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우리는 센서기반 Level 4 의 자율주행 시스템을 만들기 위해 노력했습니다.

결과

주행결과

자작자동차 플랫폼에 자율주행 시스템을 구축 하였고 타원형 트랙을 완주 했으나,

대회 당일 아두이노보드 과부화로 차가 움직이지 않았습니다.

수동운전 121초→ 자율주행 126초

환경

Hardware
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main_computer : Jetson Xavier AGX H01 <bender: seeed>
camera : __
lidar : Velodyne puck 16 channel
gps : Ublox ZED-F9P-01B
imu : EBIMU24GV5.2, EBRCV24GV5

Software
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ROS Melodic
Ubuntu 18.04
python3.7

느낀점

ROS 는 지독하다.

근데 왜 ROS melodic 을 사용했나?

• GPS 가 Melodic 에서만 돌아가는 녀석이여서 melodic 을 사용했다. 또한 melodic 은 python2 기반이지만 python3 를 사용 할 수 있기에 큰 제약없이 GPS를 편하게 쓸 수 있는 melodic 을 사용했다. 그리고 ROS2의 자잘한 문제들이 막 올라오고 있는터라 안정적이고 레퍼런스가 많은 ROS melodic 을 사용하였다.

python3 과의 의존성은 골치아프다.

• → ROS melodic 은 python 2 를 지원하는 프레임워크였는데, 하드웨어를 편하게 쓰고자 melodic 을 결정했다. python3 도 지원을 한다고 하기에 별 신경 안쓰고 melodic 으로 결정했으나.
• 이것은 python3 를 사용 할 수 있다는 것이지 편하게 쓰게 해주겠다는 말은 아니였다.

자복치__ Jetson Xavier AGX __ 사용의 문제점

• 젯슨 자비어를 컴퓨터로 사용했는데, 사용한지 3주정도 지났을 때 부터 갑자기 키보드와 마우스를 사용 할 수 없게되는 문제가 생겼다. 제조사에도 문의하고 해결방법을 찾으려 노력했지만 결국 찾지못하고 이 일이 생길 때마다 초기화를 해줬다. 한 네번정도 한 것 같다.
• 시리얼 통신을 하는 센서를 연결 할 때 자꾸 시리얼 번호가 바뀌었는데 이것도 아마 그거와 비슷한 맥락인 것 같다. 꼽혀 있는 키보드와 마우스의 시리얼 번호가 바뀌어 버리면 방법이 없다.. 시리얼도 정말 많아서 찾을 수가 없었다. 원격으로 접속해서 급한 코드만 푸쉬하고 초기화하는 반복작업들이 종종 있었다..
• 문서를 따라 초기화 할 수 있었는데 그때마다 모든 라이브러리들을 다시 설치해줘야 했다. 그것도 두시간씩 걸리는 일.
• 어떤 방법을 써도 키보드와 마우스를 사용할 수가 없었다. 그래서 이 일이 생기면 젯슨을 초기화 했어야 했는데 이 마저도 쉬운일이 아니였다.

왜 많은 센서를 사용했던 걸까?

사실 대회 완주를 위한 시스템을 만드려고 했다면 이 처럼 지저분한 시스템은 필요 없었을 것이다. 길을 잘 따라가는 시스템을 만들기 위해서라면 오히려 카메라만을 사용하거나 GPS 만을 사용해서 정해진 길을 따라가게 했을수도 있었다. 하지만 우리는 아래의 이유로 Level 4 의 트랙에서 완전한 자율주행을 구현하려고 노력했다.

• 대회만을 위한 자율주행 시스템을 만들지는 말자
  • 오만일지도 모르지만 우리는 처음부터 그런식으로의 완주는 노력의 의미가 없다고 생각했다. 그렇기 때문에 센서 기반 자율주행을 만들기 위해 노력했다. 실제로 대회에서는 GPS 만을 사용해서 정해진 경로를 따라가게 하거나 심지어는 리모컨을 사용하고 있는 팀들도 있었다. 그렇게 했으면 완주하거나 빠른 속도로 완주하여 수상 했을 수 있었을 것이다.
• 왜 라이다 를 사용했나 ?
  • 이야기를 들어보니 .. 다른 팀의 대부분은 여러번 이미 자율주행 대회에 참여한 경험이 있다고 했다. 이미 레거시 코드가 있어. 주행 자체는 문제가 없고 새로운 사람들이 새로운 도전을 해볼 수 있는 기회들이 주어졌던 것 같다. 아쉽게도 우리는 end-to-end 로 시스템을 구축했어야 했기 때문에 센서퓨전과 cuda 를 활용 한 연산가속은 활용해보지 못했다.. 정말 아쉬움이 남았다.
• 트랙에서의 완전한 자율주행을 위해서는 사실 라이다는 필요 없었다. 아니 없어도 구현 할 수 있었다. 하지만 우리는 실제 문제를 해결하는것이 아니니 지금이 경험을 할 수 있는 기회라고 생각했기에 라이다 를 사용했다. 

누구나 처음이 있다.

코딩하기 위해 군대를 늦게 간 나는 복학생의 기분을 잘 모른다. 복학생들과 여러번 프로젝트를 하면서 느낀점은 굉장한 의욕을 갖고 있지만 그에 비해 너무 모른다는 점이다. 이번 프로젝트에서도 두명의 복학생이 깃허브 사용법, 코드 가져와 사용하는 것, 네트워크 하나의 프로세스를 맡고 하기에는 모르는 것들이 많았다. 

