🚗 ROS2 기반 자율주행 프로젝트

본 프로젝트는 ROS2 Humble 환경에서 YOLOv5 객체 인식과 PID 기반 주행 제어를 통합한 자율주행 로봇 시스템을 구현한 프로젝트 입니다.

🛠️ 기술 스택 (Tech Stack)

구분	사용 기술
운영체제	Ubuntu 22.04
프레임워크	ROS2 Humble
언어	Python 3.10
비전 인식	YOLOv5, OpenCV
제어 로직	PID Controller, MultiThreadedExecutor
하드웨어	RaspberryPi 4B, RRC Board, Breadboard (LED·LCD·Button)

⚙️ 주요 기능

• 차선 인식 주행: OpenCV 기반 ROI 분석 및 PID 제어
• 객체 인식 제어: 횡단보도, 신호등, 우회전, 주차 표지 등을 YOLOv5(ONNX)로 실시간 인식
• 주차 및 회전 로직: 인식 결과에 따른 상태 전환 및 각속도 제어
• 하드웨어 피드백: LED 색상 및 LCD 텍스트를 통한 주행 상태 표시

⚡ 주요 성과

• .pt → .onnx 변환을 통해 추론 속도 약 3배 향상
• ROS2 기반 병렬 처리로 인식–제어 간 실시간 동기화 구현
• PID 파라미터 튜닝을 통한 곡선 주행 안정성 확보

📌 주요 노드

영상 → 객체 인식 → FSM 판단 → 모터/LED/LCD 제어 로 이어지는 구조로 동작합니다.

• /ascamera/camera_publisher : 카메라 영상 publish
• /yolov5_ros2 : ONNX 기반 객체 인식
• /self_driving : FSM + PID 제어
• /ros_robot_controller : 바퀴/모터 제어
• /led_controller : LED 하드웨어 제어
• /lcd_controller : LCD 출력

📂 참조 링크

• 🎥 시연 영상: Youtube
• 📄 프로젝트 문서: REPORT/

👥 기타 정보

• 팀원: 박현욱, 성시경, 염수림
• 프로젝트 기간: 25.09.24 ~ 25.10.13

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