NVIDIA-ISAAC-ROS/isaac_ros_nvblox

해결하는 문제

Isaac ROS Nvblox는 로봇이 환경을 실시간으로 3차원 맵으로 구축할 수 있는 방법을 제공합니다. 깊이 카메라 또는 3D LiDAR에서 오는 시각 데이터를 기반으로 정확한 3차원 장면 재구성과 2차원 비용 맵을 생성함으로써, 장애물 회피를 가능하게 합니다.

작동 방식

시스템은 깊이 이미지, 색상 이미지 및 자세 데이터(일반적으로 SLAM 노드에서 제공)를 처리하여 GPU에서 3차원 장면을 재구성합니다. 이 3차원 재구성은 Nav2와 같은 내비게이션 프레임워크에서 경로 계획에 사용할 수 있는 2차원 비용 맵으로 '슬라이스'됩니다.

세 가지 운영 모드를 지원합니다:

1. 정적: 환경이 변하지 않는다고 가정합니다.
2. 사람 재구성: 사람을 분할하는 세그멘테이션 마스크를 생성하기 위해 DNN 모델(PeopleSemSegNet)을 사용합니다. 정적 환경에서 분리합니다.
3. 동적 재구성: 장면 내 일반적인 동적 객체를 처리합니다.

대상 사용자

NVIDIA GPU를 사용하여 실시간 3차원 맵핑과 장애물 회피가 필요한 자율 내비게이션 시스템을 개발하는 로봇 개발자.

주요 특징

• GPU 가속: 고성능 3차원 재구성에 nvblox C++ 라이브러리 사용.
• 시각 기반 내비게이션: Nav2에 비용 맵 플러그인을 통해 직접 통합.
• 동적 장면 지원: 사람 및 기타 이동 객체를 위한 특화된 모드.
• 실시간 시각화: 메시 업데이트를 RViz로 스트리밍하여 실시간 3차원 장면 모니터링 가능.