ROS2와 딥러닝 통합

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왜 ROS2에서 딥러닝을 통합해야 하는가?

로봇이 실제 세계에서 자율적으로 동작하려면, 카메라와 라이다 등 센서 데이터를 실시간으로 이해하는 능력이 필요합니다. 전통적인 규칙 기반 인식(HOG+SVM, 템플릿 매칭)은 조명 변화, 시점 변화, 새로운 물체에 취약합니다.

딥러닝 통합이 필수인 이유:

- 물체 검출: 욜로v8은 80개 이상 클래스를 실시간으로 검출 (mAP 72%+)

- 일반화: 새 환경에서도 전이학습으로 빠르게 적응

- 엔드투엔드: 인식→판단→행동을 하나의 파이프라인으로 연결

- 정확도: 규칙 기반 대비 2~3배 높은 인식 성능

ROS2의 장점:

- DDS 기반 실시간 통신으로 추론 결과를 즉시 전달

- 컴포넌트 구조로 욜로 노드, 깊이 추정 노드를 독립 관리

- QoS 설정으로 센서 데이터 손실 없는 전달 보장

- Lifecycle 노드로 GPU 리소스 초기화/해제 관리

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