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October 18, 2024
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 자율 시스템의 기본 기술로, 장치가 환경 내 위치를 확인하면서 실시간 매핑을 수행할 수 있도록 해줍니다. 두 가지 주요 SLAM 기술은 LiDAR SLAM과 Visual SLAM이며, 각각은 3D 지도 작성을 위해 서로 다른 센서를 활용합니다. 두 기술 모두 뚜렷한 장점과 한계를 제공하므로 자율주행차, 로봇공학, 실내 내비게이션과 같은 다양한 애플리케이션에 적합합니다. 이 기사에서는 이 두 가지 SLAM 기술의 차이점, 성능 및 산업 전반의 용도를 살펴보겠습니다.
LiDAR SLAM(Light 감지 및 거리 측정 SLAM)은 레이저 센서 기술을 활용하여 주변 환경에 대한 매우 정확한 3D 지도를 생성합니다. 레이저 펄스를 방출하고 비행 시간(ToF)을 계산함으로써 거리를 측정하고 복잡한 영역을 정밀하게 매핑할 수 있습니다.
높은 정밀도: LiDAR SLAM은 자율 주행 차량 및 실외 매핑과 같이 정밀 매핑이 중요한 환경에서 탁월한 성능을 발휘합니다.
까다로운 조건에서도 견고함: LiDAR는 저조도, 안개 또는 먼지와 같은 불리한 조건에서도 잘 작동하므로 GPS가 거부된 지역에서 작동하는 자율 시스템에 대한 적응성이 뛰어납니다.
3D 매핑 기능: 상세한 3D 포인트 클라우드를 생성하는 기능 덕분에 LiDAR는 고해상도 매핑을 위한 최고의 선택이 되었습니다.
높은 비용: LiDAR 센서의 비용은 카메라에 비해 상당히 높기 때문에 예산에 민감한 애플리케이션에서의 채택이 제한됩니다.
좁은 시야: LiDAR는 시야가 제한되어 있어 모퉁이 주변이나 물체 위에 있는 장애물을 감지하는 효율성이 떨어집니다.
높은 처리 수요: LiDAR는 막대한 양의 데이터를 생성하므로 강력한 하드웨어와 고급 데이터 처리가 필요합니다.
Visual SLAM은 카메라 센서와 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 환경을 매핑하고 장치의 움직임을 실시간으로 추적합니다. Visual SLAM은 여러 프레임에 걸쳐 주요 시각적 특징을 식별하고 추적함으로써 카메라의 움직임을 추정하고 3D 지도를 구축합니다.
비용 효율성: Visual SLAM은 저렴한 카메라를 사용하므로 LiDAR에 비해 비용 효율적인 SLAM 솔루션입니다.
더 넓어진 시야각: 카메라는 시야각이 더 넓어 증강 현실(AR) 또는 가상 현실(VR) 애플리케이션과 같은 동적 환경에서 물체를 감지하는 데 이상적입니다.
다용성: Visual SLAM은 적응성이 뛰어나 드론부터 모바일 로봇까지 다양한 장치에 사용되며 실내 내비게이션 및 AR/VR을 위한 유연한 솔루션을 제공합니다.
조명 감도: Visual SLAM은 조명이 밝은 환경에 의존하며 조명이 낮거나 반사가 심한 조건에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
낮은 정밀도: 거리 측정과 관련하여 LiDAR SLAM은 보다 정확한 결과를 제공합니다.
기능이 풍부한 환경 필요: Visual SLAM은 기능이 풍부한 환경(예: 가장자리, 모서리)에서 더 나은 성능을 발휘하며, 이는 희박하거나 단순한 영역에서는 어려울 수 있습니다.
LiDAR SLAM: 레이저 기반 측정을 통해 LiDAR SLAM은 뛰어난 정확도를 제공하므로 크고 복잡한 환경에서 정밀 매핑에 적합합니다.
Visual SLAM: Visual SLAM은 이미지를 더 빠르게 캡처할 수 있지만 정확도는 일반적으로 낮기 때문에 정확한 거리 측정이 필요한 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.
LiDAR SLAM: 조명 조건이나 시각적 혼란의 영향을 받지 않고 까다로운 환경에서 더욱 안정적이며, 저조도 조건이나 안개나 먼지와 같은 열악한 환경에서도 잘 작동합니다.
Visual SLAM: Visual SLAM은 조명이 어두운 곳에서는 어려움을 겪을 수 있지만 LiDAR SLAM이 어려움을 겪을 수 있는 반사 표면이 있는 환경에서는 더욱 강력할 수 있습니다.
LiDAR SLAM: 자율주행차, 대규모 실외 매핑 등 고해상도 3D 매핑이 필요한 산업에서 일반적으로 사용됩니다.
Visual SLAM: AR/VR 장치부터 모바일 로봇에 이르기까지 광범위한 플랫폼에 배포할 수 있는 기능을 갖추고 있어 다양한 산업, 특히 실내 내비게이션 및 AR 애플리케이션에 적용할 수 있습니다.
LiDAR SLAM: LiDAR 시스템은 높은 비용과 고급 하드웨어 요구 사항으로 인해 최대 정확도가 필요한 고예산 프로젝트에 적합합니다.
Visual SLAM: Visual SLAM은 구현이 더 저렴하고 간단하므로 비용 효율성과 배포 용이성이 우선시되는 프로젝트에 널리 사용됩니다.
자율 주행: LiDAR SLAM은 자율 차량의 장애물을 감지하고 환경을 매핑하는 데 중요합니다. Visual SLAM은 상황 인식을 향상하여 LiDAR를 보완할 수 있습니다.
증강 현실 및 가상 현실: Visual SLAM은 AR/VR 애플리케이션에 필수적이며 실시간으로 정확한 추적 및 개체 배치를 가능하게 합니다.
로봇 공학: LiDAR SLAM과 Visual SLAM은 모두 로봇 공학에 사용됩니다. LiDAR는 정밀한 탐색이 필요한 산업용 로봇에 선호되는 반면 Visual SLAM은 드론 및 소형 로봇 시스템에 사용됩니다.
실내 내비게이션: Visual SLAM은 시각적으로 풍부한 환경에서의 경제성과 적응성으로 인해 실내 내비게이션에 자주 사용됩니다.
LiDAR SLAM과 Visual SLAM은 각각 뚜렷한 장점을 제공하므로 다양한 애플리케이션에 적합합니다. LiDAR SLAM은 조명이 좋지 않거나 GPS가 거부되는 지역의 고정밀 3D 매핑 및 탐색에 이상적인 반면, Visual SLAM은 특히 AR, VR 및 실내 탐색과 같은 다양한 플랫폼을 위한 비용 효율적이고 유연한 솔루션입니다. .
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