그래프 기반 SLAM 튜토리얼 - 0. 요약

 요약

 지도를 만들고, 동시에 이 지도로 위치 추정을 수행할수 있는 능력은 이동로봇이 GPS같은 외부 참조 시스템이 없는 모르는 환경에서 주행하기 위해 필수적인 능력이 됩니다.

 

이 기술을 동시적 위치 추정 및 지도 작성 SLAM이라고 부르며, 이동 로봇공학에서 20년 동안 가장 많이 연구된 분야중 하나입니다. SLAM을 공식화하는 직관적인 방법 중 하나는 로봇의 자세에 해당하는 노드와 이 자세들간에 제약을 나타내는 에지로 나타내는 그래프를 사용하는것입니다.

 

 에지는 주위 환경에대한 관측이나 로봇이 수행한 동작으로부터 얻을수 있는데, 이 그래프가 만들어지면, 지도는 측정에 대해 일관적인 노드들의 공간적인 형태를 찾아 계산해낼수 있습니다.

 

이 논문에서는 그래프 기반 문제에 대한 소개를 할 것이며 더나아가 최소 제곱 오차 최소화에 기반하는 최신 알고리즘을 살펴볼 것이고, 최적화가 수행되는 SLAM 구조 문제를 다뤄보겠습니다.

 

이 튜토리얼의 목표는 독자분들이 밑바닥부터 이러한 방법들을 구현할수 있게 해주고자합니다.