이 게시글은 장형기님의 SLAM 기술면접 질문 100선에 대한 제 나름대로의 답을 정리한 것입니다.
SLAM을 하게 되면 생각보다 ICP가 잘되지 않는 문제가 발생할 수 있습니다.
이것에 대한 원인은 여러가지가 있는데 다음과 같습니다.
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초기 정합 문제
ICP는 지역 최적화 알고리즘으로, 가장 가까운 포인트 클라우드를 맞추는 것부터 시작합니다.
이 과정에서 정합이 많이 어긋나있다면 이상한 방향으로 수렴하거나 발산할 수 있습니다. -
노이즈 또는 Outlier
모든 Point Cloud의 정합 거리가 동등하게 고려되기 때문에 하나의 outlier나 노이즈들이 ICP의 수렴을 방해할 수 있습니다.
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Hyper Parameter 문제
ICP는 모든 point간의 거리의 합이 threshold 이하로 떨어졌을 때 iteration을 멈춥니다.
이 threshold가 너무 낮으면 수렴을 하지 못할 수 있고 threshold가 너무 높으면 정확하지 못한
정합이 됩니다.Iteration 횟수도 설정할 수 있는데 이 횟수가 적절하지 않으면 성능에 문제가 발생할 수 있습니다.
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Point Cloud 부족
Point Cloud가 너무 부족하거나 feature를 뽑는 알고리즘에서는 feature가 너무 적어
ICP가 잘되지 않을 수 있습니다.
제가 LIO-SAM을 만지면서 겪었던 문제를 정리해보았는데 정리해보니 적네요.
감사합니다.
student