Lidar를 이용한 측위

시뮬레이터 안에서는 벽이 어디 있는지 프로그램이 이미 알고 있다. 그런데 실제 로봇은 아무것도 모른 채 놓인다. 그래서 눈을 달아줘야 했다. 라이다 이야기다.

로봇의 또 하나의 눈

라이다 스캔 개념도 빛을 쏘고 돌아오는 시간으로 거리를 잰다

레이더(Radar)라는 말은 많이 들어봤어도, 두 단어가 동시에 사용되기 전까진 라이다(Lidar)라는 말은 사투리인 줄 알았다.

요약하자면 레이더는 전파가 반사되어 돌아오는 시간으로 거리를 계산하고, 라이다는 빛이 반사되어 돌아오는 시간으로 거리를 측정한다. 원리는 닮았는데 쓰는 매체가 다르다.

레이더와 라이다 비교표 전파냐 빛이냐의 차이가 형체 인식 정밀도와 가격을 가른다

표에서 대수롭지 않게 넘겼던 “외부 환경에 의한 영향 - 있음”, 이 한 줄이 나중에 나를 제대로 물어뜯게 된다.

실제 사용할 라이다 모델이다.

초당 10회 돌면서 토픽을 발행하고 한 바퀴를 1,800개로 쪼개 수집하니, 0.2도 간격으로 훑는다고 보면 된다.

sensor_msgs/LaserScan 메시지 정의 데이터시트에 나온 대로 angle_min/max, ranges, intensities가 들어온다

데이터시트를 보면 이런 식의 값을 준다고 나와 있으니 맞춰서 대응하면 되고, 실제로도 아래처럼 배열로 값을 제공한다. 물론 배열 길이는 위에서 말한 대로 1,800개다.

실제 수신된 ranges 배열 중간중간 inf가 섞여 들어온다

infinity 값이 중간중간 보인다. 스펙상 거리가 너무 가깝거나(0.3 m 미만) 너무 먼 경우 (25 m 초과) inf를 반환한다.

같이 들어오는 intensities는 빛이 물체에 부딪혀 돌아온 세기다. 물체(Mesh)마다 반사되어 돌아오는 값이 다를 테니, 그 값으로 어떤 물체가 있는지 살짝이나마 유추할 수 있다. 자동차의 차선 보조장치 같은 느낌이랄까.

알고는 있었지만 평소엔 생각지 않던 부분인데, 빛이 유리를 그냥 통과해버려서 유리를 장애물로 감지하지 못하는 이슈가 발생했다. 로봇 입장에서는 그냥 뻥 뚫린 길이다.

앞의 비교표에 적혀 있던 “외부 환경에 의한 영향 - 있음”이 결국 이거였다. 레이저 기반이라는 건 빛이 통과하는 건 못 본다는 뜻이기도 하다. 좋은 모델은 또 모르겠다.

이번에 쓴 라이다는 단일 채널이라 딱 그 높이의 단면만 본다. 그래서 테스트할 때도 라이다 높이에 맞춰 장애물을 세워두고 진행했다.

로봇 실물과 주변 유리 파티션 오른쪽이 유리 파티션. 라이다한테는 존재하지 않는 벽이다

거리가 잘 들어오는 걸 확인했으니 이제 써먹을 차례다. 전면부의 특정 화각 몇 개를 선점해두고, 50 cm 이하로 장애물이 탐지되면 회피해서 움직이도록 작업했다.

전방 화각 배치도 전면을 부채꼴로 나눠 감시한다

숫자만 봐서는 로봇이 뭘 보고 있는지 도무지 감이 안 온다. 그래서 거리별로 색을 다르게 주고 Plot을 띄워봤다.

로봇 위 노트북에 띄운 극좌표 Plot과 색상 기준 0.6 m 이상은 파란색, 0.6 m 이하는 빨간색으로 표시했다

색상	거리
파란색	0.6 m 초과
빨간색	0.6 m 이하

회피 동작 자체는 50 cm를 기준으로 도는데, 시각화는 0.6 m부터 색을 바꿔서 가까워지고 있다는 걸 먼저 알아챌 수 있게 했다.

CygLiDAR 뷰어의 2D 스캔과 3D 포인트클라우드 채널이 많으면 이렇게 손 모양까지 포인트클라우드로 잡힌다

이런 채널이 많은 3D 라이다를 이용하면 훨씬 다양하게 응용할 수 있다. 앞에서 말했듯 단일 채널은 딱 그 높이의 단면만 보기 때문에, 높이가 다른 장애물은 통째로 놓칠 수밖에 없다.

센서 데이터를 처음 받아봤을 때는 배열 1,800칸이 그냥 숫자 더미로만 보였는데, Plot을 띄우고 색을 입히니 그제야 “아, 로봇이 이걸 보고 있구나” 싶었다. 눈에 보이게 만드는 작업이 기능 하나 더 만드는 것보다 값어치가 있을 때도 있는 것 같다.

그래도 제일 인상 깊었던 건 역시 유리다. 스펙 표에 “외부 환경에 의한 영향: 있음”이라고 한 줄 적혀 있던 게, 현장에서는 “벽이 없는 것으로 보인다”로 나타났다. 데이터시트를 읽는 것과 이해하는 건 확실히 다른 일이었다.

다음엔 이런 걸 해보면 좋겠다.

intensities 값으로 재질 구분 — 유리와 벽의 반사 강도가 다르다면, 거리(inf)가 아니라 세기로 유리를 잡아낼 수 있을지 실험해보고 싶다.
초음파 센서와 퓨전 — 초음파는 유리를 잘 잡는다. 라이다가 못 보는 구간만 초음파로 메우면 어떨지.
다채널 3D 라이다 — 단일 채널의 “그 높이만 본다” 문제를 해결할 유일한 방법 같다.