Simulatneous Localization and Mapping
동시적 위치 추정 및 지도 작성
- 위치 정보와 지도 정보가 아예 없는 불완전한 환경에서 사용이 가능
- SLAM을 통해 최적의 위치 정보를 추론 가능
- 자율주행 차량에 사용되어 주변 환경 지도를 작성하는 동시에 차량의 위치를 지도 안에서 인식하는 기법
Localizaiton
- 정확한 지도 정보를 기반으로 위치 정보를 알아내는 기술
- GPS 처럼 네비게이션에서 내 위치에 대한 위도, 경도, 고도, 좌표를 가져 오는 것 처럼 내 위치를 추정하는 과정
- 내가 어디 있는지 추론하는 과정
Mapping
- 정확한 위치 정보를 기반으로 지도를 그리는 기술
- 정확한 지도가 있어야 내가 어디 있는지 잘 알 수가 있음
Monte Carlo Localization
- 지도가 사전 정보로 주어졌을때 particle filter를 이용해서 현재 위치를 추론하는 방법
- 모든 지도에 내 위치 정보가 흩뿌려지고 움직이며 주변 환경과 비교해서 위치할 수 없는 곳의 위치 정보들은 없어지고 위치할 가능성이 높은 정보만 남는 알고리즘
단점
- 지도가 정확하지 않으면 내 위치를 추론하는데 어려움이 있음
- 지도 내에 비슷한 공간이 존재하고 내 위치가 그쪽에 있다면 정확한 추론이 어려움
- 지도가 없다면 내 위치를 추론할 수 없음
Chiken and Egg problem
- 닭이 먼저인지 달걀이 먼저인지 문제처럼 지도가 먼저일지 위치 정보가 먼저일지 고민이 있음
- Localization과 Mapping은 각자 서로의 믿을 수 있는 정보가 있어야 정확히 추론할 수 있음
- 이를 해결하기 위해서 동시적 위치 추정 및 지도를 작성하는 SLAM이 나오게 됨
