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1. 소개

SLAM의 중요성

 SLAM이라 부르는 로봇공학에서의 문제는 많은 관심을 받고 있습니다.

SLAM에서는 사전에 지도와 같은 주위 환경에 대한 정보 없이 로봇이 이동하는 문제를 다루는데요.

로봇은 노이즈의 영향을 받는 동작에 따라 주위 랜드마크를 관측하여 다양한 상대적인 관측치들을 만들어 냅니다.

SLAM의 목표는 로봇의 주행 경로와 이를 따라 지도를 만들면 됩니다.

그리하여 SLAM은 자율 주행 분야에서 가장 핵심적인 선수과제가 되었습니다.

 

왜 SLAM이라 부르나?

 만약 주위 환경에 대한 실제 지도가 사용가능하다면 바로 위치 추정 문제로 다룰수 있고,

로봇의 실제 주행 궤적을 알고 있다면 지도 작성은 쉽게 수행할수 있습니다.

하지만 로봇의 주행 경로와 지도를 둘다 모를때는 위치 추정과 지도 작성은 동시에 고려해야할 문제이며

그래서 동시적 위치 추정 및 지도작성 SLAM이라고 부르게 되었습니다.

 

1.1 SLAM 응용

실외 환경에서 SLAM의 필요성

 SLAM 기술은 이동 로봇이 전역 정밀 위치 데이터(GPS같은)를 사용하지 못하는 잘 모르는 환경에서 주행할때 필수적입니다.

특히 위험하거나 아주 멀거나, 사람이 가기 힘든 그러한 곳으로 이동 로봇은 원격으로 돌아다닐수 있어야 하고,

로봇이 심해나 지하, 다른 행성과 같은 극한의 환경에서 스스로 돌아다니기 위해서 주위 환경에 대한 지도를 작성하고 이 지도를 이용해서 주행할수 있는 능력을 가져야만 합니다.

 

실내 환경에서 SLAM의 필요성

 건물 실내와 같은 환경에서 또한 그러한 지도를 얻기 힘들수도 있습니다.

모르는 공간에 대한 지도를 만드는 능력을 가지고 있으면 로봇은 적은 장비로도 효율적으로 사용할수 있을겁니다.

특히 시간에 따라 주위 환경이 변하는 곳에서 이러한 능력이 훨씬 중요합니다.

 

SLAM 수행 환경 예시

 SLAM 알고리즘으로 작성한 지도는 로봇의 주행 계획과 탐사에서 중요한 기초 자료로 사용되나, 어떤 지도들은 저작권을 갖고 있습니다.

SLAM 실험을 한 대표적인 장소로 심해나 지하, 다른 행성 등이 있겠습니다.

그림 1.1 SLAM의 목표 환경

 

1.2 결합 추정

SLAM에서의 위치 추정과 지도 작성사이의 관계

 위치 추정과 지도 작성 사이은 달걀이 우선이냐 닭이 우선이냐의 관계를 가지고 있으며,

매번 로봇의 동작과 센서 측정의 노이즈로 인한 에러가 반영됩니다.

 

 로봇이 이동할때 로봇의 추정 자세는 동작 노이즈로 훼손되며,

주위 물체에 대한 위치 또한 로봇의 측정 노이즈와 위치 추정시 발생한 에러로 훼손됩니다.

 

 하지만 관측 노이즈와는 달리 로봇의 자세에서 에러는 지도 작성에 있어서 심각한 영향을 주게 됩니다.

일반적으로 이 영향을 "로봇의 경로 에러와 지도 에러의 상관관계"라고 할수 있겠는데,

 

 올바른 로봇의 주행 경로 없이 올바른 지도또한 얻을수 없다는 말이 됩니다.

이러한 위치 추정과 지도 작성 사이 관계에 대한 개념을 1986년 세미나에서 스미스와 치즈먼이 처음으로 제시하였습니다.

 

 

잘못된 경로가 주어진 경우 지도 작성과 SLAM을 통한 지도작성 결과 예시

 아래의 그림 1.2는 이동 로봇이 실내 환경에서 주행하면서 레이저 거리 스캔들 한 결과를 보여주며,

로봇은 오도메트리 정보를 이용해서 자신의 위치를 추정하고 있습니다.

 

 그림 (a)는 로봇의 위치 추정치에 따라 레이저 스캔들을 플로팅한 결과를 보여주고 있으나,

로봇의 오도메트리에는 에러들이 누적되어있으므로 지도의 부정확도가 증가하는모습을 볼수 있습니다.

 

 그림 (b)의 경우 SLAM알고리즘을 통해 구한 로봇의 경로를 이용하여 지도를 작성한 결과를 보여주고 있습니다.

로봇의 경로 에러와 지도 에러 사이의 관계가 SLAM 문제를 풀기 더 힘들게 만들기도 하나

SLAM이라는 큰 문제를 작은 문제들로 분해하여 처리할수 있으며, 각각의 작은 문제들은 보다 효율적으로 풀수 있을겁니다.

(a) 올바른 로봇 경로가 주어지지않을때 작성된 결과 지도
(b) SLAM을 사용한 지도 작성 결과

그림 1.2 지도 경로 에러와 지도 에러 사이의 상관 관계

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