SLAM은 Simultaneous Localization and Mapping의 줄임말 입니다. 직역하면 “동시적 위치추정 및 지도 작성” 입니다. SLAM은 로봇이 3차원 공간상의 자신의 위치를 인식(Localization)하고, 동시에(Simultaneously) 공간의 3차원 지도도 만듭니다. 이를 매핑(Mapping)한다라고 표현합니다. SLAM 기술은 카메라를 이용하여 비전 SLAM, 스테레오 비전 SLAM, 레이저 라이다 SLAM, 자이로 라이다 SLAM등이 사용됩니다. 로봇시스템에 공간상의 위치인식은 대단히 어려운 분야였으며, 고성능의 컴퓨터 자원이 필요한 분야입니다. 수십년동안 연구의 결과, 최적의 알고리즘을 발전시켰고, 컴퓨팅 속도가 많이 향샹되어 요즘은 많은 분야에서 SLAM 시스템을 채용하고 있습니다.
< Intel SLAM Mapping SYSTEM>
<Stereo visual SLAM system (출처:https://www.researchgate.net)>
SLAM에 사용되는 센서는 크게, 거리 센서와 카메라를 이용한 비전 센서로 나눌 수 있다. 거리 센서는 초음파, 레이저, SONAR 등을 활용해 거리를 해석하는 센서이며 비전 센서는 카메라 센서를 통해 획득한 영상을 촬영해 해석한다는 의미이다. 센서를 사용하면 필연적으로 오차가 발생한다. 이러한 문제를 극복하기 위해 확율 기법이 사용된다. SLAM의 확율적 문제 해결을 위해 Kalman-Filter, Particle Filter, Graph기법등을 사용한다.
이 알고리즘은 다음 순서대로 프로그램을 수행합니다.
1) MSHC (multi-scale Harris corner) 특징점과SIFT 특징량의 추출
2) RANSAC (RandomSample Consensus)을 통한 물체 인식
3) 인식된 물체의 중심점까지의 정확한 거리 정보 획득
휴엔텍에서는 비전 SLAM에 사용되는 카메라 모듈을 양산 하고 있습니다. 싱글카메라 및 스테레오 카메라 SLAM 을 지원하며, 대각기준 160도 이상의 초광각 카메라 모듈은 비전 SLAM 시스템을 보다 더 넓은 영역의 위치 특이점을 효율적으로 찾아내고, 더욱 정확한 SLAM 알고리즘을 구현할 수 있게 합니다.
