본 내용은 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술에 대해 포괄적으로 다루며, 로봇과 자율 시스템이 GPS 없이 자신의 위치를 파악하고 주변 환경의 지도를 실시간으로 작성할 수 있도록 하는 핵심 기술로 소개합니다.
SLAM의 중요성과 기본 원리를 설명하면서, 베이지안 추정, 선형대수, 그래프 이론 등의 수학적 개념을 활용하여 기술의 작동 원리를 체계적으로 설명합니다.
비주얼 SLAM, 라이다 SLAM, IMU와 같은 다양한 센서를 활용한 SLAM의 유형 및 주요 알고리즘(EKF-SLAM, FastSLAM, Graph-Based SLAM 등)에 대한 설명도 포함되어 있습니다.
이와 함께 자율주행차, 드론, 산업용 로봇, AR/VR과 같은 다양한 응용 분야에서 SLAM이 어떻게 활용되고 있는지 구체적으로 다루며, 오류 최소화, 계산 효율성, 복잡한 환경에서의 정확성 유지와 같은 기술적 도전 과제와 딥러닝 통합 및 실시간 처리 기술과 같은 최신 발전 방향도 제시하고 있습니다.
본 내용은 SLAM 기술의 이론적 이해와 실무적 응용에 대한 깊이 있는 통찰을 제공합니다.
저는 전북대학교 전자공학부에서 학사 과정을 마무리하며, AI Robotics 연구실에서 1년 반 동안 학부연구생으로서 자율 주행과 로봇 기술의 최전선에서 연구를 수행해왔습니다. 특히 SLAM, 센서 융합, GPS-독립형 내비게이션 분야에 깊이 몰두하여 혁신적인 솔루션 개발에 주력해왔습니다.
제 연구의 주요 성과로, KROS에 발표한 "구조화된 환경에서 QR 코드 기반 센서 융합 기법을 이용한 이동 로봇의 위치 추정 향상" 논문을 통해 QR 코드와 센서 융합 기술을 활용한 새로운 위치 추정 방법론을 제시했습니다. 이는 이동 로봇의 위치 추정 정확도를 획기적으로 개선하는 성과를 이루어냈습니다.
실전 경험을 쌓기 위해 KATRI 대학생 창작 모빌리티 대회에 2년 연속 참가했으며, 이를 통해 자율 주행 기술의 실무적 이해와 팀 협업 역량을 크게 향상시켰습니다. 이러한 경험들은 SLAM의 이론과 실제를 통합적으로 이해하는 데 큰 밑거름이 되었습니다.
앞으로는 GIST 자율주행 연구실에서 석사 과정을 시작하며, 자율 주행 기술의 새로운 지평을 열어가는 연구에 전념할 예정입니다. 본 저서는 SLAM에 대한 저의 열정과 실질적인 연구 경험을 담아, 이 분야를 공부하고자 하는 분들에게 실용적인 지침서가 되고자 집필되었습니다. 이 책이 여러분의 SLAM 학습 여정에 든든한 나침반이 되기를 희망합니다.