로보틱스 기술의 SLAM의 구성요소와 핵심기술에 대해서

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 로봇이 자신의 위치를 추적하면서 동시에 주변 환경의 지도를 작성하는 기술입니다. SLAM은 로봇의 위치 추적(Localization)과 지도 작성(Mapping)을 동시에 수행하는데, 이는 실시간으로 이루어져야 하므로 고속의 계산 처리와 정확한 센서 데이터가 필수적입니다. 인공지능의 기술중 로보틱스의 SLAM의 구성요소와 응용분야에 대해서 알려드리도록 하겠습니다. 

(이미지 출처 다음이미지)

SLAM 구성요소

1. 위치 추적 (Localization)
   - 로봇이 자신의 위치와 자세를 실시간으로 추정합니다. 로봇은 환경에서 발생하는 데이터를 기반으로 자신의 정확한 위치를 파악해야 합니다.
   
2. 지도 작성 (Mapping)
   - 로봇은 주변 환경을 스캔하고, 이를 바탕으로 2D 또는 3D 지도를 생성합니다. 이 과정에서 로봇은 자신이 이동한 경로와 함께 환경을 계속 업데이트합니다.

 

SLAM의 핵심 기술

1. 센서 데이터
SLAM에서 가장 중요한 부분은 로봇이 자신의 위치와 환경을 파악하기 위한 센서를 사용하는 것입니다. 다양한 센서들이 SLAM 시스템에 통합됩니다:

 - LiDAR (Light Detection and Ranging): 레이저를 사용해 주변 환경의 3D 구조를 측정합니다. LiDAR는 고정밀도를 자랑하지만 가격이 비쌉니다.
 - 카메라: 비전 기반 SLAM에서는 카메라를 통해 시각적 데이터를 수집하고, 이를 이용해 위치를 추정하고 환경을 맵핑합니다. 이를 비주얼 SLAM (Visual SLAM)이라고 합니다.
 - IMU (Inertial Measurement Unit) : 가속도계, 자이로스코프 등을 이용하여 로봇의 속도와 회전을 측정합니다. IMU는 로봇의 위치 추정과 경로 추적을 보조하는 데 사용됩니다.
- 초음파 센서 / 적외선 센서 : 로봇 주변의 장애물이나 물체의 거리 측정을 통해 위치 추적과 장애물 회피에 기여합니다.

2. 알고리즘
SLAM은 센서로부터 입력된 데이터를 처리하기 위해 다양한 알고리즘을 사용합니다. 대표적인 알고리즘으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

- Extended Kalman Filter (EKF) : Kalman 필터는 SLAM 시스템에서 위치 추정에 사용되는 기본적인 방법입니다. 확장 칼만 필터는 비선형 시스템에 적용할 수 있는 Kalman 필터의 확장된 형태로, 로봇의 위치 추적과 지도 작성에 널리 사용됩니다.
  
- Particle Filter (Monte Carlo Localization) : 입자 필터는 확률적 방법으로, 로봇이 다양한 환경에서 위치를 추적할 수 있도록 도와줍니다. 여러 가설을 동시에 추적하면서 점차적으로 최적의 위치 추정을 찾습니다.

- Graph-Based SLAM : 그래프 기반 SLAM은 로봇이 경로를 따라 이동하며 얻은 데이터들을 그래프 형태로 모델링하고, 이를 통해 위치 추정 및 맵 작성 과정을 최적화합니다. 이 방법은 큰 환경에서 효율적으로 작업할 수 있습니다.

3. 맵 작성 (Mapping)
SLAM의 또 다른 중요한 부분은 환경을 모델링하는 것입니다. 맵 작성은 로봇이 수집한 데이터를 이용해 2D 또는 3D 환경 지도를 생성하는 과정입니다. 이를 통해 로봇은 자신이 이동하는 경로를 추적하고, 장애물이나 중요한 포인트를 파악할 수 있습니다.

- 2D 맵핑 : 대부분의 기본 SLAM 시스템은 2D 공간에서 작동합니다. 예를 들어, 로봇은 방 안에서 벽과 장애물을 추적하면서 평면적인 지도를 작성합니다.
- 3D 맵핑 : LiDAR와 카메라 기반 SLAM에서는 3D 환경 맵을 생성할 수 있습니다. 이 경우, 로봇은 더 복잡한 환경에서 높이와 깊이 정보까지 포함한 3D 지도를 작성합니다.