Ground Plane을 사용해 최적화를 진행하는 LiDAR SLAM의 경우, z-drift가 자주 발생하기도 합니다. 왜일까요?

이 게시글은 장형기님의 SLAM 기술 면접 질문 100선에 대한 제 나름대로의 대답을 작성한 것입니다.

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Ground Plane을 사용해 최적화를 할 경우 제가 생각한 문제는 다음과 같습니다.

1. 세상에 완전히 평탄한 바닥은 없다.

실제 지면은 평탄하지 않기 때문에 바닥을 단일 평면으로 단순화했을 때 오차가 커집니다.
SLAM을 할 때 그 오차를 계속 평면 방향으로 보정하려고 한다면, 실제 지면 기울기나 불균일성을 오해하여 z축 변환을 잘못 추정할 수 있습니다.

2. 수직축 기준이 부족하다
카메라 기반 SLAM에서는 Feature를 사용하여 z 축 기준을 비교적 정확히 잡을 수 있습니다.
그러나 LiDAR SLAM에서는 지표면 외에 수직 방향 지형 정보를 얻기가 어렵습니다.
로봇이 바닥면에 대해 기울어져 있다는 것은 보정해줄 수 있지만 이 바닥 자체가 기울어졌을 경우
Drift가 발생하기 쉽습니다.

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제 경험으로는 IMU를 통해 많이 보정을 할 수 있었습니다. 하지만 그것도 scale 큰 map에서는 z-drift가 커져서 같은 곳에 돌아와도 z값의 차이가 많이 나는 경우도 있었습니다.
이것을 가장 잘 처리하는 것은 Loop Closing이어서 place recognition을 통해 drift를 보정하는 방법을 잘 활용해야할 것 같습니다. Plane 하나만 사용하는 것은 문제가 있을 것 같습니다.