quadruped

GPU로 구현하는 잡초 제거 4족 로봇 시뮬레이션: YOLO, DeepLab, OpenCV 기반 기획안

사랑풀 2025. 5. 1. 18:26

― 차세대 농업 자동화를 위한 비전 인식 로봇 시스템 구축

농촌의 노동력은 빠르게 줄고 있고, 기후위기로 인한 잡초의 생장도 예측할 수 없을 만큼 다양해졌습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안 중 하나가 바로 AI 기반 로봇 시스템입니다. 이 글에서는 H100 GPU + 16코어 CPU + 128GB RAM이라는 강력한 하드웨어를 활용해, ROS2와 Gazebo를 기반으로 4족 보행 로봇의 시뮬레이션을 진행하고, YOLO와 DeepLab을 이용한 잡초 인식 및 자율 주행을 구현하는 전체 기획안을 소개합니다.

🎯 프로젝트 목표

이 시스템의 궁극적인 목표는 다음과 같습니다:

  • ✅ 잡초를 실시간으로 인식하고 제거 위치를 파악
  • ✅ 로봇이 자율적으로 잡초가 많은 곳으로 이동
  • ✅ 로봇 팔이 해당 위치의 잡초를 정확히 제거
  • ✅ 향후 실제 필드에서도 적용 가능한 AI 모듈 시뮬레이션

단순히 기술을 테스트하는 수준을 넘어, 실제 농지에 배치 가능한 시나리오를 가상 환경에서 완벽히 재현하는 것을 지향합니다.

🧱 시스템 전체 구조 요약

본 시스템은 크게 세 가지 축으로 구성됩니다:

  1. 시각 인식 (Computer Vision):
    • YOLOv8으로 잡초의 위치를 박스화
    • DeepLabV3+로 잡초의 형상을 정밀하게 마스크 분할
  2. 이동 경로 생성 및 거리 인식:
    • OpenCV를 이용해 픽셀 좌표로부터 거리 계산
    • 가장 가까운 잡초를 향해 로봇이 이동할 수 있도록 /cmd_vel 명령 생성
  3. 로봇 시뮬레이션 (ROS2 + Gazebo):
    • Gazebo에서 카메라 센서 데이터를 송출
    • ROS2 노드를 통해 시각 인식 결과를 처리하고 로봇의 행동을 결정

🛠 개발 환경 구축

하드웨어 사양:

항목스펙
GPU NVIDIA H100 (FP32 기준 67TFLOPS)
CPU 16-core, 2.1GHz
RAM 128GB
 

소프트웨어 설치:

bash
 
# PyTorch 설치 (CUDA 12.1, H100 최적화)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# OpenCV 설치
pip install opencv-python-headless
# YOLOv8 설치
pip install ultralytics
# DeepLab + Segmentation Tools
pip install segmentation-models-pytorch albumentations
# 기타 유틸리티
pip install matplotlib scipy tqdm streamit

 

ROS2 Humble과 Gazebo는 별도로 설치하며, ROS2 패키지는 custom message와 함께 vision 노드로 구성합니다.

🧠 기능별 구현 계획

1. 카메라 시뮬레이션

  • Gazebo의 RGB 카메라 플러그인을 통해 /camera/image_raw 이미지 토픽 발행
  • ROS2 subscriber가 해당 이미지를 받아 YOLO 및 DeepLab으로 전달

2. YOLOv8 잡초 탐지

  • 커스텀 학습된 모델 (weed, soil 등 class 포함)
  • inference 결과: bounding box, class name, confidence score
  • 가장 높은 score 기준으로 이동 대상 설정

3. DeepLab 기반 영역 분할

  • 마스크를 기반으로 잡초 영역 전체 인식
  • 중심 좌표를 계산하고, 주변 거리 데이터를 통해 ROI 생성
  • 로봇이 접근할 수 있는 방향 계산

4. 거리 기반 경로 생성

  • OpenCV로 픽셀 위치를 실세계 거리로 변환 (핀홀 카메라 모델)
  • 가장 가까운 ROI를 기준으로 이동 방향 결정

5. ROS2 노드 구성

노드기능
vision_processor_node YOLO/DeepLab 추론 결과 → /weed_bbox, /weed_mask 발행
navigation_node ROI 중심 계산 → /cmd_vel 발행
arm_control_node weed 제거 팔 명령어 발행 (custom action interface)
 

📋 실행 체크리스트

  • 전체 의존성 설치 및 가상 환경 구성
  • YOLO 모델 커스텀 훈련 및 검증
  • DeepLab 모델 적용 및 마스크 시각화
  • ROS2 vision → nav → arm 통신 구조 연결
  • Gazebo 시뮬레이션 상에서 테스트

🌿 농업의 미래, 코드에서 시작된다

이 프로젝트는 단순히 기술 시연이 아닙니다. 노동력 부족 문제, 기후 변화로 인한 농업 패러다임 전환 속에서, 누구나 재현 가능한 오픈소스 로봇 시스템을 구축하고자 하는 시도입니다. YOLO와 DeepLab, ROS2와 Gazebo라는 오픈소스 생태계를 적극 활용해, 현실적인 해결책을 제시하려 합니다.