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구내통신 덕트를 자율 탐색하며 케이블 손상을 찾아내는 점검 로봇.
ROS2 · LiDAR 2D SLAM · Frontier 자율 탐색 · YOLO 손상 감지 · 웹 관제

이 저장소는 캡스톤 디자인 프로젝트의 핵심 코드와 산출물을 정리한 아카이브입니다.

프로젝트 개요

구내통신 선로가 지나가는 EPS실과 천장 덕트는 협소하고 위험해 사람이 직접 점검하기 어렵습니다. 이 프로젝트는 해당 작업을 완전 무인화에 가깝게 대체하는 것을 목표로, 다음 기능을 한 시스템에 묶어 구현했습니다.

• LiDAR 기반 2D SLAM 매핑
• Frontier 기반 자율 탐색
• YOLO 기반 케이블 손상 감지
• 웹 대시보드 기반 원격 관제 및 모니터링

핵심 메시지

이 프로젝트에서 가장 크게 배운 점은 "모델 수치"보다 "현장 신뢰성"이 더 중요하다는 사실이었습니다.

케이블 손상 감지 모델은 1,591장의 데이터로 학습했고, 학습 지표는 precision 0.94, recall 0.92 수준으로 좋았습니다. 하지만 실제 라즈베리파이 촬영 환경에서는 빛 반사와 그림자 때문에 탐지가 흔들렸습니다. 직접 촬영한 100장과 학습용 100장을 비교해 원인을 분석했고, 반사와 노출 조건을 반영한 데이터 증강을 다시 적용했습니다. 그 결과 실제 환경 정확도 90% 이상으로 회복되며, 실환경 기준의 신뢰성을 확보할 수 있었습니다.

My Role

• ROS2 환경에서 LiDAR와 IMU를 활용한 2D 지도 생성 기능 구현
• 캐터필러형 궤도 구조 적용과 기구 설계 개선
• LiDAR 간섭 문제를 줄이기 위한 스프로킷 외경 재설계 및 3D 프린팅 반영
• YOLO 기반 케이블 손상 감지 모델 학습 및 실환경 성능 개선

팀 시스템 전체로는 자율 탐색, 원격 제어 웹 UI, 영상 스트리밍, 데이터 저장까지 포함한 통합 로봇 시스템을 구현했습니다.

시스템 구성

flowchart LR
    subgraph A[Robot Platform]
        A1[Raspberry Pi]
        A2[STM32]
        A3[LiDAR / IMU]
        A4[Camera]
    end

    A1 --> B[ROS2 Mapping and Navigation]
    A3 --> B
    B --> A2
    A4 --> C[RTSP or WebSocket Streaming]
    B --> D[Web Control Server]
    C --> E[YOLO Damage Detection]
    E --> D
    D --> F[Web Dashboard]
    D --> G[MongoDB / Warning Logs]

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상세 버전:

• docs/architecture.md
• docs/raw/architecture_ws_socketio_en.svg
• docs/raw/architecture_rtsp_http_en.svg
• docs/raw/problem_definition_duct_video_ko.svg

시연 영상

1. 한이음 드림업 측 편집 영상
   • https://www.youtube.com/watch?v=vXDEkrnYE9w
2. 직접 제작한 최종 결과 영상
   • https://www.youtube.com/watch?v=gV9h0e6K7kQ
3. 최종 결과 영상 작업본
   • https://www.youtube.com/watch?v=45l5bawErTk

영상 링크 메모는 docs/media/demo_video_links.md에도 정리해 두었습니다.

성과

수상

• 한이음 드림업 장려상
• 한국정보처리학회 KIPS 우수논문상 동상
• 졸업작품 캡스톤 디자인 최우수상
• Withus 우수동아리상

논문 및 결과물

• 학술대회 논문 2편 작성
• 우수논문상 수상
• 최종보고서, 제작설계서, 주간보고서, 포트폴리오 PDF, 판넬 자료 보유

프로젝트 지원 및 상금

• 한이음 프로젝트 지원금 130만 원
• Withus 동아리 지원금 100만 원
• 미니 캡스톤디자인 후속 지원금 80만 원
• 한이음 장려상 상금 40만 원
• 졸업작품 최우수상 상금 83만 원
• Withus 우수동아리상 상금 30만 원

저장소 구성

src/
  navigation/   ROS2 탐색 및 주행 관련 코드 스냅샷
  vision/       YOLO 추론, 스트리밍 관련 코드
  web/          Flask 기반 웹 관제 UI

data/models/
  학습 결과 모델과 NCNN 변환 결과

notebooks/
  실험 노트북과 최종 학습 노트북

docs/
  상장, 논문, 보고서, 발표자료, 사진, 운영 메모

archive/
  스트리밍 실험 코드와 보조 측정 스크립트

문서 자료 안내는 docs/DOCUMENTS.md에 정리해 두었습니다.

현재 상태와 한계

• 실제 캡스톤 당시 시스템은 ROS2, 하드웨어, 네트워크 인프라를 함께 사용했지만 현재 워크스페이스의 일부분이 소실되었습니다.
• 일부 소스 파일은 레거시 스냅샷 성격이며, "무엇을 만들었고 어떤 근거 자료가 남아 있는가"에 초점을 두고 있습니다.

즉, 이 저장소는 완전한 배포본이 아닌 프로젝트 경험과 성과를 설명하기 위한 아카이브입니다.

참고 자료

• 문서 인덱스: docs/DOCUMENTS.md
• 아키텍처 문서: docs/architecture.md
• 운영 메모: docs/notes/legacy_deployment_notes.md
• RTSP 서버 코드 스냅샷: docs/notes/legacy_rtsp_server_app.py.txt