Day 41: LiDAR-SLAM 개념 학습

1. 서론

지금까지 우리는 ORB-SLAM을 중심으로 카메라 기반 SLAM(Visual SLAM)의 원리와 실험을 살펴봤습니다.
하지만 자율주행과 로봇 분야에서는 LiDAR(라이다) 센서를 활용한 SLAM도 매우 중요한 역할을 합니다.

이번 글에서는 LiDAR-SLAM의 개념, 작동 원리, 장단점, 그리고 실제 활용 분야를 정리해보겠습니다.

LiDAR-SLAM 개념 학습

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2. LiDAR-SLAM이란?

LiDAR-SLAM은 말 그대로 LiDAR 센서 데이터를 이용해 위치(Localization)와 지도(Map)를 동시에 추정하는 기술입니다.

• LiDAR(Light Detection and Ranging): 레이저를 발사해 주변 물체까지의 거리를 측정
• SLAM(Simultaneous Localization and Mapping): 이동 중인 로봇이나 차량이 자신의 위치와 주변 환경을 동시에 인식

즉, LiDAR-SLAM은 레이저 거리 센서를 이용해 공간을 3차원으로 인식하고, 정확한 위치를 실시간으로 추적하는 기술입니다.

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3. LiDAR-SLAM의 작동 원리

(1) 거리 측정

LiDAR는 초당 수만 개의 레이저를 주변에 쏘고, 빛이 반사되어 돌아오는 시간(TOF, Time of Flight)을 계산합니다.
이를 통해 주변 객체까지의 거리를 정밀하게 측정합니다.

(2) 포인트 클라우드(Point Cloud) 생성

측정된 거리 데이터는 수많은 점으로 표현되며, 이를 포인트 클라우드(Point Cloud)라고 부릅니다.
이 포인트들은 실제 공간의 3D 구조를 나타냅니다.

(3) 지도 작성과 위치 추정

SLAM 알고리즘은 연속된 포인트 클라우드를 비교하면서

• 현재 로봇이 어디에 있는지 (Localization)
• 주변 지도가 어떻게 생겼는지 (Mapping)
  를 동시에 계산합니다.

이를 위해 대표적으로 ICP(Iterative Closest Point), Scan Matching, Kalman Filter 등이 사용됩니다.

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4. LiDAR-SLAM vs Visual-SLAM 비교

구분	LiDAR-SLAM	Visual-SLAM
센서 종류	레이저 거리 측정기	카메라 영상
데이터 형식	3D 포인트 클라우드	이미지 픽셀
조명 영향	거의 없음	조명·그림자에 민감
정확도	매우 높음 (cm 단위)	상대적으로 낮음
비용	고가	저가
연산 부하	높음	중간
활용 분야	자율주행, 로봇, 드론, 지도 제작	실내 내비게이션, AR/VR, 로봇 비전

➡ LiDAR-SLAM은 조명 조건에 영향을 받지 않아 야간이나 어두운 환경에서도 안정적으로 동작하지만, 센서가 고가이고 데이터 처리량이 많다는 단점이 있습니다.

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5. LiDAR-SLAM의 장점

✅ 정확한 거리 측정
센서의 오차가 매우 작아, 수 cm 단위의 정밀한 지도 작성이 가능합니다.

✅ 조명에 영향 받지 않음
빛의 밝기나 그림자, 날씨 등의 외부 요인과 무관하게 안정적인 측정이 가능합니다.

✅ 3D 구조 인식 가능
3차원 공간 정보를 직접 얻을 수 있어, 복잡한 환경에서도 안정적인 경로 생성이 가능합니다.

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6. LiDAR-SLAM의 한계

❌ 비용이 높음
정밀한 LiDAR 센서는 수백만 원에서 수천만 원에 달합니다.

❌ 연산 부하가 큼
초당 수십만 개의 포인트를 처리해야 하므로 고성능 CPU나 GPU가 필요합니다.

❌ 특징점이 적은 환경에서 불안정
터널, 좁은 복도처럼 구조가 단순한 공간에서는 매칭이 어려워질 수 있습니다.

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7. 실제 활용 사례

• 자율주행차: 도로 주변의 건물, 차량, 사람 등을 실시간으로 인식
• 로봇 내비게이션: 실내 주행 로봇이 정확한 경로를 계산
• 드론 지도 제작: 항공에서 3D 지도 작성
• 스마트 시티 인프라: 도로, 신호체계, 건물 구조 데이터화

📍 LiDAR-SLAM은 특히 정확한 거리 정보가 필수적인 산업용 자율주행 시스템의 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다.

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8. 마무리

LiDAR-SLAM은 카메라 기반 SLAM보다 더 높은 정밀도와 안정성을 제공하는 기술로, 자율주행과 로봇 분야의 필수 요소입니다.
비록 센서 비용과 연산 부하는 크지만, 실제 산업 현장에서의 신뢰도는 압도적입니다.

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🔜 다음 글 소개

다음 글에서는 [Day 42: Google Cartographer 설치]를 다룹니다.
👉 Google이 개발한 LiDAR-SLAM 기반 프레임워크인 Cartographer를 설치하고, ROS 환경에서의 활용 방법을 소개하겠습니다.

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