Day 34: FastSLAM 개념 (입자 필터 기반 SLAM)

1. 서론

앞선 글에서 우리는 EKF-SLAM의 원리와 Python 구현을 살펴보았습니다.
하지만 EKF-SLAM은 환경이 넓어지고 랜드마크 수가 많아질수록 계산량이 기하급수적으로 증가하는 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위해 등장한 알고리즘이 바로 FastSLAM입니다.

이번 글에서는 FastSLAM의 개념과 동작 원리를 직관적으로 풀어보겠습니다.

FastSLAM 개념 (입자 필터 기반 SLAM)

 

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2. FastSLAM이란?

FastSLAM은 입자 필터 기반 SLAM으로, 로봇의 경로 추정과 지도 작성을 분리하여 더 빠르고 효율적으로 문제를 해결합니다.

• 경로 추정: 입자 필터(Particle Filter)를 사용해 여러 후보 위치를 동시에 추정
• 지도 작성: 각 랜드마크별로 독립적인 EKF(확장 칼만 필터)를 적용
• 핵심 아이디어: “로봇 위치는 입자 필터, 지도는 EKF” → 두 가지 장점을 결합

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3. 핵심 원리 (쉽게 설명)

(1) 입자 필터(Particle Filter)

• 로봇의 위치를 단 하나로 결정하지 않고, 여러 개의 가설(입자)로 나눠 추정
• 센서 데이터와 비교해 더 신뢰할 수 있는 입자는 유지, 나머지는 제거

(2) FastSLAM 구조

1. 로봇이 움직일 때마다 입자 집합을 업데이트
2. 각 입자는 “자신만의 지도”를 갖고 랜드마크를 추정
3. 시간이 지날수록 올바른 입자는 강화되고, 잘못된 입자는 사라짐
4. 결과적으로, 가장 가능성 높은 로봇 위치와 지도가 남게 됨

➡ 한마디로, FastSLAM은 “여러 명이 동시에 추리 게임을 하다가, 가장 정답에 가까운 사람만 끝까지 살아남는 구조”라고 이해할 수 있습니다.

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4. FastSLAM의 장점과 한계

✅ 장점

• 대규모 환경에서도 계산량이 줄어 속도가 빠름
• 랜드마크 수가 많아도 병렬적으로 처리 가능
• 확률적 접근으로 다양한 불확실성 처리 가능

❌ 한계

• 입자 수가 적으면 정확도가 떨어짐
• 입자 수가 많아지면 속도 저하 발생
• 센서 노이즈가 크면 안정성이 떨어질 수 있음

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5. 실제 응용 사례

• 자율주행차: 복잡한 도로망에서 빠른 위치 추정
• 로봇청소기: 다양한 구조의 집에서도 안정적인 지도 작성
• 드론: 실내·지하 공간에서의 경로 탐색

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6. 마무리

FastSLAM은 EKF-SLAM의 한계를 극복한 차세대 SLAM 알고리즘으로, 파티클 필터와 EKF를 결합하여 효율적이고 실용적인 해법을 제공합니다.
자율주행차, 로봇청소기, 드론 등 실제 활용 범위가 매우 넓으며, 현대 SLAM 연구의 중요한 기반이 되고 있습니다.

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🔜 다음 글 소개

다음 글에서는 [Day 35: FastSLAM 간단 시뮬레이션]을 다룹니다.
👉 실제 Python을 활용해 FastSLAM을 간단히 시뮬레이션하며, 이론이 어떻게 동작하는지 직접 체험해보겠습니다.