QR 코드와 기존 코드 통합 및 최적화

config.yaml

@@ -11,3 +11,28 @@ bt_runner:
     screen_width: 600 
     screen_height: 600 
   profiling_mode: False
+
+# ... (기존 내용 아래에 추가)
+
+qr_system:
+  # LIMO Pro 카메라 토픽 (보통 기본값이지만 확인 필요)
+  camera_topic: "/camera/color/image_raw"
+
+  # 성능 최적화를 위한 리사이즈 (LIMO Pro CPU 부하 감소용)
+  process_width: 640
+
+  # 지역별 키워드
+  areas:
+    SEOUL: ["서울특별시", "서울시"]
+    GYEONGGI: ["경기도"]
+
+  # 지역별 목표 좌표 (map 프레임 기준)
+  locations:
+    SEOUL:
+      x: -6.326
+      y: 3.209
+      yaw: 90.0
+    GYEONGGI:
+      x: -4.198
+      y: 0.200
+      yaw: 0.0

modules/qr_processor.py

@@ -0,0 +1,92 @@
+import cv2
+import json
+import threading
+import time
+from cv_bridge import CvBridge
+
+class AsyncQRProcessor:
+    def __init__(self, config):
+        self.config = config
+        self.bridge = CvBridge()
+        self.qr_detector = cv2.QRCodeDetector()
+
+        # 설정 로드
+        self.target_width = config['qr_system'].get('process_width', 640)
+        self.areas = config['qr_system']['areas']
+        self.locations = config['qr_system']['locations']
+
+        # 쓰레드 관련 변수
+        self._current_image = None
+        self._lock = threading.Lock()
+        self._running = True
+        self._latest_result = None  # (x, y, yaw)
+
+        # 백그라운드 워커 시작
+        self._worker_thread = threading.Thread(target=self._process_loop, daemon=True)
+        self._worker_thread.start()
+
+    def update_image(self, ros_image_msg):
+        """ROS 이미지 메시지를 받아서 최신 프레임으로 업데이트"""
+        try:
+            cv_image = self.bridge.imgmsg_to_cv2(ros_image_msg, desired_encoding='bgr8')
+            # LIMO Pro 성능을 위해 리사이즈 (인식률 유지하며 속도 향상)
+            if cv_image.shape[1] > self.target_width:
+                scale = self.target_width / cv_image.shape[1]
+                cv_image = cv2.resize(cv_image, None, fx=scale, fy=scale)
+
+            with self._lock:
+                self._current_image = cv_image
+        except Exception as e:
+            print(f"[QRProcessor] Error converting image: {e}")
+
+    def get_result(self):
+        """현재까지 인식된 결과 반환 (Non-blocking)"""
+        with self._lock:
+            return self._latest_result
+
+    def _process_loop(self):
+        """별도 쓰레드에서 계속 돌아가는 QR 인식 루프"""
+        while self._running:
+            img_to_process = None
+
+            # 1. 처리할 이미지 가져오기 (Lock 최소화)
+            with self._lock:
+                if self._current_image is not None:
+                    img_to_process = self._current_image.copy()
+                    self._current_image = None # 처리 했으면 비움
+
+            # 2. 이미지가 없으면 잠시 대기
+            if img_to_process is None:
+                time.sleep(0.05)
+                continue
+
+            # 3. QR 인식 (무거운 작업)
+            try:
+                data, points, _ = self.qr_detector.detectAndDecode(img_to_process)
+                if data:
+                    parsed_pose = self._parse_data(data)
+                    if parsed_pose:
+                        with self._lock:
+                            self._latest_result = parsed_pose
+            except Exception as e:
+                print(f"[QRProcessor] Detection Error: {e}")
+
+    def _parse_data(self, data):
+        """문자열 -> 좌표 변환 로직"""
+        try:
+            data_list = json.loads(data)
+            if len(data_list) <= 1: return None
+            area_name = str(data_list[1])
+
+            # Config에 정의된 지역 매칭
+            for region_key, keywords in self.areas.items():
+                if area_name in keywords:
+                    loc = self.locations[region_key]
+                    return (loc['x'], loc['y'], loc['yaw'])
+        except:
+            pass
+        return None
+
+    def stop(self):
+        self._running = False
+        self._worker_thread.join()