SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)

SLAM 기법(Simultaneous Localization and Mapping : 동시적 위치 추적 지도 작성)

: 로봇이 이동하면서 로봇에 설치된 각종 센서를 활용하여 공간 지형 또는 환경을 인식하고, 얻어진 공간 지형 또는 인공 표식을 이용하여 주변 환경의 지도를 만들면서 동시에 로봇의 상대적인 위치를 알아내는 기법

 

SLAM의 과정

: LiDAR 센서 정보로부터 로봇의 이동에 따른 위치 변화를 계산하고 이전 위치와 현재 위치에서 측정한 레이저 점군 데이터의 매칭을 통해 현재 위치를 보정한다. 그리고 로봇이 주행한 모든 위치를 계산하고, 레이저 점군 데이터 누적을 통한 지도를 작성한다.

 

출처 : SLAM을 이용한 자율주행 순찰 로봇 개발

출처 : https://www.spar3d.com/blogs/the-other-dimension/slam-starting-get-really-good/2/

 

로봇이 실내에서 작동하는 경우 GPS에 의존하기 어렵다.

따라서 SLAM을 사용해 주변을 탐색하고 지도를 만든다.

이는 GPU의 병렬 처리 기능에 적합한 다양한 알고리즘을 사용해서 센서 데이터를 정렬해야 하는 복잡한 다단계 과정이다.

https://youtu.be/g5IhHYrCLfs

로봇 -> 주변 센서 데이터를 초 단위로 수집

카메라 영상 -> 심층 영상 측정을 위해 초당 최대 90회 촬영

LiDAR 영상 -> 정확한 범위 측정을 위해 초당 20회씩 촬영

 

출처 : blogs.nvidia.co.kr/2019/09/02/what-is-simultaneous-localization-and-mapping-nvidia-jetson-isaac-sdk/