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정밀 지도 생성 경험 — SLAM 방법론과 결과 정확도 검증 중심
정밀 지도를 생성하는 방법론으로는 SLAM(동시 위치 추정 및 지도 작성)을 수업에서 실습한 경험이 있습니다. LiDAR 데이터를 기반으로 로봇이 이동하면서 환경 지도를 점진적으로 쌓는 방식을 구현했습니다. 가장 어려웠던 건 루프 클로저였습니다. 같은 장소를 다시 방문했을 때 이전 지도와 일치시키는 과정에서 오차가 누적되면 지도가 틀어졌습니다. 이를 해결하기 위해 ICP 알고리즘으로 스캔 매칭 정확도를 높이는 방식을 적용했습니다. 결과적으로 소규모 실내 환경에서 10cm 이내 오차의 지도를 생성했고, 복도처럼 구조가 반복되는 환경에서는 오차가 커지는 한계도 확인했습니다.
정밀 지도는 생성 자체보다 어떤 환경에서 어떤 수준의 정확도를 보장하는지를 파악하는 것이 더 중요했습니다.
이 결의 특징
LiDAR 기반 SLAM 실습에서 루프 클로저 오차 누적 문제를 겪고 ICP 알고리즘으로 스캔 매칭 정확도를 높여 10cm 이내 오차의 지도를 만든 흔적입니다.
이 결이 통하는 자리
복도처럼 구조가 반복되는 환경에서 오차가 커지는 한계를 확인한 결이 구체적일 때 통합니다. 어떤 환경에서 어떤 정확도가 보장되는지 파악하는 것이 핵심이라는 관점이 평가되는 자리입니다.