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by soil21
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'ArduPilot'에 해당되는 글 3건

  1. 2021.03.03
    PX4 ArduPilot 개발환경
  2. 2021.03.03
    아두파일럿(ArduPilot) 바이너리 만들기
  3. 2021.03.03
    드론 입문 3년차

PX4나 ArduPilot이나 리눅스 파이썬 3.6 크로스 컴파일러(gcc toolchain) 환경에서 개발하는 것이 안정적이다.

그렇게 하기 어려운 경우 윈도우즈 환경에서 개발이 가능하다.

윈도우즈 환경에서 개발환경을 일일이 설정하는 것 보단 아래의 툴체인을 받아 설치하면 쉽다.

github.com/PX4/PX4-windows-toolchain/releases

 

Releases · PX4/PX4-windows-toolchain

Repo containing all scripts to install and use the PX4 Toolchain for Windows. - PX4/PX4-windows-toolchain

github.com

설치하는 방법은 PX4의 문서를 보면 쉽게 따라할 수 있다.

 

docs.px4.io/master/en/dev_setup/dev_env_windows_cygwin.html

 

Windows Development Environment | PX4 User Guide

Windows Development Environment The following instructions explain how to set up a (Cygwin-based) PX4 development environment on Windows 10. This environment can be used to build PX4 for: Installation Instructions Download the latest version of the ready-t

docs.px4.io

 

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ArduPilot 깃허브에서 원하는 버전을 다운로드 받아 자신의 하드웨어에 맞는 바이너리를 만드는 방법.fmuv5 하드웨어를 사용하는 경우를 설명한다.

 

git clone -b Copter-4.0.3 https://github.com/ArduPilot/ardupilot.git ArduCopter-v4.0.3

cd ArduCopter-v4.0.3

git submodule update --init --recursive

python -m pip install future

 

정의된 하드웨어의 내용을 수정하고 싶다면 

\libraries\AP_HAL_ChibiOS\hwdef\fmuv5\hwdef.dat

파일을 열어 수정하고 컴파일 하면 된다. 센서의 방향을 부착하는 방향을 설정에서 변경하지 않으려고 로테이션 정보를 수정하여 사용하고 있다

 

이제 바이너리를 만들어 보자. 먼저 fmuv5 하드웨어는 io를 담당하는 프로세서가 따로 있다. 따로 있는 프로세서의 바이너리를 먼저 만들자.

./waf configure --board iomcu

./waf clean

./waf iofirmware

 

먼저 위에서 만들어진 바이너리를 포함되도록 아래 폴더에 복사한다. 기본적으로 만들어져 있으나 혹시 io 바이너리를 수정할 필요가 있다면 위 과정을 해 주어야 한다.

\build\iomcu\bin의 iofirmware_highpolh.bin,iofirmware_lowpolh.bin 파일을 \Tools\IO_Firmware 폴더로 복사한다.

 

다음으로 메인 프로세서의 바이너리를 빌드하면 완료.

./waf configure --board fmuv5

./waf copter

 

오류없이 빌드가 완료되었다면

\build\fmuv5\bin 폴더에 arducopter.bin 파일이 만들어 졌을 것이다.

 

PX4 단순하다. 

git clone -b v1.11.0 https://github.com/PX4/Firmware.git Firmware-v1.11.0

필요한 파일을 수정한 후(센서 정보등을 수정하려면 rc.board.sensors 파일을 찾아 수정하면 된다)

make px4_fmu-v5_default

끝.

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후배가 운영하는 드론 교육원을 방문한 것이 17년 겨울 철새관제 프로젝트를 할 때였다. CCTV를 설치해 저수지(우습제)의 철새 도래 상황을 모니터링하는 일이었는데 AI 전파를 최대한 빠르게 파악해 보자는 프로젝트였다. 요즘은 딥러닝이 보편화되어서 분석을 한다면 딥러닝(AI)으로 AI(조류독감)를 추적하려고 했겠지만 그때는 기계학습으로 분석했었다.

자그마한 드론만 보다 약재살포 드론을 그때 처음 만났다. 특히나 산업용 드론에 장착된 거의 모든 FC가 DJI 것을 사용하고 있었다. 드론에 관한 연구개발도 많이 하고 있었던 것으로 알고 있었고 국방용 드론 개발에도 많은 투자를 한다고 알고 있었는데 의외였다. 폭풍 검색 후 나름의 결론은 오픈소스 진영이 꽤 많이 존재하고 있었고 충분히 상업적으로 사용할 수준에 까지 이르렀다는 판단을 하게 되었다.

PixHawk 2.1 큐브와 나비오를 구매하고 PX4와 ArduPilot 오픈소스 분석에 들어간지 2개월여 만에 소스 수준에서의 접근을 마무리하게 되었다. 소스를 직접 빌드하고 원하는 드라이버를 선택하여 자그만 드론에 장착 첫 비행을 한 것이 이듬해 4월. 결론은 드론 개발을 해도 될 것 같은데? 항공역학이나 수치해석은 못하더라도 오픈소스의 도움을 받으면 충분할 것 같았다. 그리고 개발을 진짜 시작해 버렸다.

그동안의 메모가 여기 저기 흩어져 있어서 조금 정리를 해 봐야 할 것 같아서 블로깅을 시작한다. 어쩐 주제로 시작해야 할 것인지는 아직 모르겠다. 올리는 주기도 잘 모르겠다. 요즘은 영상분석에 관심이 가 있어서...

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