ROS Navigation Stack 기반 자율 주행 파이프라인 및 최적화 전략

Context

모바일 로봇의 실환경 주행을 위해 인식, 매핑, 위치 추정, 경로 계획을 통합하는 프레임워크 필요성 대두. 동적 장애물 회피와 정밀한 위치 추정 간의 트레이드오프를 해결하는 구조적 접근 요구.

Technical Solution

• Particle Filter 기반 AMCL 도입을 통한 센서 데이터와 오도메트리 융합 및 로봇 포즈 추정
• Global 및 Local Costmap의 계층적 분리를 통한 광역 경로 계획과 실시간 장애물 회피 성능 최적화
• Inflation Layer 설계를 통한 장애물 주변 가중치 부여로 충돌 위험 최소화 및 경로 안정성 확보
• navfn/global_planner의 A* 알고리즘을 활용한 최단 거리 전역 경로 생성
• DWA 및 TEB Local Planner를 통한 Kinodynamic 제약 조건 반영 및 실시간 속도 명령 생성
• Recovery Behavior 상태 머신 설계를 통한 고립 상황 발생 시 비용 지도 초기화 및 회전 복구 수행