SLAM 기술 이해: 자율 주행 차량과 로봇을 위한 동시 위치 파악 및 매핑

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 장치가 환경을 동시에 탐색하고 매핑할 수 있도록 로봇 공학 및 컴퓨터 비전에 사용되는 기술입니다. 자율주행차, 드론, 로봇은 물론 증강현실, 가상현실 애플리케이션의 핵심 기술이다. 동시에 해당 환경의 지도를 구성합니다. 그런 다음 이 지도는 환경 내에서 장치의 위치와 방향을 결정하는 데 사용됩니다.

SLAM 알고리즘은 일반적으로 여러 단계를 포함합니다:

1. 센서 데이터 수집: 장치는 이미지, 포인트 클라우드 또는 GPS 데이터와 같은 환경에서 센서 데이터를 수집합니다.
2. 특징 추출: 장치는 모서리, 가장자리 또는 선과 같은 센서 데이터에서 특징을 추출합니다.
3. 매핑: 장치는 추출된 특징과 서로 간의 관계를 기반으로 환경 맵을 구성합니다.
4. 위치 파악: 장치는 센서 데이터와 구성된 지도를 사용하여 매핑된 환경 내에서 위치와 방향을 결정합니다.
5. 루프 폐쇄 감지: 장치는 이전에 방문한 위치로 돌아왔을 때 이를 감지하여 루프를 닫고 지도의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

SLAM은 장치가 실제 위치와 방향을 정확하게 추정해야 하기 때문에 어려운 문제입니다. 동시에 환경에 대한 정확한 지도를 구축합니다. 그러나 컴퓨터 비전, 기계 학습 및 센서 기술의 발전으로 SLAM 시스템에서 높은 정확성과 견고성을 달성할 수 있게 되었습니다.