프로젝트 기획 및 컨셉

사람이 도와주지 않으면 서빙이 안돼는 현세대 서빙로봇을 보완한 차세대 서빙 로봇

각 담당파트

Planning part : 임용재
System part : 노태형
DL part: 신재성
Computer Vision part : 허동욱
Firmware part : 성용호
SLAM & Navigation : 김정현

시스템

프로토타입

로봇 컴퓨터

Model : Jetson NX Develop Kit
RAM : 8 GB
OS : Linux 20.04 LTS
※JetPack = 5.1.1

구동부

MCU : STM32 Controller Board
Motor : 12V DC Motor X 4
Wheel : Mecanum Wheel

실물 기체

로봇 컴퓨터

Model : Raspberry pi 4
CPU : 6-core NVIDIA Carmel ARM v8.2 64-bit CPU 6MB L2 + 4MB L3
GPU : NVIDIA Volta with 384 CUDA and 48 Tensor Cores
RAM : 4 GB
OS : Linux 22.04 LTS
※JetPack = 5.1.1

로컬 캠

Model : Jetson NX Develop Kit
RAM : 8 GB
OS : Linux 20.04 LTS
※JetPack = 5.1.1

구동부

MCU : Arduino Mega Controller Board
Motor : 12V DC Motor X 2
Wheel : differential steering

사용된 기술

YOLO

돌발상황시 사람의 전체가 아닌 팔과 다리가 우선적으로 보이므로
팔과 다리만을 인식하는 모델 학습 및 라벨링 적용

Model	Trained
recognize Arm and Leg	download (245MB)

컴퓨터 비전

글로벌 카메라처리

로컬 카메라처리

하드웨어

메카넘 휠 로봇을 teleop_twist_keyboard를 이용해 주행

$ ros2 run serial_py2stm serial_py2stm

$ ros2 run teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard

S-Curve Profile

음식물을 안전하게 서빙하기 위해 급격한 가속 변화를 줄여 동작을 부드럽게 한다.

적용X

적용O

Navigation & SLAM

주행 시나리오 시연 때 사용한 명령어 정리

1번, 2번 시나리오

3번 시나리오

4번 시나리오