[ROS] aruco_detect 기본 개념 및 활용하는 방법

ArUco Markers의 감지에 대한 이해

ArUco Markers는 컴퓨터 비전과 로봇 비전에서 많이 사용되는 인식 가능한 패턴입니다. 이러한 마커들은 고유한 시각적 패턴을 가지고 있어 로봇이나 카메라 등에서 사용되는데, 주로 위치 추적이나 객체 식별에 활용됩니다. 이 블로그 글에서는 ArUco Markers의 감지에 대해 자세히 설명하겠습니다.

1. ArUco Markers가 무엇인가요?

ArUco Markers는 ArUco 라이브러리에 의해 생성되는 시각적 패턴입니다. 이러한 마커는 블랙 앤드 화이트 패턴으로 구성되어 있으며, 일련의 고유한 패턴이 있습니다. 이러한 패턴은 카메라 이미지에서 쉽게 감지할 수 있으며, 각 마커는 고유한 식별자를 가지고 있습니다.

2. ArUco Markers의 활용

ArUco Markers는 로봇 비전, 증강 현실, 자율 주행 자동차 및 드론, 로봇의 자세 추정 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 예를 들어, 자율 주행 자동차는 도로 상의 ArUco Markers를 사용하여 자신의 위치를 추적하고, 로봇은 환경에서의 위치를 추정하기 위해 ArUco Markers를 사용할 수 있습니다.

3. ArUco Markers의 감지 과정

ArUco Markers를 감지하는 과정은 다음과 같습니다:

• 이미지 캡처: 먼저 카메라 또는 이미지 데이터에서 ArUco Markers가 있는지를 확인하기 위해 이미지를 캡처합니다.
• 마커 감지: OpenCV와 같은 컴퓨터 비전 라이브러리를 사용하여 이미지에서 ArUco Markers를 감지합니다. 이때, 마커의 크기와 고유 식별자를 식별합니다.
• 마커 식별: 감지된 ArUco Markers의 식별자를 통해 각 마커를 식별하고, 각 마커의 위치 및 자세를 계산합니다.

4. 예시 시나리오

자동차 내비게이션 시스템에 ArUco Markers를 사용하는 예시를 들어보겠습니다.

1. 이미지 캡처: 자동차 내장 카메라가 도로 위의 ArUco Markers가 있는 이미지를 캡처합니다.
2. 마커 감지: OpenCV를 사용하여 이미지에서 ArUco Markers를 감지합니다. 마커의 크기와 식별자를 식별합니다.
3. 마커 식별: 각 마커의 식별자를 확인하고, 그에 따라 해당 위치를 지도 상의 위치로 매핑합니다.

 

ArUco Markers는 로봇 비전 시스템에서 널리 사용되는 시각적 패턴입니다. ROS(로봇 운영체제) 환경에서 ArUco Markers를 감지하고 활용하는 방법에 대해 이 가이드에서는 자세히 알아보겠습니다. 이 가이드는 ROS Noetic을 기준으로 작성되었습니다.

1. ArUco Markers와 ROS

ArUco Markers는 ROS에서 로봇 비전 및 자율 주행과 같은 응용 프로그램에 많이 사용됩니다. ROS에서는 ArUco Markers를 감지하기 위한 여러 패키지와 도구가 제공되며, 이를 활용하여 로봇의 위치 추정, 객체 인식 등에 활용할 수 있습니다.

2. 패키지 설치

ArUco Markers를 감지하기 위해 먼저 필요한 패키지를 설치해야 합니다. ROS에서는 aruco_detect 패키지를 사용하여 ArUco Markers를 감지할 수 있습니다. 아래 명령어를 사용하여 패키지를 설치합니다.

sudo apt-get install ros-noetic-aruco-detect

3. ArUco Markers 감지하기

ArUco Markers를 감지하는 간단한 노드를 만들어 보겠습니다. 먼저 새로운 패키지를 만들고 의존성을 설정합니다.

cd ~/catkin_ws/src
catkin_create_pkg aruco_detection rospy roscpp aruco_detect

 

그런 다음 다음과 같은 코드를 포함하는 노드를 작성합니다.

#!/usr/bin/env python

import rospy
from aruco_detect.msg import MarkerArray

def marker_callback(data):
    for marker in data.markers:
        rospy.loginfo("Detected Marker ID: %d", marker.id)

def main():
    rospy.init_node('aruco_detector', anonymous=True)
    rospy.Subscriber('/aruco_marker_publisher/markers', MarkerArray, marker_callback)
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    main()

 

이 노드는 /aruco_marker_publisher/markers 토픽에서 감지된 ArUco Markers를 구독하고, 각 마커의 ID를 로그에 기록합니다.

4. 실행

이제 노드를 빌드하고 실행할 차례입니다.

cd ~/catkin_ws
catkin_make
source devel/setup.bash
rosrun aruco_detection aruco_detector.py

 

노드가 실행되면 카메라에서 감지된 ArUco Markers의 ID가 로그에 표시됩니다.

5. 추가 작업

위의 예제에서는 감지된 ArUco Markers의 ID만을 표시했습니다. 하지만 감지된 마커의 위치, 자세 등의 정보도 활용할 수 있습니다. 필요에 따라 코드를 확장하여 이러한 정보를 활용할 수 있습니다.

Open cv튜토리얼

다음은 ArUco Markers를 감지하는 간단한 Python 코드의 예시입니다. 이 코드는 OpenCV를 사용하여 이미지에서 ArUco Markers를 감지하고 표시합니다.

import cv2
import cv2.aruco as aruco

# 이미지 불러오기
image = cv2.imread('aruco_markers.jpg')

# ArUco 디텍터 초기화
aruco_dict = aruco.Dictionary_get(aruco.DICT_6X6_250)
parameters = aruco.DetectorParameters_create()
corners, ids, rejectedImgPoints = aruco.detectMarkers(image, aruco_dict, parameters=parameters)

# 감지된 마커 표시
if ids is not None:
    image = aruco.drawDetectedMarkers(image, corners, ids)

# 이미지 표시
cv2.imshow('ArUco Markers Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

이 코드는 이미지에서 ArUco Markers를 감지하고, 감지된 마커 주위에 사각형을 그립니다.

 

이제 여러분은 ROS에서 ArUco Markers를 감지하고 활용하는 간단한 방법을 알게 되었습니다. ArUco Markers는 로봇 비전 시스템에서 매우 유용하게 사용될 수 있으며, ROS를 사용하여 감지하는 것은 상대적으로 쉽고 효율적입니다. 여러분의 로봇 프로젝트에 ArUco Markers를 활용해 보세요!

 

 

https://docs.opencv.org/3.1.0/d5/dae/tutorial_aruco_detection.html

OpenCV: Detection of ArUco Markers

http://wiki.ros.org/aruco_detect

aruco_detect - ROS Wiki

https://chat.openai.com/