Tech Knowledge Note

자율주행차의 뇌를 정교하게 만드는 기술🧠 1. 포즈 그래프 최적화란?포즈 그래프 최적화(Pose Graph Optimization)는 로봇이나 자율주행차가 이동하면서 얻은 위치 정보를 정리해, 가장 일관성 있는 지도와 이동 경로를 계산하는 과정입니다.쉽게 말해, 여러 번의 관측과 이동 정보를 하나의 “가장 그럴듯한 결과”로 정리하는 기술이죠.🧩 2. 그래프 구조의 기본 개념Graph-SLAM에서 환경은 **그래프(graph)**로 표현됩니다.노드(Node): 로봇이 지나간 위치나 자세엣지(Edge): 두 위치 사이의 상대적인 거리나 방향 정보포즈 그래프 최적화는 이 노드들과 엣지들의 관계를 고려해모든 위치가 실제 환경과 가장 잘 맞도록 조정하는 과정을 의미합니다.⚙️ 3. g2o 라이브러리란?**g2..

자율주행의 핵심 — 세계를 그래프로 표현하다!🔍 1. Graph-SLAM이란 무엇인가?SLAM(Simultaneous Localization and Mapping, 동시적 위치추정 및 지도작성)은로봇이나 자율주행차가 “자신의 위치를 추정하면서 환경의 지도를 동시에 작성” 하는 기술입니다.이 중 Graph-SLAM(Graph-based SLAM)은 이를 그래프(graph) 형태로 모델링하여보다 효율적이고 정밀하게 최적화하는 방법입니다.🧩 2. 그래프로 표현되는 SLAM의 구조Graph-SLAM은 로봇의 움직임과 관측을 노드(node)와 엣지(edge)로 표현합니다.노드(Node): 로봇의 위치(포즈, Pose)를 의미엣지(Edge): 센서로 측정된 상대 위치 제약(Relative constraint)즉..

― 자율주행의 핵심, 위치 추정(Localization)의 완성 ―🌍 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 융합하면차량은 단순히 위치를 아는 수준을 넘어,도로의 곡선, 경사, 장애물까지 인식하는 완벽한 위치 인식 능력을 가지게 됩니다.⚙️ 융합 Localization의 구조 이해Localization 시스템은 크게 3단계로 작동합니다.1️⃣ 센서 데이터 수집GPS: 차량의 절대 위치 좌표 (위도, 경도, 고도)IMU: ..