SLAM 알고리즘의 성능비교시 고려사항

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리즘의 성능을 비교할 때는 다음과 같은 요소들을 종합적으로 고려해야 합니다. 1. 정확도와 오차 관리SLAM 알고리즘의 가장 중요한 요소 중 하나는 정확도입니다. 정확도는 지역적 및 전역적 정확도로 나눌 수 있으며, 이는 알고리즘이 얼마나 정확하게 위치를 추정하고 지도를 작성하는지를 나타냅니다.지역적/전역적 정확도지역적 정확도는 특정 지역 내에서의 정확성을 의미하며, 전역적 정확도는 전체 환경에 대한 정확성을 나타냅니다. 두 가지 모두 SLAM의 성능에 큰 영향을 미칩니다.드리프트 누적드리프트는 시간이 지남에 따라 위치 추정의 오차가 누적되는 현상입니다. 이는 특히 장시간 작동하는 SLAM 시스템에서 문제가 될 수 있습니다..

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• · 2025. 3. 17.
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SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 알고리즘 종류

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 SLAM그래..

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• · 2025. 3. 16.
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AMR의 Fleet control에 대하여

AMR(Autonomous Mobile Robot)의 Fleet Control에 대한 이해는 현대 산업에서 매우 중요합니다. AMR은 자율적으로 이동하며 물류 및 생산 과정에서 효율성을 극대화하는 역할을 합니다. 이러한 AMR을 효과적으로 관리하기 위해서는 여러 핵심 요소가 필요합니다.AMR의 정의 및 중요성AMR은 자율적으로 물체를 운반하고 작업을 수행하는 로봇입니다. 이들은 주로 물류 창고, 제조업체 및 다양한 산업 분야에서 사용되며, 인력의 부담을 줄이고 생산성을 높이는 데 기여합니다. AMR의 도입은 기업의 운영 효율성을 크게 향상시키며, 인건비 절감과 더불어 안전성을 높이는 데도 중요한 역할을 합니다.Fleet Control의 핵심 요소AMR의 Fleet Control에 있어 중요한 요소들은 다..

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• · 2025. 3. 14.
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