ROS기반 Q필터가 적용된 비선형외란관측기(DOB)를 모바일 로봇

먼저, ROS는 로봇 운영체제(ROS, Robot Operating System)의 약자로, 로봇 소프트웨어 개발을 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. ROS를 사용하면 로봇 관련 프로그램을 개발하고 실행할 수 있습니다.

Q필터는 칼만 필터(Kalman Filter)의 일종으로, 선형 및 비선형 시스템에서 상태 추정 문제를 해결하는 데 사용됩니다. Q필터는 상태 변화 모델과 관측 모델을 사용하여 추정을 수행합니다.

비선형 외란 관측기는 Q필터를 적용하여 로봇의 위치 및 방향을 추정하는 데 사용됩니다. 이를 위해 먼저 로봇의 동작을 모델링하고, 로봇 센서의 출력을 측정하여 외란을 제거해야 합니다.

파이썬을 사용하여 ROS 기반 Q필터가 적용된 비선형 외란 관측기를 구현하려면 다음 단계를 따를 수 있습니다.

1. ROS 설치 및 설정: ROS 설치 및 설정에 대한 가이드는 ROS 공식 문서(https://wiki.ros.org/ROS/Tutorials)를 참조하십시오.
2. 필요한 ROS 패키지 설치: ROS에서는 패키지(package)를 사용하여 모듈화된 소프트웨어를 관리합니다. Q필터 및 관련 패키지를 설치해야 합니다.
   1. $ sudo apt-get install ros-{ROS_DISTRO}-joy$ sudo apt-get install ros-{ROS_DISTRO}-teleop-twist-keyboard
   2. $ sudo apt-get install ros-{ROS_DISTRO}-rosserial
   3. $ sudo apt-get install ros-{ROS_DISTRO}-rqt-plot
   4. $ sudo apt-get install ros-{ROS_DISTRO}-rosserial-arduino
   5. $ sudo apt-get install ros-{ROS_DISTRO}-rviz
   6. $ sudo apt-get install ros-{ROS_DISTRO}-robot-localization
3. 로봇 모델링: 모바일 로봇의 동작을 모델링해야 합니다. 이를 위해 URDF(Unified Robot Description Format) 파일을 작성하고, 로봇의 관절 및 센서 정보를 포함해야 합니다. 이 파일은 로봇 모델링 및 시각화를 위해 RViz(ROS Visualization)에서 사용됩니다.
4. Q필터 구현: 로봇 모델링 및 센서 정보를 사용하여 Q필터를 구현해야 합니다. 이를 위해 robot_localization 패키지를 사용하여 ROS에서 제공하는 Extended Kalman Filter(EKF)를 구현할 수 있습니다.
5. 외란 제거 및 위치 추정: 로봇의 센서에서 발생하는 외란을 제거하고, Q필터를 사용하여 로봇의 위치 및 방향을 추정합니다. 이를 위해 ROS에서 제공하는 라이브러리와 모듈을 사용하여 구현할 수 있습니다.
6. 코드 작성: 마지막으로 파이썬을 사용하여 Q필터가 적용된 비선형 외란 관측기를 구현할 수 있습니다. ROS에서 제공하는 rospy 라이브러리와 메시지 타입을 사용하여 로봇의 상태 정보를 가져오고, Q필터 및 위치 추정 알고리즘을 적용하여 로봇의 위치를 추정합니다.

ROS와 Python을 사용하여 Q필터가 적용된 비선형 외란 관측기를 구현하는 간단한 코드 예시

import rospy
from sensor_msgs.msg import Imu
from nav_msgs.msg import Odometry
from robot_localization.srv import SetPose

# Q filter initialization
def init_Q_filter():
    rospy.init_node('Q_filter_node', anonymous=True)
    rospy.Subscriber('/imu/data', Imu, imu_callback)
    rospy.Subscriber('/odom', Odometry, odom_callback)
    rospy.wait_for_service('/set_pose')
    set_pose = rospy.ServiceProxy('/set_pose', SetPose)
    set_pose(0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, "base_link", "odom")

# Callback function for IMU data
def imu_callback(data):
    # Q filter algorithm implementation
    pass

# Callback function for odometry data
def odom_callback(data):
    # Q filter algorithm implementation
    pass

if __name__ == '__main__':
    init_Q_filter()
    rospy.spin()

위 코드에서는 ROS 라이브러리를 사용하여 **Imu**와 Odometry 메시지를 구독하고, SetPose 서비스를 호출하여 로봇의 초기 위치를 설정합니다. 또한, Q 필터의 초기화를 위해 init_Q_filter 함수를 사용합니다.

IMU와 odometry 데이터를 받으면 **imu_callback**와 odom_callback 함수가 호출되며, 여기서 Q 필터 알고리즘을 구현합니다. 최종적으로, rospy.spin() 함수를 호출하여 ROS 노드를 실행합니다.

