Tech Knowledge Note

오늘은 지금까지 진행해온 SLAM, Localization, Mapping 프로젝트를 마무리하면서,그동안 배운 내용을 종합적으로 정리해보려고 합니다.이번 글에서는 실제 논문 인용 대신, 지금까지의 학습을 토대로현재 기술이 어떤 방향으로 발전하고 있는지를 쉽게 풀어보겠습니다.📚 1. 정리의 목적지금까지 다뤄온 SLAM과 Localization 기술은 자율주행의 ‘눈’과 ‘귀’에 해당합니다.하지만 단순히 알고리즘을 이해하는 것을 넘어,이 기술들이 어떻게 진화하고 있고 앞으로 어떤 가능성이 있는지를한 번쯤 정리해보는 과정이 필요합니다.이번 글의 목표는 다음과 같습니다.지금까지 학습한 SLAM·Localization·Mapping의 핵심 개념을 정리하기최근 기술의 발전 방향과 한계점을 이해하기앞으로 학습을 이..

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.🚗 1. 프로젝트 개요이번 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.센서 융합(Localization)으로 차량의 정확한 위치를 추정LiDAR 기반 SLAM으로 지도..

오늘은 자율주행 기술의 핵심 중 하나인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)의 정확도 비교 실험을 함께 살펴보려고 합니다.SLAM은 말 그대로 ‘동시에 위치를 추정하면서 지도를 만드는 기술’인데요, 사용하는 센서나 알고리즘에 따라 결과의 정확도가 크게 달라질 수 있습니다.그래서 이번에는 여러 SLAM 알고리즘을 같은 조건에서 실험해보고, 어떤 알고리즘이 가장 정확한지 직접 비교해봤습니다.🔹 1. 실험에 사용한 알고리즘이번 비교에서는 대표적인 세 가지 SLAM 알고리즘을 선정했습니다.GMapping (2D LiDAR 기반)가장 오래되고 널리 쓰이는 라이다 기반 SLAM입니다.속도가 빠르고 실시간성이 뛰어나지만, 회전이나 잡음이 많은 구간에서는 오차가 커지는 단점이..

Google이 만든 실시간 SLAM의 정밀도를 높이는 비밀🧠 1. Cartographer란 무엇인가?Google Cartographer는 자율주행 로봇과 차량을 위해 개발된실시간 2D·3D SLAM 오픈소스 라이브러리입니다.주요 특징은 다음과 같습니다.실시간 맵핑: 빠른 연산으로 이동 중에도 지도 작성 가능센서 융합 기반 구조: LiDAR, IMU, GPS 등 다양한 센서를 결합정확한 Loop Closing: 누적된 오차를 자동으로 보정즉, Cartographer는 로봇의 ‘눈과 기억’을 동시에 담당하는 똑똑한 뇌라고 할 수 있습니다.🧩 2. 왜 IMU를 융합해야 할까?IMU(Inertial Measurement Unit)는가속도(acceleration)와 각속도(angular velocity)를 측..

눈과 위성이 함께 그리는 자율주행의 지도🧠 1. Visual SLAM과 GPS, 왜 융합해야 할까?Visual SLAM은 카메라 영상을 이용해 로봇의 위치를 추정하고 지도를 작성하는 기술입니다.한편 GPS는 절대 좌표 정보를 제공하지만, 도심이나 실내처럼 신호가 약한 환경에서는 정확도가 떨어집니다.이 두 기술을 결합하면,SLAM의 “정밀한 상대 위치 정보”와 GPS의 “절대 위치 정보”가 만나더욱 안정적이고 일관된 위치 추정이 가능합니다.즉, 눈(Visual SLAM)과 위성(GPS)이 서로의 약점을 보완하는 셈이죠.🌐 2. ROS2에서의 융합 구조 개요ROS2(Robot Operating System 2)는 센서 융합을 위한모듈형 통신 구조와 고성능 노드 시스템을 제공합니다.Visual SLAM +..

로봇이 ‘이미 왔던 길’을 알아차리는 순간🧠 1. Loop Closing이란?자율주행이나 SLAM 시스템에서 **Loop Closing(루프 클로징)**은로봇이 이동 중 “예전에 방문했던 장소”를 다시 인식해,누적된 오차를 보정하는 핵심 기술입니다.쉽게 말해,“로봇이 길을 돌고 나서, 이곳이 처음 출발한 곳임을 깨닫는 과정”이라고 할 수 있습니다.이 과정이 없다면, 로봇의 경로는 점점 왜곡되어지도 전체가 휘어지거나 겹치지 않게 됩니다.🧩 2. Loop Closing의 필요성SLAM 시스템은 센서 데이터를 통해 위치를 추정하지만,센서 오차와 누적된 계산 편차 때문에시간이 지날수록 지도 정확도가 떨어지는 문제가 발생합니다.Loop Closing은 이러한 누적 오차를 바로잡아지도의 일관성을 회복시켜 줍니다..

이론에서 실제로 — 로봇이 세상을 그리는 방법🧭 1. 오늘의 목표지난 글에서 우리는 Graph-SLAM의 구조와, 포즈 그래프 최적화를 수행하는g2o 라이브러리의 개념을 학습했습니다.오늘은 이론을 넘어, 실제 데이터를 활용하여Graph-SLAM이 어떻게 동작하는지 체험하는 시간입니다.즉, “지도와 경로가 만들어지는 순간”을 직접 눈으로 확인하는 것이죠.🧩 2. 구현 실습의 큰 그림Graph-SLAM 구현은 데이터 수집 → 그래프 구성 → 최적화 → 결과 시각화이 네 단계로 진행됩니다.1️⃣ 데이터 수집 (Sensor Input)LiDAR, IMU, GPS 등 다양한 센서에서 데이터를 수집합니다.로봇은 각 지점에서 주변 환경의 거리나 형태를 관측합니다.2️⃣ 그래프 구성 (Graph Building)로..

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: ..