ROS 2 ile Simülasyon Geliştirme

Giriş

Otonom sistemlerin geliştirilmesinde simülasyon ortamları kritik bir rol oynar. Bu yazıda, Gazebo ve ROS 2 tabanlı bir simülasyon ortamını nasıl kurduğumu, robotun nasıl modellendiğini, sensörlerin nasıl entegre edildiğini ve karar mekanizmasının nasıl çalıştığını anlatacağım.

1. Kullanılan Teknolojiler

🧱 Gazebo: 3D fizik tabanlı simülasyon
⚙️ ROS 2 Humble: Robot işletim sistemi
📦 SDF: Robot modeli tanımı
🧠 Python: Karar mekanizması kodları

2. Robot Modeli ve SDF Yapısı

Aracımızı tanımlamak için SDF (Simulation Description Format) kullandım. Aracın gövdesi, tekerlekleri ve sensörleri bu yapıda belirtildi.

<link>: Araç gövdesi ve tekerlekler
<joint>: Dönme hareketi
<sensor>: Kamera, Lidar, IMU tanımları


<sensor name="camera" type="camera">
  <camera>
    <horizontal_fov>1.396</horizontal_fov>
    <image>
      <width>640</width>
      <height>480</height>
    </image>
  </camera>
</sensor>

3. Diff Drive Plugin Entegrasyonu

Aracın hareket etmesi için diff_drive_controller eklendi. Sağ ve sol tekerlekler aşağıdaki şekilde tanımlandı:

left_joint = rear_left_wheel_joint
right_joint = rear_right_wheel_joint

Ayrıca TF dönüşüm zinciri için odom_frame ve base_link tanımları yapıldı.

4. Sensörlerin ROS 2 ile Kullanımı

Lidar, kamera ve IMU gibi sensörler ayrı node olarak ROS 2 içerisinde çalıştı. Her biri belirli topic’lere veri gönderdi:

/camera/image_raw
/scan (Lidar)
/imu/data

Bu veriler Python ile yazılan karar mekanizmasında işlendi.

5. Karar Mekanizması

decision_maker.py dosyasında; kamera görüntüsünden alınan sarı şerit, Lidar ile nesne tespiti ve IMU verisi birlikte analiz edilerek bir hareket kararı üretildi. Bu karar /cmd_vel topic’ine gönderildi.

6. TF (Transform) Yapısı

Aracın pozisyonunun tüm bileşenler tarafından tutarlı şekilde bilinmesi için TF zinciri şu şekilde kuruldu:

map → odom → base_link

Sonuç

Gerçek bir aracı riske atmadan otonom sistem geliştirmek isteyen herkes için ROS 2 ve Gazebo büyük bir olanak sağlıyor. Bu proje sayesinde yalnızca yazılım geliştirmeyi değil, aynı zamanda sistem mimarisini de bütünsel şekilde öğrendim.