그런 경험을 대학교 해커톤 때 두번정도 겪었다. 당시에는 힘들지만 하나같이 그 순간이 지나면 정말 많은 성장들을 이뤄내는 것 같았다. 

다른 사람의 코드를 가져와 내가 필요한 영역에 사용하는 것, 문서를 찾아 사용법을 익히고 적용하는 것, 원활한 소통을 위해 해야하는 것들 처럼 개발자가 꼭 갖추어야하는 그런 소양들이 무기력함을 통해 얻어지는 것 처럼 보였다. 프로젝트 마지막쯤에는 너끈히 한명의 몫을 해내주어 빠른 성장을 해낸 팀원들이 더 대견하게 느껴졌던 것 같다.

다른 지역에 있는 팀원들과 이태원에서 처음으로 스프린트를 한 날인데, 다들 이때가 참 좋았다고 한다. 밤새 코딩 했을 뿐인데 그게 제일 좋은 기억이었다고 한다. 개발자들이 틀림없다.

결론

내가 이 프로젝트에 참여한 이유는 재밌어 보여서도 있지만. 너무 익숙한 세상속에만 갇혀있는 기분이 들어 오랜만에 나를 미지의 세상으로 던져보기 위함의 목적이 있었는데. 이제는 정말 어떤 환경에서도 개발 할 수 있을 것 같다는 생각이 들었다.

센서를 많이 접해볼 수 있어서 정말 좋았고, 모르는건 해결해야 하는 문제이지, 그걸 못할 문제는 되지 않는 것 같다.

DRIVEN 은 천안에 있는 한국기술교육대학교의 자작 자동차 동아리이다. 내가 참여 했을 때 19기 동아리라 했으니 꽤 유서가 있는 동아리이다. 내가 어떻게 천안에 있는 대학교 동아리에 참여하게 되었나... 싶지만 사실 별거 없다. 나는 자율주행 시스템 팀장으로 2023년 대학생 창작 모빌리티 경진대회 자율주행성능부문에 참여하였다. 꽤 긴 시간동안 손에 들고 있을 예정이라 잊어버리기 전에 프로젝트 회고를 위한 글을 적어두려고 한다.

운전 중에 대뜸 오케이 !

23년 2월, 올림픽대로 어딘가에서 차가 너무 막혀 졸리고, 답답한 마음에 친구들에게 전화를 돌리기 시작했다. ( 사실 이때 만큼 안부전화를 하기 좋은 순간이 없어, 나는 차 막히는 순간도 꽤 괜찮아 한다.) 그 안부전화 중 한명이 천안에 있는 친구였다. 근황을 주고 받다, 자기 동아리가 대학생 창작 모빌리티 경진대회에 참여하는데 개발 할 사람이 없다. 하소연을 했다.

무슨 자신감이였는지는 모르겠지만, " 야 그거 재밌을 것 같은데? 내가 해도 돼 ? " 한 마디에 친구도 오케이를 했고 나는 DRIVEN 에 참여하게 됐다. 참여하고 난 사실이지만 아무것도 만들어져 있지 않다는 말이 정말 아무것도 없다고는 생각못했다. 

참고로, 나는 자율주행에 대한 경험이 없다.

자율주행을 어떻게 할건데 ?

정말 아무것도 없었다. 동아리 전체의 의사소통은 카카오톡 단톡방 하나로 수행하고 있었다. 당장 Notion 을 계몽해주어야 겠다고 생각했고, 그 다음 날 노션을 소개해주었다.

뭘 알아야 하는지부터 시작하자 ! 

대회까지 남은시간도 7개월 정도여서 당장 개발을 시작 할 필요는 없었고, 그렇게 하지도 못했다. 그렇기에 뭘 알아야하는지 알기 위해 다들 자료조사들을 해왔다. 

다시 돌아와서 뭘 해야하는지도 모르는 상태라. 정말 바닥부터 시작했다고 할 수 있다.

내 생각에 자율주행대회를 나가는 수준에서 두가지만 알면 어느정도 개발했다는 사람들이 만들 수 있을 것 같다. 

1. 자율주행 시스템의 뭉뚱그려진 아키텍쳐

- 자율주행은 크게 세가지 부분으로 이루어진다. Perception( 인지 ) , Decision(Planning, 결심), Control ( 차량제어 ) 사람이 주변상황을 인지하는 것 처럼 센서를 이용하여 주변정보를 읽어오고, 그 정보를 바탕으로 결정을 한다. 어디로 얼마나 가야하는지, 핸들을 얼마나 꺾어야하는지 등의 결심이다. 그 이후에 결정 된 대로 액츄에이터를 조절한다.

2. end-to-end 로 알려주는 자료는 없다. 만들고 테스트하고 개선하라. 

- 대부분의 자료는 있다. 하지만 이것이 A to Z 로 정리 된 자료는 없다. 명확하게 없다. 그렇기 때문에 나는 이 프로젝트가 끝나고, 나 같은 사람들을 위해서 다시 글을 써보려고 한다... 삽질 막아주고 싶다...  Perception 과 Decision Control 의 과정임을 이해했으면 이제 알아서 판단해서 어떻게 Perception 하는게 좋을까, 어떻게 Decision 하면 좋을까를 팀에서 고민하고 팀에서 테스트하여 팀에서 개선해야 한다. 

센서는 어떤 기준으로 뭘 사야하냐 ?

--- 나중에 또 씀 !---