🔥자율주행을 위한 ROS 입문(3) : Transform, TF

문제의식은 여러개의 센서의 좌표계를 어떻게 맞추냐? 에서 시작된 것이다. 사실 별 생각을 안했었지만, 좌표계를 맞추는 일은 반드시 필요한 일이다. 왜나하면, 다른 사람들이 만드는 경로계획을 위한 지도가 어떨지는 모르겠지만 대체로 그 지도와 다른 센서의 센서와는 세상(system, 계)이 맞지 않기 때문이다.

문제의식은 여러개의 센서의 좌표계를 어떻게 맞추냐? 에서 시작된 것이다. 사실 별 생각을 안했었지만, 좌표계를 맞추는 일은 반드시 필요한 일이다. 왜나하면, 다른 사람들이 만드는 경로계획을 위한 지도가 어떨지는 모르겠지만 대체로 그 지도와 다른 센서의 센서와는 세상(system, 계)이 맞지 않기 때문이다.

예를들어 위와 같은 상황인것이다. 우리가 그리는 지도는 map 이고, 위의 로봇플랫폼은 그 위에서 또 새로운 좌표계를 갖고 움직이고 있다. 우리는 추상적으로 로봇플랫폼의 좌표계를 map 위에서 mapping 하려고 할 텐데 여간 어려운일이 아니다.

ROS 에서는 친절하게도 TF 가 존재하여 하나하나 모든 좌표계를 점 찍듯이 맞추는 노력을 줄여준다. 이 글에서는 TF에 대해 설명하겠다.

1. Frame

ROS 에서 공간을 나타내기 위한 여러가지 msg 들이 존재한다. 그들의 공통점은 std_msgs/Header 를 사용한다.

여기서 우리가 눈여겨 봐야 할 것들은 time stamp 와 frame_id 이다. time stamp 는 이름이 잘 알려주고 있듯이 메시지 발행 시간을 의미할것이다. 그렇다면 Frame_id 는 뭘까?

frame_id 은 frame 의 id 이고 frame 은 **어떤 좌표계의 이름**이다. 예를들어 Lidar 가 측위하는 전체지도와 lidar 가 가지고 있는 yaw rate 가 있을 것이다. 전체지도 위에 독립적으로 좌표계를 가진 플랫폼이 얹어진다. 예를들어 lidar 가 측위한 어떤 코스에서 자동차가 열심히 움직이고 있는것이다. 이 자동차는 위의 사진과 같이 독립적인 좌표계를 갖고 있을것이다. 전체맵 ( frame_id : 1 ) 자동차의 각속도/각도(frame_id : 2) frame_id 는 각각의 서로 다른 좌표계를 구분할 수 있게 한다.

예를들어 위와 같은 상황인것이다. 우리가 그리는 지도는 map 이고, 위의 로봇플랫폼은 그 위에서 또 새로운 좌표계를 갖고 움직이고 있다. 우리는 추상적으로 로봇플랫폼의 좌표계를 map 위에서 mapping 하려고 할 텐데 여간 어려운일이 아니다.

ROS 에서는 친절하게도 TF 가 존재하여 하나하나 모든 좌표계를 점 찍듯이 맞추는 노력을 줄여준다. 이 글에서는 TF에 대해 설명하겠다.

 

1. Frame

 

ROS 에서 공간을 나타내기 위한 여러가지 msg 들이 존재한다. 그들의 공통점은 std_msgs/Header 를 사용한다.

여기서 우리가 눈여겨 봐야 할 것들은 time stamp 와 frame_id 이다. time stamp 는 이름이 잘 알려주고 있듯이 메시지 발행 시간을 의미할것이다. 그렇다면 Frame_id 는 뭘까?

frame_id 은 frame 의 id 이고 frame 은 **어떤 좌표계의 이름**이다. 예를들어 Lidar 가 측위하는 전체지도와 lidar 가 가지고 있는 yaw rate 가 있을 것이다. 전체지도 위에 독립적으로 좌표계를 가진 플랫폼이 얹어진다. 예를들어 lidar 가 측위한 어떤 코스에서 자동차가 열심히 움직이고 있는것이다. 이 자동차는 위의 사진과 같이 독립적인 좌표계를 갖고 있을것이다. 전체맵 ( frame_id : 1 ) 자동차의 각속도/각도(frame_id : 2) frame_id 는 각각의 서로 다른 좌표계를 구분할 수 있게 한다.