SLAM이란 무엇입니까?

닭이 먼저냐, 달걀이 먼저냐

벽을 지도에 그려 넣으려면, 로봇은 그 벽을 보았을 때 자신이 어디에 있었는지 알아야 합니다. 그런데 자기 위치를 알려면 지도가 필요합니다. 동시적 위치 추정 및 지도 작성(simultaneous localisation and mapping)의 줄임말인 SLAM은 이 둘을 한꺼번에 합니다. Durrant-Whyte와 Bailey는 2006년 튜토리얼에서 이미 이 일반적인 방법을 잘 이해되고 확립된 로봇공학의 한 부분이라고 불렀으며, 동시에 특히 복잡한 실외 환경에서는 실제적인 문제가 남아 있다고 짚었습니다.

단계별 작동 방식

1. 움직임 추정. 바퀴의 회전수, 자이로스코프와 가속도계, 또는 바닥이 카메라 앞을 미끄러지듯 지나가는 모습이 로봇이 얼마나 움직였는지에 대한 첫 추정치를 줍니다. 옵티컬 플로우가 무엇인지도 읽어 보십시오.
2. 주변 살피기. 카메라, 레이저 스캐너, 또는 ToF 센서가 벽, 모서리, 가구를 측정합니다.
3. 맞춰 보기. 로봇은 지금 보이는 것을 지금까지 그린 지도와 비교합니다. ‘이것이 1분 전에 본 그 모서리일까?’
4. 둘 다 바로잡기. 움직임 추정과 측정값이 어긋나는 곳에서는 자기 위치와 지도를 함께 고치고, 각각이 얼마나 불확실한지도 계속 추적합니다.

드리프트, 그리고 루프 클로저

움직임 추정은 모두 조금씩 틀리고, 그 오차는 쌓입니다. 집 안을 한참 돌아다닌 뒤라면, 바퀴 회전수만 센 로봇은 부엌을 엉뚱한 자리에 그릴 것입니다. 바로잡을 기회는 로봇이 이미 지도에 그린 장소를 알아볼 때 옵니다. 이 ‘루프 클로저(loop closure)’로 로봇은 자신이 얼마나 어긋났는지 알게 되고, 그 보정을 지나온 경로 전체에 나누어 반영해 뒤쪽의 지도까지 반듯하게 바로잡을 수 있습니다.

SLAM을 만나는 곳

• 로봇청소기. 앱에 평면도를 보여 주고 방마다 나누어 청소하는 제품이 그렇습니다.
• 증강 현실. 휴대폰과 헤드셋에서 가상의 소파를 실제 바닥에 고정해, 그 주위를 걸어 다녀도 제자리에 있게 합니다.
• 실내 드론과 로봇. 위성 위치 측정이 닿지 않는 곳에서 쓰입니다.
• 자율주행차. 미리 만든 지도와 실시간으로 보이는 것을 결합합니다.

아직 어려운 점

Cadena 등은 2016년 리뷰 논문에서 30년에 걸친 눈부신 발전과 산업계로의 꾸준한 확산을 설명하면서도, 장기간 지도 작성에서의 견고함을 비롯한 미해결 문제를 제시했습니다. 이들은 SLAM이 이미 해결된 문제인지도 물었는데, 대략적인 답은 로봇과 장소, 그리고 얼마나 잘 작동해야 하는지에 달려 있다는 것이었습니다. 가정에서 어려운 부분은 익숙한 것들입니다.

• 물건이 움직입니다. 로봇이 지나갈 때마다 의자, 문, 가방, 사람이 장면을 바꿔 놓습니다.
• 장소가 서로 비슷해 보입니다. 장식 없는 흰 복도 두 개는 헷갈리기 쉽습니다.
• 유리와 거울은 빛을 쓰는 센서를 속입니다. 자세한 내용은 유리와 거울이 로봇을 헷갈리게 하는 이유(영어)에 있습니다.
• 빛은 낮과 밤에 따라 달라지는데, 카메라에는 이것이 중요합니다.

집의 지도는 개인적인 정보입니다

평면도는 집이 얼마나 넓은지, 구조가 어떤지, 그리고 시간이 지나면 사람들이 하루를 어디에서 보내는지까지 보여 줍니다. 지도를 만드는 로봇을 집에 들이기 전에, 지도가 어디에 보관되는지, 집 밖으로 나가는지, 지울 수 있는지, 그 밖에 누가 볼 수 있는지 물어보십시오. 자세한 내용은 가정용 로봇과 카메라 개인정보(영어)에 있습니다.

Alkyon의 설계

집 안을 날아다니는 동반자에 대한 저희 콘셉트인 Alkyon은 자체 깊이 센서로 집의 3D 지도를 만들고, 그 지도를 집 안에 있는 도킹 스테이션에 보관하도록 설계되었습니다. 저희 시뮬레이션에서 Alkyon은 그 지도 위에서 경로를 계획하고, 아직 보지 못한 공간 쪽으로는 날아가지 않습니다. 지도를 기준으로 자기 위치를 바로잡는 일은 저희에게 남은 과제 가운데 하나입니다. Alkyon은 개발 중인 콘셉트이며, 유럽 전용입니다. 더 알아보시려면 실내 드론이 길을 찾는 방법(영어)을 읽어 보십시오.

출처(2026년 11월 4일 확인): Durrant-Whyte, Bailey, simultaneous localization and mapping: part I, IEEE Robotics & Automation Magazine, 2006; Cadena 외, past, present, and future of simultaneous localization and mapping, IEEE Transactions on Robotics, 2016. 일반 정보입니다.