SLAM – Simultaneous localization and mapping은 로봇 공학 및 내비게이션에 사용되는 방법으로, 장치가 알려지지 않은 환경의 지도를 작성하는 동시에 해당 지도 내에서 자체 위치를 추적할 수 있도록 합니다. SLAM 기술은 자율 주행 자동차, 무인 항공기(UAV), 무인 수중 차량(AUV), 서비스 로봇 및 증강 현실(AR) 장치와 같은 자율 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 이러한 플랫폼은 기존 지도 또는 GPS와 같은 외부 포지셔닝 시스템에 의존하지 않고도 복잡한 환경을 탐색할 수 있습니다. SLAM 시스템은 센서 데이터, 수학적 알고리즘 및 실시간 컴퓨팅을 결합하여 정확한 지도를 생성하고 움직임을 추적합니다. 핵심 과제는 시스템의 위치와 주변 환경이 어떻게 보이는지 동시에 파악하는 두 가지 문제를 해결하는 데 있습니다.
SLAM 시스템은 일반적으로 다양한 센서를 사용하여 환경 데이터를 수집합니다. 일반적인 센서 입력에는 라이다, 카메라(단안, 스테레오 또는 RGB-D), 레이더 및 IMU가 포함됩니다. 이러한 센서는 주변 물체까지의 거리, 환경의 시각적 특징 및 시스템의 움직임에 대한 정보를 수집합니다. 이 시스템의 핵심 구성 요소는 정확성과 견고성을 높이기 위해 여러 소스의 데이터를 통합하는 센서 융합입니다. 예를 들어, Visual SLAM은 카메라 이미지를 사용하여 주변 환경의 모서리 및 모서리와 같은 특징을 감지합니다. Lidar-based SLAM은 레이저 스캔을 사용하여 환경의 포인트 클라우드를 생성합니다. 센서 선택은 특정 애플리케이션, 작동 조건 및 성능 요구 사항에 따라 달라집니다.
SLAM 알고리즘은 재귀적 상태 추정이라는 프로세스를 사용하여 장치의 위치를 지속적으로 추정하고 지도를 업데이트합니다. 여기에는 칼만 필터, Extended Kalman Filter (EKF) 또는 파티클 필터와 같은 확률적 방법이 포함됩니다. 이러한 기술은 모션 모델을 기반으로 시스템의 다음 위치를 예측하고 새로운 센서 관측을 사용하여 예측을 수정합니다. 동시에 시스템은 일반적으로 그리드 또는 랜드마크 세트로 표시되는 지도를 구축하고 업데이트합니다. 루프 클로저 감지는 장치가 이전에 매핑된 위치를 다시 방문할 때 식별하는 SLAM의 중요한 기능입니다. 이는 누적된 오류를 줄이고 지도가 일관성을 유지하도록 보장합니다.
SLAM의 이점
SLAM의 주요 장점 중 하나는 GPS를 신뢰할 수 없거나 사용할 수 없는 환경에서 자율성을 가능하게 한다는 것입니다. 실내 지역, 지하 터널, 울창한 숲, 수중 지역은 종종 위성 커버리지가 부족합니다. 이러한 시나리오에서 SLAM은 온보드 센서와 프로세싱에만 의존하여 대안을 제공합니다. 로봇 공학에서 SLAM은 기계가 인간의 입력이나 미리 로드된 지도 없이도 이동하고, 탐색하고, 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 창고 로봇은 SLAM을 사용하여 선반 및 작업자와의 충돌을 피하면서 경로를 최적화합니다. SLAM이 장착된 드론은 인프라를 검사하고, 지형을 매핑하거나, 제한된 공간을 탐색할 수 있습니다. 모바일 AR 장치는 SLAM을 사용하여 가상 콘텐츠를 공간 정확도로 실제 표면에 고정합니다.
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 자율 주행의 발전도 지원합니다. 자율 주행 차량은 SLAM을 사용하여 도로 레이아웃을 이해하고, 자신의 위치를 추적하며, 역동적인 환경을 탐색합니다. 실시간 매핑을 통해 자동차는 도로 폐쇄 또는 장애물과 같은 예기치 않은 변화에 적응할 수 있습니다. 의료 및 농업 분야에서 SLAM은 어수선한 병원 방이나 농경지를 통해 로봇을 안내하는 데 도움이 됩니다. 수중 차량은 SLAM을 사용하여 해저를 매핑하거나 수중 구조물을 검사합니다. 이러한 애플리케이션에서 위치를 파악하고 동시에 매핑하는 기능은 안전하고 효율적인 작동을 위한 기반을 제공합니다.
이러한 이점에도 불구하고 SLAM은 여러 가지 기술적 문제에 직면해 있습니다. 센서 노이즈, 역동적인 환경 및 계산 복잡성은 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. SLAM 알고리즘은 종종 제한된 온보드 리소스로 실시간으로 대량의 데이터를 처리해야 합니다. 반복적인 특징, 열악한 조명 또는 랜드마크가 거의 없는 환경은 위치 파악 또는 매핑 오류를 유발할 수 있습니다. 실외 애플리케이션에서는 날씨 및 지형 변화로 인해 추가적인 불확실성이 발생합니다. 연구원들은 머신 러닝, 시맨틱 매핑 및 강력한 데이터 연결 기술을 사용하여 이러한 문제를 해결하는 SLAM 방법을 계속 개발하고 있습니다. SLAM 시스템은 알고리즘과 하드웨어가 개선됨에 따라 더욱 확장 가능하고, 적응 가능하며, 정확해지고 있습니다.