🤖 khu_rosfarm_transbot

이 레포지토리는 제5회 농업용 로봇 경진대회를 위해 경희대학교 ROSFarm 팀이 개발한 자율 주행, 과일 분류 및 장애물 인식 관련 코드를 담고 있습니다.

🚜 대회 임무 개요

1. 라인 트래킹
   • 검은 선을 따라 주행하며, 임의의 분기 경로를 처리.
   • 라인 종료 지점에서 정지.
2. 과수 사이 주행, 장애물 검출 및 완숙과 검출
   • 3개의 구역(Area 1, Area 2, Area 3)을 주행.
   • 과수 검출 Area에서는 과수를 검출 및 카운팅하고 완숙과(적색)를 검출하여 표시
   • 성숙한 과일(적색)과 미성숙 과일(녹색)을 탐지 및 계수.
   • 장애물 Area에서는 경로 중간에 위치한 장애물을 인식하여 장애물 앞에서 정지하고, 불빛, 소리 등을 이용하여 위험상황에 대해 표현
   • 과수 주행 단계 종료지점 식별을 위한 구간 변경선(검은색 계열 정지선) 설정
3. 목표 지점 도착
   • ArUco 마커를 활용하여 지정된 위치에 정확히 주차.

🔍 ROSFarm 전략

하드웨어 구성

• 플랫폼: Transbot
• Jetson Nano, Raspberry Pi
• LiDAR, IR 센서, Astra 카메라, 초음파 센서

소프트웨어 구현

1. 라인 트래킹
   • RealSense 카메라를 사용하여 검은색 선 인식
   • 동적 파라미터 조정을 통한 정확도 향상.
2. 과수 사이 주행
   • LiDAR 회피를 이용한 주행
   • IR 센서를 이용한 정지선 감지.
3. 장애물 인식
   • 라즈베리파이와 연결된 초음파 센서로 장애물 감지.
   • 장애물 감지 시 정지 및 시각 신호 출력.
4. 과일 분류
   • YOLOv5로 과일 탐지 및 성숙/미성숙 분류.
   • Astra 카메라 2대를 통해 빠르고 정확한 탐지 구현.
   • 각 구역별 탐지 결과 실시간 웹페이지를 통한 출력.
5. 주차
   • Pi 카메라로 ArUco 마커를 인식하여 정밀 주차 수행.

📂 문서 구조

• README.md: 프로젝트 소개, 대회 개요, 전략
• transbot_ws/src: 코드 파일
• docs/usage.md: 실행 및 설정 가이드

🛠 실행 환경

• ROS
• Jetson Nano 및 Raspberry Pi
• Python 3.8+

📌 참고 자료

• http://www.yahboom.net/study/Transbot-jetson_nano