NVIDIA-ISAAC-ROS/isaac_ros_nvblox

해결하는 문제

Isaac ROS Nvblox는 로봇이 실시간으로 3D 장면을 재구성하고, 내비게이션을 위한 2D 비용 맵을 생성할 수 있는 방법을 제공합니다. 이를 통해 로봇은 시각 기반 접근 방식을 사용하여 장애물을 회피할 수 있으며, 특히 Nav2 스택과 통합하여 계획을 수행할 수 있습니다.

작동 방식

이 시스템은 GPU 가속을 사용하여 깊이 이미지, 색상 이미지 및 자세 데이터(3D LiDAR 또는 깊이 카메라 등에서 제공)를 처리합니다. nvblox C++ 라이브러리를 활용하여 환경의 3D 재구성을 수행하고, 이 3D 데이터를 나비게이션을 위한 2D 비용 맵으로 자릅니다.

동적 환경을 처리하기 위해 세 가지 운영 모드를 제공합니다:

• 정적: 환경이 변하지 않는다고 가정합니다.
• 사람 재구성: DNN 모델(PeopleSemSegNet)을 사용하여 사람에 대한 세그멘테이션 마스크를 생성하고, 재구성의 별도 부분으로 분리합니다.
• 동적 재구성: 일반적인 동적 객체를 포함하는 장면을 매핑합니다.

대상 사용자

NVIDIA GPU를 사용하여 실시간 3D 매핑과 장애물 회피가 필요한 자율 내비게이션 시스템을 개발하는 로봇 개발자.

주요 특징

• GPU 가속: NVIDIA GPU를 사용하여 3D 재구성과 비용 맵을 효율적으로 계산합니다.
• 실시간 시각화: 메시 업데이트를 RViz로 스트리밍하여 실시간 3D 장면 모니터링이 가능합니다.
• 동적 객체 지원: 사람과 일반적인 동적 객체를 매핑하기 위한 전용 모드를 제공합니다.
• Nav2 통합: ROS 2 내비게이션 스택과의 원활한 통합을 위한 비용 맵 플러그인을 제공합니다.