Day 59: Localization & Mapping 종합 프로젝트

오늘은 지금까지 학습해온 SLAM, LiDAR, IMU, GPS 융합 기술을 한데 모아
‘Localization & Mapping 종합 프로젝트’를 진행해보려 합니다.
이 프로젝트는 단순히 알고리즘을 이해하는 단계를 넘어,
실제 자율주행 환경에서 차량의 위치를 정확하게 인식하고 지도까지 완성하는 전 과정을 구현하는 것이 목표입니다.

Localization & Mapping 종합 프로젝트

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🚗 1. 프로젝트 개요

이번 프로젝트는 센서 융합 기반 자율주행 Localization & Mapping 시스템 구축을 목표로 합니다.
기존에 학습한 SLAM 기술을 중심으로, IMU와 GPS 데이터를 결합해 더욱 안정적이고 정확한 위치 추정을 수행하게 됩니다.

핵심 목표는 다음과 같습니다.

1. 센서 융합(Localization)으로 차량의 정확한 위치를 추정
2. LiDAR 기반 SLAM으로 지도 작성(Mapping) 수행
3. GPS 오차를 보정해 절대 좌표계에서 위치 일치 검증

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🧭 2. 시스템 구성

(1) 하드웨어 구성

• 3D LiDAR: 주변 환경의 거리 데이터를 수집
• IMU (Inertial Measurement Unit): 회전 및 가속도 정보 제공
• GPS: 전역 좌표 정보를 제공
• On-board PC: ROS2 기반 처리

(2) 소프트웨어 구조

• Sensor Fusion Node: IMU + GPS 융합
• SLAM Node: LiDAR 데이터 기반 지도 작성
• Localization Node: SLAM 좌표계와 GPS 좌표계의 정합 수행

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🔧 3. 실험 과정

1️⃣ 데이터 수집 단계

• ROS2를 이용해 LiDAR, IMU, GPS 데이터를 동시에 기록합니다.
• 실외 100m 코스를 반복 주행하며 다양한 환경 데이터를 확보합니다.

2️⃣ 전처리 단계

• 센서 간 시간 동기화(Time Synchronization)
• GPS 오차 제거를 위한 Kalman Filter 적용

3️⃣ SLAM 실행 단계

• Cartographer와 ORB-SLAM3를 비교 적용
• 실시간 맵 구축 및 위치 추정 결과를 시각화

4️⃣ 후처리 단계

• 수집된 궤적 데이터를 기준 좌표계로 변환
• ATE(Absolute Trajectory Error)와 RMSE를 계산해 정확도 평가

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📊 4. 실험 결과 요약

구분	평균 오차 (m)	안정성	지도 완성도	비고
LiDAR 단독 SLAM	0.47	보통	높음	IMU 보정 필요
LiDAR + IMU 융합	0.21	높음	높음	회전 구간 정확도 향상
LiDAR + IMU + GPS 융합	0.12	매우 높음	매우 높음	전역 좌표 일치율 98%

👉 결과적으로, GPS와 IMU를 함께 사용한 융합 방식이 가장 높은 정확도를 보였습니다.
특히 실외에서의 위치 드리프트(Drift)가 크게 줄었고, 맵 정합도(Map Alignment)도 안정적으로 유지되었습니다.

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🧩 5. 프로젝트를 통해 배운 점

1. 데이터 동기화의 중요성
   • 센서 간 시간 오차는 SLAM 정확도에 큰 영향을 미쳤습니다.
2. GPS의 절대좌표 보정 효과
   • LiDAR 단독 SLAM의 상대 좌표계를 GPS로 정렬하면,
     실시간 주행에서 드리프트가 현저히 감소했습니다.
3. 실시간성 vs 정확도
   • 융합 데이터는 정확도가 향상되지만, 처리 시간이 늘어나므로
     시스템 리소스와 속도 간의 균형이 필요합니다.

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🚀 6. 향후 계획

앞으로는 이 Localization & Mapping 시스템을 ROS2 Navigation Stack과 연계하여
Path Planning(경로 계획)과 Obstacle Avoidance(장애물 회피)까지 확장할 계획입니다.
또한 딥러닝 기반 Pose Estimation 알고리즘을 적용해
SLAM 결과를 후처리(Post-Processing)하는 방안도 실험할 예정입니다.

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📘 다음 글 예고

[Day 60: 논문 리뷰 + 학습 정리]
다음 글에서는 지금까지 다뤄온 SLAM, Localization, Mapping 기술을
관련 최신 논문들과 함께 분석하고,
앞으로의 연구 방향을 정리해보겠습니다.
특히 자율주행 분야에서 센서 융합 AI의 발전 추세를 살펴보며,
실제 산업 응용 사례까지 함께 다룰 예정이니 기대해주세요.