SLAM 알고리즘의 주요 종류는 여러 가지가 있으며, 각각의 특징과 장단점이 존재합니다. 이 포스트에서는 그래프 기반 SLAM, 필터 기반 SLAM, 비전 기반 SLAM, 딥러닝 기반 SLAM, Visual SLAM, LiDAR SLAM에 대해 자세히 알아보겠습니다.
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘은 로봇이나 드론과 같은 이동체가 주변 환경을 탐색하면서 동시에 자신의 위치를 추정하고, 그 정보를 바탕으로 지도를 작성하는 기술입니다. 이러한 알고리즘은 자율주행차, 로봇 내비게이션 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 다양한 SLAM 알고리즘이 존재하는 이유는 각각의 기술이 해결하고자 하는 문제와 환경의 특성이 다르기 때문입니다.
그래프 기반 SLAM
그래프 기반 SLAM은 환경에서 수집한 데이터를 기반으로 그래프를 구성하여 최적의 경로를 계산하는 방식입니다. 이 방법의 대표적인 알고리즘으로는 RTAB-MAP(Real-Time Appearance-Based Mapping)이 있습니다. RTAB-MAP은 환경의 시각적 특징을 인식하여 지도 작성을 수행합니다. 그래프 기반 접근은 다양한 정보를 통합하여 더욱 정확한 위치 추정을 가능하게 합니다.
필터 기반 SLAM
필터 기반 SLAM은 상태 추정 방법으로, 주로 확장 칼만 필터(EKF) SLAM과 파티클 필터 SLAM이 있습니다. EKF SLAM은 비선형 시스템의 상태를 추정하기 위해 확장 칼만 필터를 사용하여, 과거의 위치와 현재의 측정을 결합하여 최적의 위치를 계산합니다. 반면, 파티클 필터 SLAM은 다수의 입자를 사용하여 확률적으로 위치를 추정하는 방법으로, 복잡한 환경에서도 강력한 성능을 발휘합니다.
비전 기반 SLAM
비전 기반 SLAM은 카메라를 사용하여 환경의 시각적 정보를 기반으로 위치를 추정하는 방법입니다. 이 방식은 고해상도의 이미지를 활용하여 주변 환경을 더욱 정밀하게 인식할 수 있습니다. 대표적인 알고리즘으로는 ORB-SLAM과 PTAM이 있으며, 이들은 이미지의 특징점을 추출하고 매칭하여 위치를 추정합니다. 비전 기반 SLAM은 경량화된 센서를 사용할 수 있어 비용 효과적인 솔루션을 제공합니다.
딥러닝 기반 SLAM
딥러닝 기반 SLAM은 인공지능 기술을 활용하여 더욱 정교한 데이터 처리를 가능하게 합니다. 최근에는 CNN(Convolutional Neural Network) 등의 딥러닝 모델을 이용하여 이미지에서의 특징 추출 및 매칭을 효율적으로 수행하고 있습니다. 이러한 방법은 기존 SLAM 알고리즘의 한계를 극복하고, 다양한 환경에서의 성능을 향상시킵니다.
Visual SLAM
Visual SLAM은 카메라를 사용하는 SLAM의 한 형태로, 시각적 정보를 통해 환경을 매핑하는 방법입니다. Visual SLAM의 장점은 저렴한 비용으로 고성능을 발휘할 수 있다는 점이며, 다양한 알고리즘이 제안되고 있습니다. LSD-SLAM과 같은 알고리즘은 실시간으로 3D 환경을 재구성할 수 있는 기능을 가지고 있습니다.
LiDAR SLAM
LiDAR SLAM은 레이저 스캐너를 활용하여 환경의 3D 정보를 수집하는 방식입니다. 이 방법은 높은 정밀도로 복잡한 환경을 매핑할 수 있으며, 실시간으로 지도를 작성하는 데 효과적입니다. LiDAR는 장애물 탐지 및 거리 측정에서 탁월한 성능을 발휘하여 자율주행차와 같은 응용 분야에서 많이 사용됩니다.
SLAM 알고리즘 비교
SLAM 알고리즘은 각각의 목적과 환경에 따라 다르게 설계되어 있습니다. 아래의 표에서는 다양한 SLAM 알고리즘을 비교하여 어떤 입력 유형과 결과를 생성하는지 보여줍니다.
알고리즘지원 입력온라인 출력
| GMapping | 2D, LiDAR | Occupancy Grid |
| TinySLAM | 2D, 카메라 | Pose |
| ORB-SLAM2 | RGB-D, 스테레오 | Point Cloud |
이 표를 통해 각 알고리즘의 특징과 장단점을 비교할 수 있습니다.
마무리 및 추천 자료
SLAM 알고리즘은 다양한 환경과 요구에 맞추어 선택할 수 있는 여러 가지 옵션이 있습니다. 각 알고리즘의 특징을 이해하고, 실제 상황에 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 추가적으로 SLAM에 대한 더 깊은 이해가 필요하시다면 아래의 자료를 추천합니다:
- OPEN Source SLAM : 1 일차 SLAM의 종류 알아보기
- SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이란?
- SLAM의 이해와 구현 PART 01 요약
- Visual SLAM 기법의 종류 - 쑥쑥 크는 조이
먼저 SLAM 알고리즘의 기본 개념을 이해한 후, 각 알고리즘의 세부 사항을 탐구하는 것이 좋은 접근법이 될 것입니다. SLAM 기술은 발전 가능성이 매우 크며, 앞으로의 연구가 기대됩니다.
이런 자료를 참고 했어요.
[1] 티스토리 - OPEN Source SLAM : 1 일차 SLAM의 종류 알아보기 (https://saint-swithins-day.tistory.com/83)
[2] NAVER - SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이란? (https://blog.naver.com/matlablove/222285013863?viewType=pc)
[3] 티스토리 - SLAM의 이해와 구현 PART 01 요약 (https://roytravel.tistory.com/405)
[4] 티스토리 - Visual SLAM 기법의 종류 - 쑥쑥 크는 조이 (https://nanunzoey.tistory.com/entry/SLAM-%EA%B8%B0%EB%B2%95%EC%9D%98-%EC%A2%85%EB%A5%98)