depth Data를 2.5D Data로 변환하여 Laptop으로 전송한다.

일단은 위 내용으로 하여 Depth Data 전송 작업부터 실행하는게 좋겠다.