SLAM - 실시간 위치 추정 및 지도 재구축 시스템

4-09 길을 알아서 찾아가는 로봇처럼 센서로 본 세상과 지도를 맞춘다.

내비게이션에 저장되어 있는 지도는 최신 업데이트를 한다고 해도, 지도 제작사에서 수집한 과거의 정보를 기반으로 한다. 새로운 길이 날 수도 있고 이정표가 될 만한 건물이 사라질 수도 있다. 이를 보완하기 위해 자율 주행자동차는 각종 센서들을 통해 얻은 정보를 바탕으로 실시간으로 위치를 추정하고 지도를 재구축하는 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)을 활용한다.

로봇 청소기의 자체 지도 생성 - 방의 구조를 측정을 통해 재 구축한다.

SLAM은 자율 주행보다 로봇 분야에서 먼저 시작되었다. 집안을 청소하는 로봇 청소기는 바닥을 다니면서 자신이 갈 수 있는 집안의 지도를 스스로 생성해 낸다. 그리고 그 지도 정보에 따라서 빈틈없이 체계적으로 청소를 하고 난 다음 충전 슬랏으로 다시 돌아오는 작업까지 진행한다. 가구 배치가 바뀌어도 중간에 예상치 못한 장애물이 있어도 스스로 조정해서 진행할 수 있다.   

라이더 센서를 통해 건물의 위치와 길에 대한 정보를 실측해서 확인할 수 있다.

로봇처럼 제한된 공간이 아닌 공로를 주행하는 자율주행 자동차에서 SLAM은 부정확한 지도를 보완하고, 특히 진행 방향을 보정하는 역할을 한다. 카메라와 라이더 같은 센서들로부터 주변 상황에 대한 정보를 취합해서 가상의 3D Map을 구성하고 난 뒤에 이를 지도상의 정보와 맞추어 본다. 위치뿐 아니라 방향도 3D Point들을 맞추어 보면서 조정하게 된다.

특징적인 부분들을 매칭해서 어긋난 위치와 방향을 조정한다.

마치 관광지에서 우리가 지도를 보면서 랜드 마크를 찾아 위치를 파악한 후 목적지로 향하는 길을 찾는 것과 같은 원리이다. GPS 신호와 데이터 상의 지도 정보들은 센서를 통한 실시간으로 들어오는 영상 정보를 통해 최종적으로 확인. 보정된다. 그리고 재구축된 지도의 특징들은 데이터 베이스에 있는 지도 정보의 업데이트에도 활용할 수 있다.