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핵심 4단계
2D SLAM 종류 및 특징 (주로 LiDAR 기반)
바닥에 있는 벽만 따는 방식, 요즘 트렌드는 SLAM Toolbox라고 함...
| 이름 | 특징 | 장점 | 단점 |
| Gmapping | 필터 기반 (Rao-Blackwellized Paricle Filter) | 가볍고 설정이 쉬움 | 맵이 커지면 메모리 터짐 오래 돌리면 오차 심함 |
| Cartographer | 그래프 기반 (Graph SLAM) 구글 제작 | 정밀도 제일 좋음 오차가 거의 없음 | CPU를 많이 잡아먹음 세팅이 매우 복잡함 |
| SLAM Toolbox | Karto 기반 현재 ROS2의 표준 | 대형 지도도 잘 만듦 지도 저장/로드가 편함 | Nav2 기본 탑재라 딱히 단점이 없음 (2D 한정) |
3D SLAM 종류 및 특징 (Vision & LiDAR)
공간 전체를 다루는 방식
| 이름 | 센서 | 특징 | 졸작 적합성 |
| ORB-SLAM(1, 2, 3) | 카메라 (Mono/Stereo/RGBD) | 특징점(Feature) 기반 카메라만으로 성능이 좋음 지도가 Point로 나옴 | 좋지만 Nav2용 2D 지도로 변환하려면 추가 작업이 필요함 |
| RTAB-Map | 카메라 & 라이다 둘 다 됨 | 메모리 관리 기술이 있음 오래 돌려도 렉 X Nav2 호환성 좋음 | ZED 카메라 + Nav2 최적화 |
| LOAM / LIO-SAM | 3D 라이다 (velodyne 등) | 3D 라이다가 있으면 이게 좋음 | 3D 라이다가 없음... |
첫댓글 1. RTAB-Map를 carla 시뮬레이터에서 응용한 사례가 있는지 조사
2. RTAB-Map를 gazebo 시뮬레이터에서 응용한 사례가 있는지 조사
3. RTAB-Map의 localization 기능 조사 slam후에 맵을 이용하여 위치 추정하는건지
3. slam을 수행하는 AI 모델이 있는지 조사?