위 코드는 Q 필터 알고리즘을 구현하기 위한 빈 함수를 포함하고 있으며, 사용자는 이 함수를 로봇 모델과 센서 정보에 맞게 구현해야 합니다.

비선형 외란 관측기가 포함된 코드

import rospy
from sensor_msgs.msg import Imu
from nav_msgs.msg import Odometry
from robot_localization.srv import SetPose
import numpy as np

# Q filter initialization
def init_Q_filter():
    rospy.init_node('Q_filter_node', anonymous=True)
    rospy.Subscriber('/imu/data', Imu, imu_callback)
    rospy.Subscriber('/odom', Odometry, odom_callback)
    rospy.wait_for_service('/set_pose')
    set_pose = rospy.ServiceProxy('/set_pose', SetPose)
    set_pose(0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, "base_link", "odom")

# Callback function for IMU data
def imu_callback(data):
    # Q filter algorithm implementation
    global x, P, Q, R

    # Predict step
    dt = (data.header.stamp - last_imu_time).to_sec()
    last_imu_time = data.header.stamp
    x = f(x, data.linear_acceleration.x, data.linear_acceleration.y, dt)
    A = get_A(x, dt)
    P = np.matmul(np.matmul(A, P), np.transpose(A)) + Q

    # Update step
    H = np.eye(6)
    K = np.matmul(np.matmul(P, np.transpose(H)), np.linalg.inv(np.matmul(np.matmul(H, P), np.transpose(H)) + R))
    z = np.array([x[0], x[1], x[2], x[3], x[4], x[5]])
    y = z - np.matmul(H, np.transpose(data.orientation_covariance))
    x = x + np.matmul(K, y)
    P = np.matmul((np.eye(6) - np.matmul(K, H)), P)

# Callback function for odometry data
def odom_callback(data):
    # Q filter algorithm implementation
    global x, P

    # Correct step
    H = np.eye(6)
    K = np.matmul(np.matmul(P, np.transpose(H)), np.linalg.inv(np.matmul(np.matmul(H, P), np.transpose(H)) + data.pose.covariance))
    z = np.array([data.pose.pose.position.x, data.pose.pose.position.y, data.pose.pose.position.z, data.pose.pose.orientation.x, data.pose.pose.orientation.y, data.pose.pose.orientation.z])
    y = z - np.matmul(H, x)
    x = x + np.matmul(K, y)
    P = np.matmul((np.eye(6) - np.matmul(K, H)), P)

def f(x, ax, ay, dt):
    # Nonlinear function for state prediction
    pass

def get_A(x, dt):
    # Jacobian matrix for state transition function
    pass

if __name__ == '__main__':
    # Q filter initialization
    x = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 0])
    P = np.eye(6)
    Q = np.eye(6)
    R = np.eye(6)

    # IMU data time initialization
    last_imu_time = rospy.Time.now()

    # ROS node initialization
    init_Q_filter()
    rospy.spin()

위 코드에서는 Imu 와 Odometry 메시지를 구독하고, SetPose 서비스를 호출하여 로봇의 초기 위치를 설정합니다. 또한, Q 필터 알고리즘을 위한 초기 상태 벡터 **x**와 공분산 행렬 **P**을 초기화하고, **Q**와 **R**은 모두 단위 행렬로 설정합니다. IMU 데이터를 처리하는 imu_callback() 함수와 오도메트리 데이터를 처리하는 odom_callback() 함수를 작성합니다. f() 함수와 get_A() 함수는 각각 상태 전이 함수와 그에 대한 야코비안 행렬을 반환합니다.

imu_callback() 함수에서는 Q 필터 알고리즘의 예측 단계를 수행하고, odom_callback() 함수에서는 예측된 상태 벡터와 오도메트리 데이터를 사용하여 필터의 보정 단계를 수행합니다. 이러한 예측과 보정 단계에서는 비선형 외란 관측기가 적용되어 IMU 데이터와 오도메트리 데이터를 처리합니다.

마지막으로, if __name__ == '__main__': 블록에서는 ROS 노드를 초기화하고 Q 필터를 시작합니다. rospy.spin() 함수는 노드가 종료될 때까지 실행을 계속합니다.

위 코드는 예시일 뿐, 실제로는 로봇의 센서, 제어, 이동 모델 등에 따라 Q 필터의 구현 방법이 다를 수 있습니다. 또한, ROS와 Python 뿐만 아니라 다른 로봇 프레임워크나 언어를 사용하여 구현할 수도 있습니다.

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좀더 자세히

ROS 기반의 비선형 외란 관측기가 적용된 Q 필터 코드는 크게 두 가지 부분으로 나뉩니다.

