🖇️기능 소개

• 기존 로봇 청소기에는 없었던 계단을 인식하고 접근하여 청소하는 기능
• 고층 빌딩 같이 계단이 많은 곳에서 인건비 절약과 저렴한 자동화 로봇 시장의 활성화를 위한 로봇
• 아두이노와 라즈베리 파이를 연결하여 독립적으로 동작

⏳프로젝트 기간

2024년 1월 ~ 2024년 11월

📌역할

• 총 4명으로 구성된 팀에서 컴퓨터 비전 파트를 맡음 - 회로/아두이노 제어(1명), 기구 설계(2명), 컴퓨터 비전(1명)
• 계단 인식 모델 학습, Flask 서버(라즈베리 파이), 계단 탐지 서버(맥북) 그리고 아두이노 사이의 데이터 이동 방식 설계 담당
• 계단 인식, 위치 정보 연산 과정을 시각화하기 위해 터미널에 로그를 출력하는 기능, 실시간으로 촬영된 화면으로 변수를 모니터링하는 기능 구현
• 회로/아두이노 제어 파트에서 계단 탐지 여부, 계단의 위치 정보를 신속하게 읽고 활용할 수 있는 json 객체 통신 고안
• 계단과 로봇 사이의 거리, 계단 모서리의 기울기를 계산하는 함수 구현
• 각자의 진행 현황과 방향을 더 알기 쉽게 공유하고 서로 피드백 할 수 있는 주간 회의 문화 도입

⚒️기술 스택

• Python - Flask 서버(라즈베리 파이), 객체 감지 서버(맥북)를 조작하는 데 사용했습니다.
• Opencv - 촬영된 화면에서 영상을 분석하여 직선을 검출하고 라벨링 바운딩 박스의 좌표를 알아냈습니다.
• Yolov5 - 모델 학습과 객체 탐지를 위해 채택하였습니다.
• Raspberry pi, Flask - 파이 카메라의 촬영 화면을 계단 탐지 서버에 전송하고 결과를 다시 받기 위해 사용하였습니다.