슬램(SLAM)과 경로 계획: 로봇이 지도를 만들고 스스로 움직이는 과정 > 경로 계획 및 자율 주행 알고리즘

로봇이 주변 환경을 인지하고, 특정 목표 지점까지 스스로 이동하며 임무를 수행하는 데 필수적인 두 가지 핵심 기술이 있습니다. 바로 **슬램(SLAM: Simultaneous Localization and Mapping)**과 **경로 계획(Path Planning)**입니다. SLAM은 로봇에게 '내가 어디에 있으며, 주변은 어떻게 생겼는가?'라는 질문에 답하게 하고, 경로 계획은 '어디로 어떻게 가야 하는가?'라는 질문에 답하게 합니다. 이 두 기술은 로봇에게 지도를 만들고 스스로 움직이는 능력을 부여하여 진정한 자율성을 가능하게 합니다.

슬램과 경로 계획은 서로 밀접하게 연관되어 상호 보완적인 관계를 가집니다. SLAM이 없다면 로봇은 자신이 어디에 있는지 모르고 지도를 가지고 있지 않아 경로를 계획할 수 없으며, 경로 계획이 없다면 SLAM을 위해 로봇이 능동적으로 움직이거나 목표 지점으로 이동할 수 없습니다. 이 설명을 통해 SLAM과 경로 계획이 무엇이며, 어떻게 로봇의 지도 제작과 자율 이동을 가능하게 하는지, 그 상호작용과 핵심 과정을 자세히 파헤쳐 보겠습니다. 

로봇이 새로운 공장이나 건물에 처음 투입되어 "자율적으로 배송 업무를 수행하라"는 명령을 받았을 때, 로봇은 SLAM을 통해 환경 지도를 만들고 자신의 위치를 파악한 다음, 이 지도를 바탕으로 경로 계획을 수립하여 물품을 운반하는 과정을 반복합니다.

1. 슬램(SLAM): 로봇의 지도와 나침반

SLAM은 Simultaneous Localization and Mapping의 약자로, "로봇이 미지의 환경에서 자신의 위치를 추정(Localization)하는 동시에, 주변 환경의 지도를 실시간으로 구축(Mapping)하는 기술"입니다. 

SLAM이 필요한 이유:

GPS는 실내, 지하, 건물 밀집 지역 등에서 사용하기 어렵거나 정밀도가 낮습니다.

미리 지도가 없는 환경에 로봇이 투입될 경우, 지도를 만들고 자신의 위치를 알아야 이동할 수 있습니다.

작동 원리:

센서 데이터 획득: 로봇은 카메라(Visual SLAM), 라이다(LiDAR SLAM), 초음파 센서 등 다양한 센서에서 주변 환경 정보를 지속적으로 획득합니다.

특징점 추출: 센서 데이터에서 주변 환경의 특징점(Feature Point, 랜드마크)을 추출하고 추적합니다.

위치 추정: 추출된 특징점들의 변화를 분석하여 로봇의 움직임(오도메트리)과 현재 위치 및 자세(로봇 포즈)를 추정합니다.

지도 구축 및 업데이트: 로봇의 추정된 위치를 기반으로 새로운 환경 정보를 지도에 추가하거나 기존 지도를 정교하게 만듭니다.

루프 클로저(Loop Closure): 로봇이 이전에 방문했던 장소에 다시 돌아왔을 때, 이를 인식하여 누적된 오차를 수정하고 지도를 더욱 일관성 있게 만드는 핵심 과정입니다.

결과: SLAM은 로봇에게 정확한 환경 지도와 그 지도 안에서 **자신의 현재 위치(포즈)**라는 두 가지 필수 정보를 제공합니다.

2. 경로 계획(Path Planning): 로봇의 이동 전략

경로 계획은 "로봇이 현재 위치에서 목표 위치까지 이동하기 위한 최적의 경로(sequence of actions or waypoints)를 찾는 과정"입니다. 이때 최적의 경로는 장애물을 피하고, 시간, 에너지, 안전 등의 제약 조건을 만족해야 합니다. 

경로 계획의 3단계:

전역 경로 계획(Global Path Planning): SLAM을 통해 구축된 전체 환경 지도를 기반으로 시작점에서 목표점까지의 전체적인 최적 경로를 계산합니다. 주로 A*, RRT 등의 알고리즘을 사용하며, 정적인 장애물 회피에 초점을 맞춥니다.

지역 경로 계획(Local Path Planning): 전역 경로를 따라가는 동안 로봇 주변의 센서 데이터를 기반으로 실시간으로 변하는 동적 장애물을 회피하고, 로봇의 동역학적 제약(속도, 가속도)을 고려하여 즉각적인 움직임 경로를 생성합니다. DWA, TEB, MPC 등의 알고리즘이 사용됩니다.

