카메라와 LiDAR

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로봇이 세상을 이해하려면 센서 데이터를 수집하고 처리 해야 합니다. Gazebo에서 시뮬레이션을 배웠다면, 이제 센서 데이터를 실제로 처리하는 방법 을 배울 차례입니다. 왜 센서 처리가 핵심인가: 1. 카메라 이미지 : 색상, 질감, 형태 정보 \to 물체 인식, 색상 감지, 사람 추적 2. LiDAR 스캔 : 정확한 거리 정보 \to 장애물 감지, SLAM, 내비게이션 3. 깊이 카메라 : RGB + 깊이 \to 3D 포인트클라우드 \to 3D 환경 인식 4. 센서 퓨전 : 카메라 + LiDAR 결합 \to 색상 + 거리를 동시에 활용 이 레슨에서 배울 것: sensor_msgs : Image, LaserScan, PointCloud2 메시지 타입 cv_bridge : ROS2 이미지 \leftrightarrow OpenCV 변환 이미지 처리: 색상 감지(color detection) 노드 구현 LiDAR 데이터: 장애물 감지 파이프라인 깊이 카메라: depth \to point cloud 변환 PCL(Point Cloud Library) 기초 센서 퓨전 개념 ROS2에서 센서 처리의 특징: 모든 센서 데이터는 토픽 으로 발행됩니다. 구독(subscribe)하여 콜백에서 처리하면 됩니다. Gazebo 시뮬레이션이든 실제 로봇이든 동일한 코드 가 작동합니다.

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