[2025 ROS 스터디] 김예찬 #4주차 - SLAM과 내비게이션

SLAM은 Simultaneous Localization and Mapping로 로봇이 자신의 위치를 알아내고 동시에 환경의 지도를 만드는 기술이다. 이 기술은 로봇이 낯선 공간에서도 스스로 방향을 찾고 지도를 생성한다. 지도를 생성할 때 로봇이 라이다 혹은 카메라를 통해 생성하는데 이때 파티클 필터 또한 쌓여간다. 파티클 필터는 로봇의 위치를 예측하고 수정하는 데 사용되는 기술입니다. 이 방법은 무수히 많은 점(파티클)을 통해 현재 위치를 추정하고 많은 점들이 모여 로봇의 정확한 위치를 알려준다. IMU센서 또한 로봇이 얼마나 기울었고 회전했는지 측정하는 역할을 하고 위치를 추정한다.

 

지도를 생성할 때 gmapping을 많이 사용하는데 파티클 필터를 사용하며 기존의 파티클 필터보다 적은 수의 파티클을 활용하여 기본적으로 그리드맵을 제공한다. 지도를 작성할때 openCR과 같은 임베디드 시스템을 사용하며 메시지를 통헤 odometry 정보를 수집한다. 매핑을 완료하고 경로를 계산할때 A*, 다익스트라와 같은 알고리즘을 사용한다. 목적지를 지정하면 목표까지 최적 경로를 다음 알고리즘을 통해 계산된다. 만일, 장애물에 둘러쌓여있다면 알고리즘은 더이상 계산되지 않고 종료된다. 그래서 매핑을 할때 주변환경 또한 고려를 해서 매핑하는것이 좋다. 

 

가제보를 통한 시뮬레이션을 실행시킨 결과이다. 터틀봇의 처음 위치를 이니셜 포즈로 찍어주는데 연두색 화살표가 중구난방으로 퍼진걸 볼 수 있다. 이것은 텔레옵키로 터틀봇을 어느정도 움직이면 화살표가 모여 위치를 정확히 할 수 있다. 기존 매핑이 된 장애물들은 경로 생성 알고리즘을 통해 장애물을 피해서 경로를 생성한다.