OPEN Source SLAM : 2 일차 RTAB-MAP 의 의미와 특징 알아보기

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OPEN Source SLAM : 2 일차 RTAB-MAP 의 의미와 특징 알아보기

 

Several Open-Source SLAM algorithms : day 2 features of the RTAB-MAP 

 

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RTAB-MAP 이란?

   RTAB-MAP은 2013, 2017년도의Labbe 와 Michaud가 개발한 매핑 기법이다. 이는 Real-Time Appearance-Based Mapping을 뜻한다. 직역해 보자면 실시간 외관 기반의 지도작성이라는 뜻을 가진다. SLAM에서는 지도작성과 동시에 현재 차량의 위치와 자세를 파악하는 것을 동시 다발적으로 한다는 의미이기에 RTAB-Map과 비슷한 의미라고 판단되어진다. 하지만 가장 요점은 맵의 크기를 제한하는 방식으로 루프클로져가 고정된 시간제한 내에 이뤄지게끔 하는 목표로 개발되어졌다. 현재는 다양한 시도끝에 독립적인  C++ 라이브러리와 ROS 패키지를 통해 개발되었다[1].

  

RTAB-MAP 의 특징 

   RTAB-MAP이 잘 수행되기 위해서는 여러가지 프로세스들이 필수적으로 요구된다. 동시 다발적으로 여러 프로세스가 진행됨에 따라 실질적인 작업수행이 어떻게 이뤄져야 하는지 알아보자.

 

1. RTAB-MAP의 계산량 제한 (Online Processing)

#여기서의 온라인은 인터넷 온라인이 아닌 하나의 라인위에서 프로세스된다는 뜻으로 보여짐

   SLAM 모듈에서의 Output은 다음 센서 데이터가 입력되기 전에 나오는 것으로 한정되어야 한다. 그래프를 기반으로 하는 SLAM의 경우에는 맵의 크기가 커짐에 따라 루프클로져를 탐색하고 그래프를 최적화하고 맵들을 조립하는데 더 많은 시간이 걸리기 마련이다.  또한 제어, 항법, 장애물 회피와 같은 알고리즘의 수행을 통합하기 위해서는 최소한으로 계산이 걸리게끔 하는것이 필요하다.  

 

2. 강건하고 미끌림이 적은 오도메트리

   루프클로져를 탐지하는것은 대부분의 오도메트리 미끌림을 수정시킬 수 있다. 실제 환경에서는 흔히 맵에서 자신의 위치를 파악할 수 없다. 왜냐하면 새로운 지역을 탐색하거나 특징점이 부족한 상황이 많기 때문이다. 로컬라이제이션(자신의 위치 및 자세 파악 작업)이 잘 이루어져야 제어 및 항법이 잘 이뤄질 것이라는것을 잊지말자.

 

3. 강건한 Localization

   SLAM에 대한 접근은 과거에 탐색했던 지역을 알아보아야 맵의 수정이 가능해 진다. 동적환경과 조도변화 그리고 지형변화 혹은 반복적인 환경이 부정확하고 올바르지 않은 로컬라이제이션 수행으로 이끌 수 있다.

 

4. 유용한 지도 생성과 개척

   대부분 Occupancy Grid Map을 이용하기 때문에 SLAM을 개발하기 위해서는 Occupancy Grid를 이용하는것이 가장 효율적인 방법이다. 또한 대부분의 환경이 정적인 환경이라고 한다면 매핑을 수행한 후 로컬라이제이션 단계로 넘어가는것이 좋다.

 

5. Multisession mapping

   로봇이 이전에 생성된 맵에서부터의 상대적인 위치를 알지 못할때, 이전에 이미 방문한 위치로의 길을 계획하는 것을 할수가 없게 된다. 이러한 매핑프로세스가 셧다운되거나 이미 방문한 곳에서 새로운 지도를 구축할때, Multisession mapping 알고리즘이 필요하다. 자기 자신의 촘조로 인한 맵을 만들고 이전 방문 위치를 탐색할때, 2개의 각각의 맵의 변환 및 통합이 계산되면서 다시 매핑하거나 하는 상황을 피하게 해주어 정확한 위치파악을 도와주기 때문이다.

 

  이와같은 수행들이 잘 이뤄져야만이 실시간으로 외관특징점을 기반으로 Visual SLAM 혹은 LiDAR SLAM을 수행할 수 있을것으로 보인다. 다음엔 LiDAR SLAM과 Visual SLAM들 중 어떤 알고리즘들이 존재하는지를 살펴보도록 하자.

 

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<참고문헌>

[1] RTAB-Map as an opensource lidar and visual simultaneous localization and mapping library for large scale and long term online operation, Mathhieu Labbe, 2018