SLAM (동시적 자기 위치 추정 및 지도 작성)

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이란 로봇이 알 수 없는 환경을 "걸으면서 지도를 그리고, 동시에 자신이 어디를 그리고 있는지 아는" 기술입니다. GPS가 없는 환경에서 로봇은 자체 센서만으로 이를 해냅니다.

해결하는 문제

공장, 지하주차장, 상업시설에서 자율 주행하려면 모바일 로봇은 세 가지 질문에 답해야 합니다: 내가 어디인지, 주변은 무엇인지, 어떻게 갈지. SLAM은 앞의 두 가지를 한 번에 해결합니다. 라이다/카메라가 환경을 수집하면 알고리즘이 점유 격자 지도를 실시간으로 만들면서 로봇의 현재 위치를 지도 위에 표시합니다. 지도와 위치가 있어야 경로 계획(세 번째 질문)이 성립합니다.

SLAM이 없는 로봇은 자기 테이프 AGV처럼 고정 궤도만 갈 수 있고, 경로를 바꾸려면 테이프를 다시 깔아야 합니다. SLAM 탑재 로봇은 한 번 지도를 만든 뒤 지도 위에서 자율 주행하며, 배치가 바뀌면 다시 지도를 만들면 됩니다.

주요 스펙 보는 법

지도 정밀도: 지도와 실제 환경의 편차. 양산 섀시는 일반적으로 센티미터급이 요구되며, 도킹 작업은 반복 위치 정밀도까지 봐야 한다.
루프 인식: 한 바퀴 돌아 원점에 왔을 때 "여기에 와 본 적 있다"고 알아채는 능력. 긴 복도와 큰 공장에서 지도 드리프트를 결정한다.
측위 주파수와 지연: 갱신 주파수가 높을수록 동적 장애물 회피가 빠르며, 일반적으로 10Hz 이상 필요.
센서 종류: 2D 단선 라이다는 평면 지도만 만들어 걸린 간판과 낮은 장애물을 못 본다. 3D 다중 라인 라이다는 입체 공간을 그려 장애 회피와 낙하 방지를 함께 해결한다.

흔한 오해

오해 1: SLAM은 옵션 기능이다. 자율주행 로봇의 인프라이지, 보너스가 아니다. SLAM 없는 로봇은 "조종차"에 불과하다.

오해 2: 센서가 많을수록 SLAM이 안정적이다. 다중 센서 융합은 보정과 고장 지점을 늘린다. 단일 3D 다중 라인 라이다가 대부분의 실내에서 정밀도·신뢰성·비용 면에서 더 낫다.

오해 3: "지도가 만들어지나"만 본다. 더 중요한 건 장거리 드리프트, 동적 환경, 좁은 통로와 낮은 장애물에서의 실성능 - 그래야 제품 차이가 난다.

SLAM (동시적 자기 위치 추정 및 지도 작성)

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