[AI] SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이란?

이번 글에서는 자율주행, 로봇, 증강현실(AR) 등의 핵심 기술 중 하나인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 자신의 위치(Localization)를 파악하면서 주변 환경의 지도(Map)를 동시에 생성하는 기술에 대해 알아보고자 한다. 

1.  SLAM이란?

SLAM은 이동하는 기기(로봇, 차량, 드론 등)가 자신의 위치를 파악하면서 주변 환경을 실시간으로 지도화하는 기술이다. 즉, SLAM이 가능하면 GPS가 없는 실내에서도 로봇이 스스로 이동할 수 있고, 자율주행차가 도로를 인식하며 주행할 수 있다.

SLAM을 수행하려면 다음 두 가지 작업을 동시에 진행해야 한다.

1. 위치 추정(Localization) → "나는 지금 어디에 있는가?"
2. 지도 작성(Mapping) → "주변 환경은 어떻게 생겼는가?"

이 두 가지를 함께 해결하는 것이 SLAM의 핵심이며, 센서를 통해 환경 정보를 수집한 후 알고리즘을 적용하여 계산이 이루어진다.

2. SLAM의 작동 원리

SLAM은 다양한 센서 데이터를 활용하여 현재 위치를 계산하고, 주변 환경을 점진적으로 맵핑한다.

SLAM의 기본 과정

1. 센서 데이터 수집
   • 카메라(모노, 스테레오, RGB-D), LiDAR, IMU(관성 측정 장치) 등의 센서를 통해 주변 환경을 인식한다.
2. 피처 매칭(Feature Matching)
   • 연속된 프레임에서 동일한 특징점(Feature Points)을 찾아 이동 경로를 추적한다.
3. 위치 추정(Localization)
   • 현재 프레임과 이전 프레임을 비교하여 이동한 거리 및 방향을 계산한다.
4. 맵 생성(Mapping)
   • 이동한 위치를 기반으로 주변 환경을 점진적으로 지도화한다.
5. 오차 보정(Loop Closure & Optimization)
   • 이동 중 발생하는 누적 오류를 최소화하기 위해 그래프 최적화 기법 등을 적용하여 정밀도를 높인다.

3. SLAM의 종류

SLAM은 사용되는 센서의 종류에 따라 다양한 방식으로 구현된다.

1. 비주얼 SLAM(vSLAM, Visual SLAM)

RGB 카메라, RGB-D 카메라(깊이 센서 포함)를 이용하여 수행하는 SLAM 방식이다.

• 대표적인 알고리즘: ORB-SLAM, DSO, LSD-SLAM
• 장점: 저렴한 카메라만으로도 구현 가능
• 단점: 빛의 영향을 많이 받음(어두운 곳에서 성능 저하)

2. LiDAR 기반 SLAM

LiDAR(레이저 스캐너)를 사용하여 3D 포인트 클라우드를 생성하고 분석하는 방식이다.

• 대표적인 알고리즘: LOAM(Lidar Odometry and Mapping), Cartographer(Google)
• 장점: 높은 정밀도, 어두운 환경에서도 안정적
• 단점: LiDAR 센서가 고가임

3. 휠 오도메트리(Wheel Odometry) + 센서 융합

자율주행 자동차에서는 IMU(관성 센서), GPS, LiDAR, 카메라 등을 함께 사용하여 위치를 보다 정확하게 측정한다.

• Kalman Filter, Particle Filter 등을 활용하여 센서 데이터를 융합하여 오차를 줄인다.

4.  SLAM의 활용 사례

SLAM은 다양한 산업에서 활용된다.

1. 자율주행 자동차

• 자율주행 차량은 GPS가 닿지 않는 곳에서도 LiDAR, 카메라, IMU를 활용하여 SLAM을 수행한다.
• 정밀한 맵을 생성하고, 차량의 위치를 실시간으로 추적하며 안전한 주행을 지원한다.

2. 로봇 및 드론

• 실내 청소 로봇(예: 로봇 청소기)이 집 안의 구조를 스스로 학습하고 최적의 청소 경로를 설정하는 데 SLAM이 사용된다.
• 자율 비행 드론도 SLAM을 활용하여 장애물을 피하고, 실시간 맵을 작성할 수 있다.

3. AR/VR(증강현실 및 가상현실)

• AR 기술(예: 포켓몬 GO, 애플 ARKit, 구글 ARCore)은 SLAM을 이용하여 현실 세계와 가상 객체를 정확하게 정렬한다.
• VR에서는 사용자의 이동을 인식하여 가상 공간 내에서 자연스럽게 이동할 수 있도록 지원한다.

4. 의료 영상 처리

• 내시경 SLAM 기술을 활용하면 내시경이 이동한 경로를 기반으로 3D 영상을 실시간으로 생성할 수 있다.
• 이를 통해 보다 정밀한 수술 및 진단이 가능해진다.

 

SLAM은 자율주행, 로봇, AR/VR 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하는 핵심 기술이다.

센서 데이터를 통해 자신의 위치를 파악하고, 주변 환경을 지도화하는 과정을 이해하면 SLAM의 작동 원리를 보다 쉽게 이해할 수 있다.