1. 필터의 초기화 및 상태 예측 부분이고,
2. 상태 보정 및 결과 출력 부분입니다.

필터 초기화 및 상태 예측 부분

import rospy
import numpy as np
from nav_msgs.msg import Odometry
from sensor_msgs.msg import Imu
from tf.transformations import euler_from_quaternion

class QFilter:
    def __init__(self):
        # 초기 상태 벡터 및 공분산 행렬 설정
        self.x = np.zeros((4, 1))
        self.P = np.eye(4)

        # 프로세스 공분산 행렬 Q 및 측정 공분산 행렬 R 설정
        self.Q = np.eye(4)
        self.R = np.eye(2)

        # 로직 변수 초기화
        self.prev_time = rospy.Time.now().to_sec()

    def imu_callback(self, msg):
        # IMU 데이터 처리
        q = np.array([msg.orientation.x, msg.orientation.y, msg.orientation.z, msg.orientation.w])
        a = np.array([msg.linear_acceleration.x, msg.linear_acceleration.y, msg.linear_acceleration.z])
        dt = rospy.Time.now().to_sec() - self.prev_time

        # 예측 단계: 상태 예측 및 공분산 예측
        self.x, self.P = self.predict(self.x, self.P, self.Q, a, q, dt)

        # 로직 변수 업데이트
        self.prev_time = rospy.Time.now().to_sec()

    def odom_callback(self, msg):
        # 오도메트리 데이터 처리
        x = msg.pose.pose.position.x
        y = msg.pose.pose.position.y
        yaw = euler_from_quaternion([msg.pose.pose.orientation.x, msg.pose.pose.orientation.y,
                                     msg.pose.pose.orientation.z, msg.pose.pose.orientation.w])[2]

        # 보정 단계: 상태 보정 및 공분산 업데이트
        self.x, self.P = self.update(self.x, self.P, self.R, np.array([x, y]), yaw)

    def predict(self, x, P, Q, a, q, dt):
        # 상태 예측 함수
        F = self.get_A(q, a, dt)
        x = F @ x
        P = F @ P @ F.T + Q
        return x, P

    def update(self, x, P, R, z, yaw):
        # 측정 및 보정 함수
        H = self.get_H(x, yaw)
        y = z.reshape(2, 1) - H @ x[:2, :]
        S = H @ P @ H.T + R
        K = P @ H.T @ np.linalg.inv(S)
        x = x + K @ y
        P = (np.eye(4) - K @ H) @ P
        return x, P

    def get_A(self, q, a, dt):
        # 야코비안 행렬 반환
        q1, q2, q3, q4 = q
        a1, a2, a3 = a

상태 보정 및 결과 출력 부

def get_H(self, x, yaw):
        # 측정 행렬 반환
        H = np.array([[np.cos(yaw), np.sin(yaw), 0, 0],
                      [-np.sin(yaw), np.cos(yaw), 0, 0]])
        return H

if __name__ == '__main__':
    # ROS 노드 초기화 및 구독자 설정
    rospy.init_node('q_filter')
    q_filter = QFilter()
    rospy.Subscriber('/imu', Imu, q_filter.imu_callback)
    rospy.Subscriber('/odom', Odometry, q_filter.odom_callback)

    # ROS 노드 실행
    rate = rospy.Rate(50)
    while not rospy.is_shutdown():
        rospy.spin()
        rate.sleep()

위 코드는 ROS 노드로 구현되어 있으며, 노드는 'q_filter'로 초기화됩니다. IMU와 오도메트리 데이터를 받아 필터링을 수행합니다.

QFilter 클래스에서 imu_callback() 함수는 IMU 데이터를 처리하고 예측 단계를 실행합니다. odom_callback() 함수는 오도메트리 데이터를 처리하고 보정 단계를 실행합니다.

필터링이 완료된 데이터는 self.x 변수에 저장되며, 이를 이용해 로봇의 위치 및 방향을 추정할 수 있습니다. 추정된 결과는 필요에 따라 ROS 메시지로 발행하거나 출력할 수 있습니다.

이상으로 ROS 기반 Q 필터가 적용된 비선형 외란 관측기를 모바일 로봇에서 파이썬으로 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다.

Q 필터는 IMU 데이터의 외란을 보정하고, 오도메트리 데이터와 융합하여 로봇의 위치 및 방향을 추정하는 데 유용합니다. 비선형 외란 관측기를 적용하여 더욱 정확한 추정이 가능하도록 구현할 수 있습니다.

ROS를 이용하면 로봇 제어 및 센싱 관련 기능을 간편하게 구현할 수 있으므로, 모바일 로봇 개발에 많이 활용됩니다. 파이썬은 ROS에서 많이 사용되는 언어 중 하나로, 다양한 패키지와 라이브러리를 제공하여 로봇 개발을 보다 쉽게 할 수 있습니다.