Day 31: SLAM 개념, 문제 정의 (Localization + Mapping)

1. 서론

자율주행 기술의 핵심에는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping, 동시적 위치추정 및 지도작성)이 자리 잡고 있습니다. SLAM은 말 그대로 로봇이나 자율주행차가 자신의 위치를 파악(Localization)하면서 동시에 주변 환경의 지도를 작성(Mapping)하는 기술입니다.
즉, SLAM은 “나는 어디에 있는가?”와 “내 주변은 어떤 환경인가?”라는 두 가지 문제를 동시에 해결하는 과정이라 할 수 있습니다.

SLAM 개념, 문제 정의 (Localization + Mapping)

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2. SLAM의 필요성

• GPS가 항상 정확하지 않은 실내나 터널, 도심 고층 건물 사이에서는 위치 추정에 한계가 있습니다.
• 센서를 활용한 실시간 위치 추정과 환경 인식이 필요하기 때문에 SLAM은 자율주행차, 로봇, 드론 등 다양한 분야에서 필수적입니다.
• 특히 자율주행차의 경우, 주행 안정성, 장애물 회피, 경로 계획 모두 SLAM의 성능에 크게 의존합니다.

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3. Localization (위치추정) 문제 정의

Localization은 차량이나 로봇이 현재 어느 위치에 있는지 좌표를 추정하는 과정입니다.

• GPS 기반 위치 정보와 달리, SLAM의 Localization은 센서(LiDAR, 카메라, IMU 등)를 통해 상대적인 위치를 계산합니다.
• 오차가 누적되는 문제가 있기 때문에, 다양한 필터(EKF, Particle Filter 등)와 센서 융합 기술이 적용됩니다.
• Localization의 궁극적 목표는 “현재 위치를 최대한 정확하게 추정하여 환경 지도와 일치시키는 것”입니다.

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4. Mapping (지도작성) 문제 정의

Mapping은 로봇이 이동하면서 주변 환경의 구조를 지도 형태로 그려내는 과정입니다.

• LiDAR 포인트 클라우드, 카메라 영상, 초음파 센서 등으로 수집한 데이터를 바탕으로 환경을 모델링합니다.
• 정적 환경(도로, 건물, 벽)과 동적 객체(보행자, 차량)를 구분하는 것도 중요한 과제입니다.
• Mapping 결과물은 자율주행 시스템의 경로 계획, 충돌 회피, 고정밀 지도 구축에 활용됩니다.

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5. SLAM의 핵심 과제

• 상호 의존성 문제: 위치추정을 하려면 지도가 필요하고, 지도를 작성하려면 정확한 위치가 필요합니다. 이 두 과정이 서로 얽혀 있어 ‘닭과 달걀’ 문제처럼 순환적 구조를 가집니다.
• 실시간성: 차량이나 로봇이 움직이는 동안 끊김 없이 빠르게 계산해야 하므로, 고속 연산 알고리즘이 필요합니다.
• 오차 누적 최소화: 센서 노이즈나 계산 오차가 누적되면 지도 왜곡과 위치 추정 오류가 발생합니다.

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6. 실제 적용 사례

• 자율주행차: GPS 음영 지역에서도 주행 안정성을 보장
• 로봇청소기: 집 내부 지도를 작성해 효율적인 청소 경로 확보
• 드론: GPS가 닿지 않는 실내 건물 내부 탐사
• 군사·재난 구조: GPS가 차단된 환경에서 신속한 탐색과 구조 활동

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7. 마무리

SLAM은 단순히 지도 작성 기술이 아니라, 자율주행의 두뇌와 같은 역할을 합니다. 앞으로 SLAM은 더욱 정밀해지고, 딥러닝·센서 융합 기술과 결합하여 자율주행의 신뢰성을 높이는 핵심 기술로 자리 잡을 것입니다.

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🔜 다음 글 소개

다음 글에서는 [Day 32: EKF-SLAM 수학적 원리 학습]을 다룹니다. EKF(Extended Kalman Filter)는 SLAM의 대표적인 접근 방식 중 하나로, 확률적 추정과 오차 보정을 수학적으로 다루는 강력한 기법입니다.
👉 EKF-SLAM이 어떻게 Localization과 Mapping을 동시에 가능하게 하는지, 그 원리를 수학적으로 풀어보겠습니다.