TF와 TF2의 차이점

1. 기본 개념 및 구조

TF와 TF2는 ROS에서 좌표 변환을 처리하는 시스템으로, 로봇이 움직이거나 센서가 수집하는 데이터를 서로 다른 좌표계에서 일관성 있게 해석할 수 있도록 돕는다. 두 시스템 모두 시간에 따른 좌표계 간 변환을 기록하고, 특정 시점에서의 변환 정보를 제공한다. 그러나 TF2는 ROS2에서 개선된 성능과 기능을 제공하는 시스템으로, 몇 가지 중요한 차이점이 있다.

2. 시간 동기화 및 변환 요청

TF에서는 좌표 변환 요청 시, 실시간으로 변환을 찾거나 과거의 좌표 변환 정보를 기록된 데이터로부터 검색하는 방식으로 작동한다. 그러나 TF2는 시간 동기화의 개념을 더 명확하게 지원하며, 과거 또는 미래의 좌표 변환을 안전하게 요청할 수 있는 기능을 제공한다. 이는 실시간 로봇 제어 및 센서 데이터 처리에서 매우 중요한 역할을 한다.

TF2에서는 tf2::Buffer가 시간 기반으로 좌표 변환을 관리하며, lookupTransform 함수는 특정 시간에 존재하는 좌표 변환을 안전하게 반환한다. 이는 다음과 같은 형태로 구현될 수 있다:

geometry_msgs::TransformStamped transform;
transform = buffer.lookupTransform("target_frame", "source_frame", time_point);

3. 좌표 변환 캐싱

TF는 좌표 변환을 주기적으로 계산하여 기록하는 방식으로 작동하며, 모든 좌표 변환을 실시간으로 캐싱한다. 반면 TF2에서는 좌표 변환을 더 효율적으로 캐싱하여 불필요한 연산을 줄이고 성능을 향상시켰다.

캐싱의 개선은 특히 실시간 데이터 처리에서 중요하며, 로봇이 많은 센서 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 도와준다. 이를 통해 ROS2에서의 성능 향상과 더불어 대규모 로봇 시스템에서의 효율성을 높일 수 있다.

4. 예외 처리

TF에서는 좌표 변환에 실패할 경우 예외 처리 체계가 다소 불명확했다. 변환을 찾지 못하거나 시간이 맞지 않는 경우에도 로봇 시스템이 불안정해질 가능성이 있었다. 그러나 TF2는 이러한 예외 처리 체계를 더욱 개선하여, 예외가 발생할 때 명확한 경고와 오류 메시지를 제공한다.

TF2의 예외 처리는 다양한 상황에서 유용하며, 특히 네트워크 지연이나 시간 동기화 오류가 발생했을 때 유연하게 대응할 수 있다. 예를 들어, lookupTransform 함수에서 예외가 발생하면 다음과 같은 형태로 오류를 처리할 수 있다:

try {
  transform = buffer.lookupTransform("target_frame", "source_frame", time_point);
} catch (tf2::TransformException &ex) {
  ROS_ERROR("%s", ex.what());
}

5. 수학적 표현

TF와 TF2 모두 좌표 변환에서 수학적으로 동일한 개념을 사용한다. 변환 행렬 $\mathbf{T}$ 는 두 좌표계 간의 변환을 나타내며, 회전 행렬 $\mathbf{R}$ 과 변환 벡터 $\mathbf{t}$ 로 구성된다. TF2에서는 이러한 변환을 더 효과적으로 처리하며, 다음과 같은 형태로 좌표 변환이 정의된다:

$\mathbf{T} = \begin{bmatrix} \mathbf{R} & \mathbf{t} \\ \mathbf{0}^\top & 1 \end{bmatrix}$

여기서 $\mathbf{R}$ 은 회전 행렬이고, $\mathbf{t}$ 는 변환 벡터다. 이 변환 행렬은 두 좌표계 간의 변환을 나타내며, 주어진 시간에 따라 달라질 수 있다. TF2는 이러한 변환을 시간에 따라 더 정확하게 처리하며, 특히 다중 센서 시스템에서 유용하다.

6. 성능 최적화

TF2는 성능 측면에서 TF보다 더욱 개선되었다. TF는 실시간 로봇 시스템에서 많은 좌표 변환 데이터를 처리해야 하는데, TF2는 이를 보다 효율적으로 관리할 수 있도록 설계되었다. 특히, 다중 쓰레드 환경에서의 성능이 TF에 비해 크게 향상되었다.

TF2는 ROS2의 rclcpp를 이용해 멀티쓰레딩을 지원하며, 좌표 변환 계산을 비동기적으로 처리함으로써 로봇 시스템의 전체적인 응답 속도를 높일 수 있다. 이는 특히 복잡한 로봇 시스템에서 성능 병목 현상을 줄이는 데 큰 도움이 된다.

7. 좌표 변환 그래프 관리

TF는 좌표 변환을 기록할 때 트리 구조를 사용한다. 이 트리 구조는 각 노드가 좌표계를 나타내고, 노드 간의 연결은 변환을 나타낸다. TF2에서는 이 구조를 더 명확하게 관리할 수 있는 기능이 추가되었으며, 특히 분산 시스템에서의 좌표 변환 그래프 관리가 강화되었다.

TF2는 그래프 기반의 좌표 변환을 더 효율적으로 처리하며, 주어진 좌표 변환 요청에 대해 중간 노드들을 거쳐 자동으로 경로를 찾고 최적화한다. 이를 통해 좌표 변환 그래프가 복잡해질수록 TF2는 더 나은 성능을 제공한다.

8. ROS2의 네이티브 지원

TF는 ROS1에서 개발된 시스템으로, ROS2에서 사용될 수 있도록 확장되었다. 그러나 TF2는 ROS2에서 네이티브로 지원되며, ROS2의 DDS 기반 통신 프로토콜을 더 잘 활용할 수 있다. 이는 특히 네트워크 통신을 통한 분산 시스템에서 TF2가 TF보다 우수한 성능을 발휘하게 만든다.

ROS2에서는 노드 간의 통신이 DDS 기반으로 이루어지며, TF2는 이 통신 방식을 최대한 활용하여 분산 로봇 시스템에서의 좌표 변환을 더 효율적으로 처리한다. 이러한 개선은 특히 대규모 로봇 시스템이나 클라우드 로봇 시스템에서 유용하다.

9. 좌표 변환의 추가 기능

TF2는 TF에 비해 다양한 추가 기능을 제공한다. 예를 들어, 좌표 변환의 역방향 변환, 여러 좌표계 간의 자동 변환 경로 탐색, 좌표 변환 데이터를 파일로 저장하거나 로드하는 기능 등이 TF2에 포함되어 있다.

이러한 추가 기능들은 로봇 시스템을 설계할 때 매우 유용하며, 특히 복잡한 다중 센서 및 다중 로봇 시스템에서 개발자가 좌표 변환을 더 유연하게 관리할 수 있도록 돕는다. TF2는 이러한 기능을 더 쉽게 구현할 수 있도록 API를 제공하며, 이를 통해 로봇 시스템의 설계 및 개발 과정에서 좌표 변환 관리가 더 직관적으로 이루어진다.