1. SLAM 이란?

• SLAM은 Simultaneous Localization and Mapping의 약자로, 동시적 위치추정 및 지도작성 이라는 뜻이다.
  동시적 위치 추정 및 지도 작성 :
  로봇이 움직이는 동안 센서(카메라, 라이다 등)를 사용해 주변 환경의 특징을 관측하고, 그 데이터를 바탕으로 지도(map)를 만들어 자신의 위치(localization)를 동시에 추정하는 기술

• 로봇이 측정한 데이터에는 노이즈가 포함되기 때문에, 칼만 필터나 파티클 필터 같은 확률적 방법을 사용하여 불확실성을 보정하며 추정을 수행한다.

1.1 SLAM의 특성

• 실시간 위치 추정 및 지도 작성
  • SLAM 기술은 실시간으로 자신의 위치를 추정(Localization)하고 주변 지도를 작성(Mapping)할 수 있다.
• 지속적 위치 업데이트
  • SLAM 프로그램은 시작한 시점부터 지속적으로 자신의 위치를 추정한다.
• Loop Closure 적용
  • 최신 SLAM 기술에서는 Loop closure 기법을 사용하여, 현재 위치가 이전에 방문한 장소임을 인지하고 위치 오차를 수정한다.
• 완성된 지도 및 이동 경로 제공
  • SLAM 프로그램이 종료되는 시점에는 정리된 지도와 함께 로봇이 이동했던 경로를 확인할 수 있다.

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2. SLAM의 구성요소

SLAM 시스템은 크게 Localization과 Mapping 두 가지 핵심 요소로 구성된다.

2.1 Localization (자기 위치 추정)

• 오도메트리 (Odometry):
  로봇이 이동할 때 바퀴의 회전수, IMU 등의 센서를 이용해 이동 거리를 계산하는 기법
  예시: 자가용 네비게이션이 GPS 신호를 잃었을 때, 차량의 속도와 방향을 통해 현재 위치를 추정하는 방법과 유사하다.

• 센서 융합:
  단일 센서만으로는 오차가 발생하기 때문에, 여러 센서의 데이터를 결합해 보다 정확하게 위치를 추정한다.
  예시: 카메라와 라이다 데이터를 동시에 활용하여 주변 장애물과 특징점을 인식하는 방법

2.2 Mapping (지도 작성)

• 특징점 추출:
  카메라나 라이다 등의 센서가 환경에서 특정 특징(코너, 엣지, 평면 등)을 찾아내어 이를 지도에 기록한다.
• 지도 표현 방식:
  지도는 점군 (Point Cloud), 격자 지도(Occupancy Grid Map) 등 다양한 방식으로 표현될 수 있으며, 이는 환경의 특성과 응용 목적에 따라 선택된다.