Day 35: FastSLAM 간단 시뮬레이션

1. 서론

자율주행과 로봇공학에서 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping, 동시적 위치추정 및 지도작성)은 핵심 기술입니다.
그중에서도 FastSLAM은 기존 EKF-SLAM의 계산량 문제를 개선하고, 대규모 환경에서도 빠르고 효율적으로 동작할 수 있도록 고안된 알고리즘입니다.

이번 글에서는 복잡한 수학적 공식 대신, FastSLAM이 어떻게 작동하는지 직관적 개념과 간단한 시뮬레이션 아이디어를 통해 설명해보겠습니다.

FastSLAM 간단 시뮬레이션

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2. FastSLAM이란?

• EKF-SLAM 한계: 랜드마크 수가 많아지면 계산량이 급격히 증가
• FastSLAM 해결책: 파티클 필터(Particle Filter)와 베이지안 추정을 결합해 계산량을 분산 처리
• 즉, FastSLAM은 “로봇 위치 추정”은 파티클 필터로, “지도 작성”은 개별 랜드마크별 EKF로 처리하여 속도와 정확성을 동시에 추구합니다.

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3. 핵심 아이디어 (쉽게 이해하기)

FastSLAM을 간단히 풀면 이렇게 요약할 수 있습니다.

1. 파티클 생성: 로봇의 가능한 위치와 경로를 여러 개의 시나리오(파티클)로 가정
2. 예측 단계: 제어 입력(속도, 방향 등)에 따라 파티클을 이동
3. 관측 단계: 센서 데이터(LiDAR, 카메라 등)를 이용해 각 파티클의 신뢰도를 계산
4. 갱신 단계: 신뢰도가 높은 파티클은 유지, 낮은 파티클은 제거하고 새로운 파티클 생성
5. 지도 작성: 각 파티클이 자신만의 지도를 업데이트 → 여러 지도 중 확률적으로 가장 타당한 지도가 선택됨

➡ 한마디로, FastSLAM은 “많은 가상의 로봇 후보를 만들어놓고, 센서 데이터를 통해 가장 가능성 높은 후보를 남겨가는 과정”이라고 이해할 수 있습니다.

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4. 간단 시뮬레이션 아이디어

FastSLAM을 실제 구현하려면 수학적 공식과 확률 분포 계산이 필요하지만, 기본적인 아이디어는 간단히 시뮬레이션으로 체험할 수 있습니다.

• 환경: 2D 평면(예: 방 안, 간단한 도로)
• 센서: 랜드마크(벽, 기둥, 물체)의 위치를 감지
• 시뮬레이션 과정:
  1. 로봇이 임의의 위치에서 출발
  2. 여러 개의 파티클이 생성되어 각자 다른 위치와 경로를 추정
  3. 센서 관측값과 비교해 “가장 현실적인 파티클”을 선택
  4. 선택된 파티클 기반으로 지도를 점점 업데이트

➡ Python의 matplotlib와 numpy만으로도 간단한 FastSLAM 시각화를 시도할 수 있습니다.

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5. FastSLAM의 장점과 한계

✅ 장점

• 계산량이 줄어 대규모 환경에서도 사용 가능
• 로봇 위치 추정과 지도 작성의 효율적 분리

❌ 한계

• 파티클 수가 적으면 정확도가 낮아짐
• 파티클 수가 많으면 속도가 느려짐
• 센서 노이즈가 크면 불안정할 수 있음

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6. 실제 응용 사례

• 자율주행차: 넓은 도로망과 도심 환경에서 빠른 위치 추정
• 로봇청소기: 집 내부 구조를 학습해 효율적인 경로 선택
• 드론 탐사: 넓은 실내 공간에서 경로를 실시간 업데이트

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7. 마무리

FastSLAM은 SLAM 알고리즘 중 속도와 효율성을 동시에 잡을 수 있는 강력한 방법입니다.
이번 글에서는 복잡한 수학적 계산 대신, 직관적 이해와 간단 시뮬레이션 아이디어에 초점을 맞췄습니다. 실제로 Python을 활용하면 누구나 기본적인 FastSLAM 시각화를 시도해볼 수 있습니다.

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🔜 다음 글 소개

다음 글에서는 [Day 36: ORB 특징점 추출 원리]를 다룹니다.
👉 카메라 영상에서 특징점을 추출하는 ORB 알고리즘을 통해, 비전 기반 SLAM의 핵심 원리를 살펴보겠습니다.