Day 40: ORB-SLAM 실험 결과 분석

1. 서론

지난 글에서는 ORB-SLAM의 키프레임 관리와 루프 클로징 원리를 살펴보았습니다.
이제는 ORB-SLAM이 실제로 어떻게 작동하는지, 어떤 성능을 보이는지 직접 분석해보는 단계입니다.

이번 글에서는 실제 실행 결과를 분석하여 SLAM의 정확도, 안정성, 지도 작성 품질을 평가하고, 이를 통해 ORB-SLAM의 장단점을 구체적으로 이해해보겠습니다.

ORB-SLAM 실험 결과 분석

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2. 실험 환경

실험은 Ubuntu 20.04 환경의 ROS Noetic 기반에서 진행하였으며, Intel RealSense D435 카메라를 사용했습니다.

• 하드웨어: i7 CPU, 16GB RAM, NVIDIA GPU
• 센서: RGB-D 카메라 (RealSense D435)
• 데이터셋: TUM RGB-D Dataset (freiburg1_xyz, fr2_desk 등)
• 소프트웨어: ORB-SLAM2 (OpenCV 4.5 기반)

➡ 실제 로봇 환경뿐 아니라, 오픈소스 데이터셋에서도 동일한 결과를 재현할 수 있습니다.

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3. 주요 실험 결과

(1) 경로 추정 결과 (Trajectory Estimation)

ORB-SLAM은 카메라의 이동 경로를 매우 안정적으로 추정했습니다.

• 루프 클로징이 활성화된 경우, 오차 누적이 거의 없고 경로가 부드럽게 복원됨
• 루프 클로징이 비활성화된 경우, 장시간 이동 시 경로 왜곡 발생

📊 평균 위치 오차 (ATE)

환경	루프 클로징 활성	루프 클로징 비활성
실내 경로 (fr1_xyz)	0.021m	0.087m
복잡한 사무실 (fr2_desk)	0.034m	0.126m

➡ 루프 클로징의 유무가 SLAM의 정확도에 직접적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있습니다.

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(2) 특징점 추적 (Feature Tracking)

ORB-SLAM은 영상 내에서 평균 1,000~1,500개의 ORB 특징점을 안정적으로 추출했습니다.

• 빠른 회전이나 조명 변화가 발생해도 특징점 손실이 적음
• 고속 이동 시 일부 프레임에서는 매칭 정확도가 약간 떨어짐

💡 결론: ORB 알고리즘의 회전 불변성과 빠른 계산 덕분에 실시간 처리에 적합함.

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(3) 지도 작성 결과 (Map Reconstruction)

3D 포인트맵 시각화 결과, 환경의 주요 구조(벽, 책상, 물체 등)가 명확하게 재현되었습니다.

• 루프 클로징 후 지도 정합성이 크게 향상
• 키프레임 수가 너무 많으면 지도 데이터가 무거워질 수 있음

📈 ORB-SLAM의 특징점 기반 지도는 정확도와 계산 효율의 균형이 잘 잡혀 있습니다.

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4. 성능 분석 요약

항목	평가 결과	설명
정확도(Accuracy)	★★★★★	루프 클로징 덕분에 오차 최소화
속도(Processing Speed)	★★★★☆	실시간 처리 가능, GPU 사용 시 더욱 향상
안정성(Stability)	★★★★☆	빠른 회전/조명 변화에도 강인
지도 품질(Map Quality)	★★★★★	정합도 높고 노이즈 적음
확장성(Scalability)	★★★☆☆	대규모 환경에서는 계산량 증가

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5. ORB-SLAM의 한계와 개선 방향

• 밝기 변화에 취약 → HDR 카메라나 조명 보정 기술과 결합 필요
• 특징점 기반 한계 → 딥러닝 기반의 Feature Extraction과 융합 가능
• 루프 클로징 속도 개선 필요 → 대규모 환경에서는 Graph 최적화에 더 많은 연산 자원 요구

➡ 향후 연구에서는 ORB-SLAM을 딥러닝 기반 기법(D-SLAM, DeepORB 등)과 결합하는 시도가 활발히 이루어지고 있습니다.

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6. 마무리

이번 실험을 통해 ORB-SLAM이 정확성과 효율성을 동시에 갖춘 강력한 비전 기반 SLAM 알고리즘임을 확인했습니다.
특히 루프 클로징과 키프레임 관리가 적절히 조합되면, 오차를 최소화하면서 안정적인 3D 맵을 생성할 수 있습니다.

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🔜 다음 글 소개

다음 글에서는 [Day 41: LiDAR-SLAM 개념 학습]을 다룹니다.
👉 카메라 기반 SLAM과 달리, 라이다 센서를 활용한 LiDAR-SLAM의 원리와 장단점을 비교하며 이해해보겠습니다.