코스 강의 10개 중 6번째: 라즈베리 파이 피코 4WD 스마트 자동차 키트를 사용한 DC 모터 제어

코스 강의 10개 중 6번째: 라즈베리 파이 피코 4WD 스마트 자동차 키트를 사용한 DC 모터 제어

이 프로젝트 가이드는 Robojax Raspberry Pi Pico Smart Car 강좌의 6번째 강의를 기반으로 합니다. 이 세션에서는 서보 모터와 초음파 센서를 통합하여 4WD 자동차를 위한 지능형 장애물 회피 시스템을 만드는 방법을 배우게 됩니다. 이 프로젝트는 물체를 감지했을 때 단순히 멈추는 대신, 자동차를 주변 환경을 적극적으로 스캔하고 가장 안전한 경로를 결정하며 장애물을 우회하는 미니 자율 로봇으로 변환합니다.

이것은 단순한 이론적 연습이 아니라 더 복잡한 로봇 공학을 구축하기 위한 기초 프로젝트입니다. 이 장애물 회피 로직에 대한 몇 가지 실용적인 응용 사례는 다음과 같습니다:

• 자율 탐사 로봇: 원격 제어 없이 방이나 미로를 스스로 탐색할 수 있는 로봇을 구축합니다.
• 스마트 청소기: 동일한 로직을 사용하여 바닥을 청소하면서 가구와 벽을 피할 수 있는 간단한 로봇 청소기를 만듭니다.
• 보안 순찰 봇: 자동차가 경계를 순찰하도록 프로그래밍하고 초음파 센서를 사용하여 예상치 못한 물체를 감지하고 우회합니다.
• 교육용 로봇 플랫폼: 이를 기반으로 더 고급 경로 찾기 알고리즘과 센서 융합을 실험합니다.

핵심 개념은 서보 모터를 사용하여 초음파 센서를 회전시켜 왼쪽에서 오른쪽으로 영역을 스캔하는 "레이더" 역할을 하게 하는 것입니다. 다양한 각도에서 거리를 측정함으로써 자동차는 주변 환경의 지도를 구축하고 전진, 좌회전 또는 우회전하여 안전한 경로를 찾을 수 있습니다(비디오 02:47 참조).

하드웨어/구성 요소

이 프로젝트는 SunFounder Raspberry Pi Pico 4WD Smart Car Kit를 기반으로 합니다. 이 강의에서 사용되는 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• Raspberry Pi Pico 보드
• 모터가 장착된 4WD 스마트 카 섀시
• 모터 드라이버 보드(키트에 포함)
• 초음파 센서(HC-SR04 유형)
• 서보 모터
• 배터리 팩

배선 가이드

비디오에서는 키트에 전체 문서, 단계별 지침 및 배선 다이어그램이 포함되어 있다고 언급합니다. 서보 및 초음파 센서의 배선은 일반적으로 Pico의 연결을 통합하는 모터 드라이버 보드에 연결됩니다.

키트의 특정 핀 연결에 대해서는 아래 다이어그램을 참조하십시오.

코드 설명

비디오는 obstacle_avoid.py 파일 내의 로직에 중점을 둡니다. 전체 코드는 키트와 함께 제공되지만, 이 강의에서는 자동차의 동작을 제어하는 사용자 구성 가능 매개변수를 강조합니다. 이는 로봇의 성능을 조정하기 위해 조정해야 할 변수입니다.

메인 프로그램의 상단에서 자동차의 동작을 정의하는 주요 설정을 찾을 수 있습니다(비디오 13:07 참조):

# 장애물 회피 설정
RADAR_REFERENCE = 20  # 장애물로 간주할 거리(cm)
STEP_ANGLE = 10       # 각 스캔 단계에서 서보가 이동하는 각도
FORWARD_SPEED = 30    # 전진 시 모터 속도
TURN_SPEED = 50       # 회전 시 모터 속도
FORWARD_SCAN_ANGLE = 50  # 빠른 전방 스캔 각도

• RADAR_REFERENCE: 이것은 가장 중요한 설정입니다. 안전한 최소 거리(센티미터)를 정의합니다. 초음파 센서가 이 값보다 가까운 물체를 감지하면 자동차는 이를 "위험"으로 간주하고 회피 루틴을 시작합니다(비디오 22:03 참조).
• STEP_ANGLE: 레이더 스캔의 해상도를 결정합니다. 더 작은 값(예: 10도)은 스캔을 더 정밀하게 하지만 느리게 만듭니다. 더 큰 값은 더 빠르지만 덜 상세합니다.
• FORWARD_SPEED 및 TURN_SPEED: 모터의 전력을 제어하는 PWM 값(0-100)입니다. 자동차가 전진하는 속도와 회전하는 속도를 변경하려면 이를 조정할 수 있습니다(비디오 13:33 참조).
• FORWARD_SCAN_ANGLE: 장애물을 피한 후 자동차는 전방 경로가 안전한지 확인하기 위해 빠른 스캔을 수행합니다. 이 변수는 해당 스캔의 각도를 설정합니다. 값이 50이면 중심을 기준으로 -25도에서 +25도까지 스캔함을 의미합니다(비디오 13:40 참조).

라이브 프로젝트/데모

비디오에서 강사는 프로젝트를 단계별로 시연합니다. 먼저 초음파 센서가 거리를 측정하고 값을 셸에 출력하는 방법을 보여주는 간단한 테스트를 실행하여 "0"이 장애물을 나타내고 "1"이 안전한 경로를 나타내는지 확인합니다(비디오 03:48 참조).

그런 다음 작동의 두뇌인 의사 결정 흐름도를 설명합니다. 자동차는 get_direction()이라는 함수를 사용하여 레이더 데이터를 분석합니다. 이 함수는 스캔 데이터를 열린 공간의 세그먼트로 분할하고 가장 넓은 세그먼트를 식별합니다. 이 넓은 경로가 위치한 위치(왼쪽, 중앙 또는 오른쪽)에 따라 자동차는 회전 방향을 결정합니다(비디오 11:19 참조).

마지막으로 강사는 장애물 미로를 설정하고 자동차가 이를 통과하는 것을 시연합니다. 자동차가 왼쪽과 오른쪽을 스캔하고, 막히면 후진하며, 결국 수동 제어 없이 장애물을 통과할 경로를 찾는 것을 볼 수 있습니다(비디오 22:53 참조).

챕터

• [00:00] 피코 카를 이용한 장애물 회피 소개
• [01:31] 키트 특징 및 문서 개요
• [02:47] 장애물 회피 기능 시연
• [03:48] 초음파 센서 및 거리 측정 테스트
• [07:45] 장애물 회피 알고리즘 및 순서도 설명
• [12:49] 주요 장애물 회피 코드 분석
• [15:50] 실시간 코드 시연 및 데이터 해석
• [18:11] 방향 결정 및 회전 로직 심층 분석
• [22:53] 장애물 미로를 이용한 최종 실시간 테스트