SOFF.OnStage 지식 나눔 영상입니다!
최근에는 로봇이 식당에서 음식을 가져다 주거나 공항에서 길을 안내해 주기도 하고, 집 속 장애물들을 피해 청소를 해주기도 합니다. 이러한 자율 주행 로봇들은 눈이라도 달려있는 것처럼 어떻게 앞에 있는 장애물들을 피해 다닐까요? 오늘은 그 이유인 ‘컴퓨터 비전’에 사용되는 두 가지 기술에 대해 알아보겠습니다.
1. 컴퓨터 비전이란?
컴퓨터 비전은 로봇이 시각적으로 세상을 이해하게 만드는 기술입니다. 단순히 '보는' 것을 넘어, 복잡한 정보를 해석하고 '이해'하도록 하죠. 이는 로봇이 주변 환경을 인식하고, 그에 따라 행동할 수 있게 해주는 중요한 역할을 합니다. 이 컴퓨터 비전에는 두 가지 핵심 기술이 있는데요, 바로 SLAM 기술과 Optical Flow 기술입니다.
2. SLAM 기술
SLAM 기술은 로봇이 동시에 자신의 위치를 파악하고, 주변 환경의 지도를 작성하는 과정을 의미합니다. SLAM의 주요 구성 요소에는 로봇이 센서 데이터를 이용해 주어진 환경 내에서 자신의 위치를 추정하는 과정인 로컬라이제이션(Localization)과 주변 환경의 지도를 작성하는 과정인 맵핑(Mapping)이 있습니다. SLAM은 로봇의 처음 위치를 기준으로 삼기 위하여 초기화를 진행하고, 센서 데이터를 기반으로 로컬라제이션과 맵핑을 업데이트하는 순으로 작동합니다. 장점으로는 복잡한 실내 환경이나 GPS 신호가 닿지 않는 곳에서도 효과적으로 동작할 수 있다는 점이 있습니다.
3. Optical Flow 기술
Optical Flow 기술은 연속된 이미지 프레임 간에 픽셀의 움직임을 추적하여 물체의 이동을 감지하는 방법입니다. 두 프레임 사이에 픽셀의 위치 변화를 바탕으로 물체의 속도와 이동 방향을 추적합니다. Optical Flow는 주로 두 가지 방법으로 계산되는데요, 이미지의 모든 픽셀에 대해 Optical Flow를 계산하는 밀집 Optical Flow (Dense Optical Flow)과 미지 내에서 일부 선택된 픽셀(주로 특징점)에 대해서만 Optical Flow를 계산하는 희소 Optical Flow (Sparse Optical Flow) 방법이 있습니다. 밀집 Optical Flow 방법은 더 많은 계산이 필요하지만, 매우 세밀한 움직임도 감지할 수 있다는 점과 희소 Optical Flow 방법은 계산량이 적고, 특징적인 움직임을 감지하는 데 유리하다는 장단점을 가지고 있습니다.
