Day 45: Visual vs LiDAR SLAM 비교

1. 서론

이전 글에서는 3D SLAM 실습 (LiDAR 데이터 활용)을 진행하며, LiDAR 기반 SLAM의 작동 원리를 직접 경험했습니다.
이번 글에서는 Visual SLAM과 LiDAR SLAM의 핵심 차이를 비교하며, 어떤 기술이 어떤 상황에서 더 효율적인지 알아보겠습니다.

두 기술은 모두 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping), 즉 “자신의 위치와 지도를 동시에 인식하는 기술”이라는 점은 같지만, 사용하는 센서 데이터의 형태와 처리 방식이 다릅니다.

Visual vs LiDAR SLAM 비교

---

2. Visual SLAM이란?

Visual SLAM(비주얼 SLAM)은 카메라 영상을 이용해 주변 환경을 인식하고 지도를 작성하는 기술입니다.

📷 주요 특징

• 입력 데이터: 이미지(모노/스테레오 카메라, RGB-D 등)
• 주요 알고리즘: ORB-SLAM, LSD-SLAM, DSO 등
• 핵심 과정: 특징점 추출 → 매칭 → 경로 추정 → 지도 작성

✅ 장점

• 비용 효율적: 카메라만으로 가능
• 고해상도 시각 정보 확보
• 휴대성 우수 (소형 로봇, AR/VR 기기 적용 용이)

❌ 단점

• 조명·그림자·피사체 움직임에 민감
• 깊이 정보(Depth)가 부족
• 계산 부하가 크며, 에러 누적 가능

---

3. LiDAR SLAM이란?

LiDAR SLAM은 레이저 거리 센서(Light Detection and Ranging)를 이용해 공간의 구조를 3차원으로 인식하고 지도를 생성하는 기술입니다.

🔦 주요 특징

• 입력 데이터: 거리 기반 포인트 클라우드(Point Cloud)
• 주요 알고리즘: Cartographer, LOAM, LeGO-LOAM 등
• 핵심 과정: 거리 측정 → 점 클라우드 정합(ICP) → 지도 생성

✅ 장점

• 조명에 영향 없음 (어두운 곳에서도 정확)
• 고정밀 거리 측정 (cm 단위 정밀도)
• 3D 지도 생성 가능

❌ 단점

• 센서 비용이 높음
• 연산량이 많고 처리 속도 느림
• 반사율이 낮은 물체 인식 어려움

---

4. Visual vs LiDAR SLAM 비교 표

구분	Visual SLAM	LiDAR SLAM
센서 타입	카메라 (RGB, Stereo)	LiDAR (Laser)
데이터 형태	이미지 픽셀	포인트 클라우드
정확도	중간 (조명 영향 있음)	매우 높음
조명 영향	큼	거의 없음
비용	저렴	고가
처리 속도	빠름	느림
3D 인식	제한적 (RGB-D 필요)	자연스러움
활용 분야	AR/VR, 실내 로봇	자율주행, 산업 로봇
대표 프레임워크	ORB-SLAM, DSO	Cartographer, LOAM

➡ 정리:

• Visual SLAM은 저비용·시각 정보 활용이 중요한 환경에 적합
• LiDAR SLAM은 정확도·신뢰성이 요구되는 산업 환경에 적합

---

5. 실제 적용 사례

(1) Visual SLAM

• AR/VR 디바이스: 사용자의 움직임을 실시간 추적
• 가정용 로봇청소기: 카메라 기반 공간 인식
• 드론 내비게이션: 카메라를 통한 장애물 감지

(2) LiDAR SLAM

• 자율주행차량: 도로, 차선, 보행자, 건물 인식
• 산업용 로봇: 복잡한 실내 공정 환경 매핑
• 스마트시티 매핑: 대규모 3D 지도 제작

---

6. 센서 융합: Visual-LiDAR SLAM (V-LOAM)

최근에는 두 기술의 장점을 결합한 융합형 SLAM(V-LOAM)이 주목받고 있습니다.

• LiDAR의 거리 정보 + 카메라의 시각 정보 결합
• 조명 변화와 거리 측정 모두 보완
• 자율주행, 로봇 내비게이션, 드론 등에 활용

💡 예시: Visual-Inertial-LiDAR Fusion → 카메라 + IMU + LiDAR의 하이브리드 방식

---

7. 결론

Visual SLAM과 LiDAR SLAM은 각각의 강점을 지닌 대표적인 SLAM 기술입니다.

• 비용 효율성과 유연성이 필요하다면 → Visual SLAM
• 정확도와 안정성이 중요하다면 → LiDAR SLAM
• 복합 환경(야간, 장거리, 정밀 측정)에서는 두 기술의 융합이 최선의 선택입니다.

자율주행, 로봇공학, 스마트시티 등 다양한 분야에서 SLAM 기술의 발전은 계속되고 있으며, 앞으로는 센서 융합과 AI 기반의 지능형 SLAM이 주류가 될 전망입니다.

반응형

---

🔜 다음 글 소개

다음 글에서는 [Day 46: GPS 원리와 오차 원인 학습]을 다룹니다.
👉 GPS의 동작 원리, 위치 계산 과정, 그리고 오차가 발생하는 주요 원인(위성 신호, 대기 간섭 등)에 대해 자세히 알아보겠습니다.