SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
- 동시적 위치추정 및 지도작성
- 로봇이 알 수 없는 환경에서 스스로 지도를 만들고, 그 지도 위에서 자기 위치를 실시간으로 추정하는 기술
ㄴ 즉, 지도를 그리면서 자기 위치를 파악하는 것
왜 "동시"에 해야 하는가?
- 정확한 위치를 알아야, 센서로 측정한 데이터를 정확한 위치에 맵핑할 수 있음
→ 위치를 모르고 맵을 만들면, 맵이 계속 틀어짐- 정확한 지도가 있어야, 로봇이 자신의 위치를 오차 없이 추정할 수 있음
→ 맵이 없다면 센서 값만으로는 정확한 위치 파악이 어려움
SLAM을 하기 위해서는 아래 2가지를 해야함
Localization (위치 추정)
- 지금 어디에 있는지 추정
Mapping (지도 작성)
- 주변 환경(장애물, 벽 등)을 지도로 기록
예) 로봇이 SLAM으로 탐색하는 과정
1. 로봇이 출발
2. 라이다 스캔 → 거리 측정
3. Odometry → 이동 추정
4. Sensor + Odometry로 Pose 계산
5. 새로운 환경을 맵에 추가
6. 실시간으로 위치 보정
7. 전체 맵 완성
필수 개념
- Odometry: 로봇의 자체 위치 추정
ㄴ 로봇이나 다른 이동체가 어떻게, 얼마나 이동했는지를 측정하는 방 - TF (Transform)
ㄴ 좌표계 사이의 위치 관계를 실시간 브로드캐스트하는 시스템
taerin