졸업작품 주제구상, 공부 계획(3)

[김위제]

https://cafe.daum.net/SmartRobot/RoVa/2433

졸업작품에 대한 조사

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SVL Simulator(LGSVL / LG전자 공식 지원 종료)

https://github.com/lgsvl/simulator

GitHub - lgsvl/simulator: A ROS/ROS2 Multi-robot Simulator for Autonomous Vehicles

LiDAR Sensor  <- Lidar Sensor 설정메뉴

ROS Bridge <- lgsvl-ros2-bridge를 사용

Planning & Control <- Python API(sim.add_agent( )) 사용 

Ackermann Control <- ROS에서 AckermannDrive로 차량 제어

Spawn Object <- Python API (npc_manager)사용

Colosseum(Airsim을 계승)

https://github.com/CodexLabsLLC/Colosseum

GitHub - CodexLabsLLC/Colosseum: Open source simulator for autonomous robotics built on Unreal Engine with support for Unity

https://codexlabsllc.github.io/Colosseum/

Home - Colosseum

LiDAR Sensor <- settings.json에 라이다 스펙을 적어서 사용

ROS Bridge가 Wrapper라는 형태로 존재 CARLA만큼 매끄럽지 않음

Planning & Control <- 직접 구현해야함

Ackermann Control <- 적용되어 있지 않은 경우가 많

Spawn Object <- CARLA같은 다양한 차종과 보행자를 대량으로 불러오는데에 약함

Apollo Simulation

https://developer.apollo.auto/platform/simulation.html

Apollo

https://github.com/MingfeiCheng/ApolloSim

GitHub - MingfeiCheng/ApolloSim: ApolloSim: A simple and lightweight simulation environment for Baidu Apollo

NVIDIA Isaac Sim

http://developer.nvidia.com/isaac/sim

Isaac Sim

https://github.com/isaac-sim/IsaacSim

GitHub - isaac-sim/IsaacSim: NVIDIA Isaac Sim™ is an open-source application on NVIDIA Omniverse for developing, simulating, a

LiDAR Sensor <- RTX Lidar가 내장되어 있음

ROS Bridge <- ROS2 Bridge가 내장되어있음

Planning & Control <- Action Graph 또는 Nav2를 연동해서 사용

Nav2 <- 경로계획, 복구행동, 행동 트리 기반 제어 등

Ackermann Control

carla_ackermann_control과 같은 변환 패키지 필요없이 ROS 토픽으로 조향각/속도를 보내면,
내장된 컨트롤러가 알아서 바퀴 물리 연산으로 바꿔줌

Spawn Object <- NVIDIA Replicator사용 

차량 랜덤 생성, 색상 무작위, 시간대 변경 등을 수행

성능 비교

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특징	CARLA	NVIDIA Isaac Sim	SVL (LGSVL)	Colosseum (AirSim)	Apollo Sim
기반 엔진	Unreal Engine 4/5	Omniverse (RTX)	Unity	Unreal Engine 4/5	Unity/Web
그래픽 (현실성)	상 (무거움)	최상 (Ray Tracing)	상	상	중
최적화 (구동 속도)	무거움 (GPU 자원 많이 먹음)	최적화 우수 (NVIDIA 전용)	보통	무거움	보통
ROS2 연동성	Bridge 필요 (병목 발생 가능)	Native 지원 (가장 빠름)	Bridge 우수	Wrapper 필요	Apollo 전용
LiDAR 정확도	높음 (설정 복잡)	매우 높음 (물리 기반)	높음	높음	높음
주요 단점	리소스 과다 점유	NVIDIA GPU 필수	공식 지원 종료	지원 종료 후 커뮤니티 관리	범용성 낮음

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기능

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기능	CARLA	NVIDIA Isaac Sim	SVL (LGSVL)	Colosseum (AirSim)
LiDAR Sensor	LiDAR Sensor	RTX Lidar가 내장	Lidar Sensor 설정메뉴	settings.json 설정파일에 스펙작성
ROS Bridge	ROS Bridge package	ROS2 Bridge가 내장	lgsvl-ros2-bridge	airsim_ros_pkgs (Wrapper)
Planning & Control	CARLA  Planning and control	Action Graph 또는 Nav2를 연동	Python API (sim.add_agent())	직접구현 해야함
Ackermann Control	carla_ ackermann_control	Ackermann Steering Controller 내장	AckermannDrive 브릿지 제어	별도로 제어코드 작성
Spawn Object	carla_spawn_object	Spawn Object	Python API (npc_manager)	Python API 대량으로 불러오기에 약함