🚗 Day 50: 융합 Localization 프로젝트+ LiDAR 융합

― 자율주행의 핵심, 위치 추정(Localization)의 완성 ―

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융합 Localization 프로젝트+ LiDAR 융합

🌍 Localization이란 무엇인가?

Localization(로컬라이제이션)은 자율주행차가
“나는 지금 어디에 있는가?”를 스스로 인식하는 기술입니다.

사람으로 비유하자면,

• GPS는 “지도 위 내 위치”,
• IMU는 “내가 어떻게 움직이고 있는지”,
• LiDAR는 “내 주변이 어떻게 생겼는지”를 알려주는 감각기관이에요.

이 세 가지 센서를 융합하면
차량은 단순히 위치를 아는 수준을 넘어,
도로의 곡선, 경사, 장애물까지 인식하는 완벽한 위치 인식 능력을 가지게 됩니다.

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⚙️ 융합 Localization의 구조 이해

Localization 시스템은 크게 3단계로 작동합니다.

1️⃣ 센서 데이터 수집

• GPS: 차량의 절대 위치 좌표 (위도, 경도, 고도)
• IMU: 가속도, 각속도 데이터를 통해 차량 움직임 예측
• LiDAR: 주변 환경의 거리와 형태를 포인트 클라우드(Point Cloud)로 생성

이 세 가지 데이터는 ROS2(로봇 운영체제)에서 각각 토픽(topic) 형태로 전달됩니다.

2️⃣ 센서 데이터 융합

• GPS로 절대 위치를 파악
• IMU로 연속적인 이동을 추적
• LiDAR로 주변 환경과의 상대적 위치를 비교
• EKF 또는 UKF(비선형 확장 칼만 필터)를 이용해 오차를 최소화

즉, 각 센서의 신뢰도를 평가하여
“가장 현실적인 차량 위치”를 계산하는 단계입니다.

3️⃣ 지도 기반 위치 보정

• LiDAR로 얻은 포인트 클라우드를 HD맵(고정밀 지도)과 비교
• 현재 위치를 지도 상에서 보정 (Map Matching)
• 오차가 ±10cm 이내로 줄어듭니다.

결과적으로 차량은
“지금 도로 위 정확히 어디에 있고, 어떤 각도로 서 있는지”를 인식할 수 있게 됩니다.

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💡 실무 프로젝트 예시 (ROS2 기반)

ROS2 환경에서의 융합 Localization은 아래와 같은 노드 구조로 이루어집니다.

bash

 

/gps/fix          → GPS 좌표 수신  
/imu/data         → IMU 가속도·자이로 데이터  
/lidar/scan       → LiDAR 거리 정보  
/localization/ekf → EKF 필터를 통한 데이터 융합  
/map_server       → HD맵 제공  
/path_planner     → 융합 결과를 기반으로 경로 생성  

이 구조 덕분에 차량은 GPS 신호가 약해도,
IMU와 LiDAR가 계속해서 자신의 위치를 예측하고 보정할 수 있습니다.

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🔍 프로젝트 진행 단계별 구성

단계	목표	핵심 포인트
1단계: 센서 연결	GPS, IMU, LiDAR 토픽 수집	ROS2 패키지 설정, 드라이버 확인
2단계: 좌표계 통합	모든 센서 데이터를 동일한 좌표계로 변환	TF(Tree Frame) 설정
3단계: EKF 융합 적용	데이터 오차 보정	Kalman 필터 파라미터 튜닝
4단계: LiDAR 매칭	지도 기반 보정	ICP, NDT 알고리즘 활용
5단계: 결과 시각화	RViz에서 위치 추적 시각화	Trajectory 안정성 확인

이 프로젝트를 완성하면 차량이 자율적으로 자신의 위치를 추적하고,
경로 계획(Path Planning) 시스템과 연동할 수 있습니다.

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🛰️ EKF 기반 융합 Localization의 효과

항목	기존 단독 센서	융합 Localization
정확도	±3m	±0.1m 이내
연속성	GPS 끊김 시 위치 상실	IMU와 LiDAR로 예측 유지
안정성	도심, 터널 등에서 불안정	센서 융합으로 보완
데이터 활용성	단일 신호 기반	환경 정보까지 반영 가능

➡️ 결과적으로 자율주행차는 길을 잃지 않고, 실시간으로 자신을 보정할 수 있게 됩니다.

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🧠 기술 적용 포인트 (광범위한 응용)

• 자율주행차 실내·실외 주행 테스트
• 로봇 내비게이션 및 SLAM 연구
• 드론 자동비행 시스템
• 군사용 무인차량 경로추적 기술

특히 군사·국방 분야에서는
GPS가 제한된 환경에서도 차량이 움직일 수 있도록 하는 핵심 기술로 쓰입니다.

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🧭 한 줄 요약

융합 Localization은 “차량이 스스로 위치를 잃지 않게 하는 기술”이다.
GPS, IMU, LiDAR를 결합해 정확도와 안정성을 동시에 확보한다.

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📚 다음 글 예고

👉 [Day 51: Graph-SLAM 개념 학습]
다음 글에서는 센서 융합을 한 단계 더 발전시킨 Graph-SLAM(그래프 기반 SLAM)을 다룹니다.
센서 데이터 간의 관계를 그래프로 표현하여,
자율주행차가 지도를 직접 그리면서 동시에 위치를 추정하는 기술을 배워볼 거예요.

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