모션 계획(Motion Planning): 계획된 경로를 실제로 따라가기 위해 로봇의 관절 각도, 속도, 토크 등 구체적인 움직임 명령을 생성하는 단계입니다.

결과: 경로 계획은 로봇에게 목표 지점까지의 이동 경로와 그 경로를 따라가는 구체적인 행동 명령을 제공합니다.

3. SLAM과 경로 계획의 상호작용: 지도를 만들고 스스로 움직이는 과정

SLAM과 경로 계획은 자율 이동 로봇 시스템 내에서 끊임없이 상호작용하며 작동합니다.

초기 상태: 로봇이 미지의 환경에 투입됩니다. 아직 지도가 없고, 자신의 정확한 위치도 모릅니다.

지도 제작 및 초기 현지화: 로봇은 SLAM 모듈을 가동하여 센서 데이터를 수집하고, 움직이면서 주변 환경의 지도를 구축하고 자신의 위치를 추정하기 시작합니다. 초기에는 정해진 탐색 전략(예: 무작위 탐색)을 사용합니다.

목표 설정: 사용자가 로봇에게 특정 목표 지점을 지시합니다.

전역 경로 계획: SLAM이 제공한 현재까지의 지도와 로봇의 현재 위치를 바탕으로, 전역 경로 계획 모듈은 목표 지점까지의 최적의 장기 경로를 계산합니다. 이 경로는 주로 정적 장애물을 고려합니다.

지역 경로 계획 및 실행:

로봇은 전역 경로를 따라 이동하기 시작합니다.

지역 경로 계획 모듈은 로봇 주변의 실시간 센서 데이터를 사용하여 동적 장애물(사람, 다른 로봇 등)을 감지하고, 전역 경로를 참고하여 로봇의 동역학적 제약을 고려한 단기적인 회피 경로를 생성합니다.

로봇은 이 지역 경로에 따라 실제로 움직이며, 속도와 방향을 제어합니다.

지속적인 SLAM 업데이트:

로봇이 이동하면서 새로운 센서 데이터를 계속 획득합니다.

SLAM 모듈은 이 새로운 데이터를 사용하여 지도를 더 정교하게 만들고(매핑), **자신의 위치를 더욱 정확하게 업데이트(현지화)**합니다.

이 과정에서 누적되는 오차는 루프 클로저 등을 통해 보정됩니다.

반복: 로봇은 이 과정을 반복하며 목표 지점까지 안전하고 효율적으로 이동합니다. 목표에 도달하면 다음 임무를 기다리거나 새로운 경로 계획을 시작합니다.

피드백 루프: 로봇의 이동(경로 계획의 결과)은 SLAM 모듈에 새로운 데이터를 제공하고, SLAM의 업데이트된 지도와 위치 정보는 경로 계획 모듈의 성능을 향상시키는 지속적인 피드백 루프를 형성합니다.

4. 로봇 개발에서 SLAM과 경로 계획의 중요성

SLAM과 경로 계획은 자율 이동 로봇의 모든 핵심 기능에 영향을 미치는 기초적인 기술입니다.

자율 주행: 자동차가 지도 없는 곳에서 스스로 지도를 만들고, 자신의 위치를 파악하여 경로를 계획하고 운행합니다.

서비스 로봇: 호텔이나 병원에서 고객을 안내하거나 물품을 배달할 때, 실내 환경 지도를 만들고 경로를 계획하여 이동합니다.

물류 로봇: 창고나 공장에서 물품을 효율적으로 운반하기 위해 지도를 바탕으로 최적의 동선을 계획하고 실행합니다.

탐사 및 정찰 로봇: 미지의 위험 환경에서 로봇이 지도를 만들고 스스로 경로를 개척하여 탐색 임무를 수행합니다.

슬램(SLAM)은 로봇에게 '내가 어디에 있으며, 주변 환경은 어떻게 생겼는지'에 대한 지도와 현재 위치 정보를 제공하는 '눈'과 '나침반'과 같습니다. 경로 계획은 이 지도를 바탕으로 '어디로 어떻게 가야 하는지'에 대한 이동 전략과 행동 명령을 제공하는 '두뇌'와 같습니다.

SLAM과 경로 계획은 센서 데이터 획득, 지도 구축, 위치 추정, 전역/지역 경로 계획 및 실행, 그리고 지속적인 피드백을 통한 지도 및 위치 업데이트라는 상호 보완적인 과정을 통해 로봇이 미지의 환경에서도 지도를 만들고 스스로 목표 지점까지 안전하게 움직일 수 있는 능력을 부여합니다. 이 두 기술의 원리와 상호작용을 완벽하게 이해하고 로봇에 적용하는 것은 로봇에게 '스스로 길을 찾고 세상을 헤쳐나가는 지능'을 불어넣어 미래의 자율 로봇 시대를 선도하는 핵심적인 역량이 될 것입니다.