1. 자율 주행 로보틱스
- 로봇 청소기
- 초음파 센서를 통해 가까운 벽 인식
- 탐색 작업 : 집의 구조 확인 + 최소 거리를 움직여서 map을 완성해라
- active SLAM : SLAM + path planning 동시에
- 과거에는 2D 라이다를 사용했는데 최근은 천장, 전방 카메라, 라이다, 레이더 다 사용
- 산업 측량 로봇 / 스캐너 로봇
- 건축 현장에서 많이 사용
- 바닥이 평평한지, 벽은 바닥과 수직인지 등에 대한 측량
- 라이다 사용, rgb-d 카메라, rgb 카메라
- 배달 / 물류 로봇
- 실내 배달 로봇 : 식당, 호텔, 아파트 내부에서 사용될 수 있다
- 실외 배달 로봇
- 물류 로봇 : 소형에 주로 적용했고 대형에 적용하려고 하는 중이다 (자율주행 지게차)
- 기업 : lg, 배달의 민족, 베어로봇틱스, 뉴빌리티, 아마존
- 건설 로봇
- 포크레인 : 단순 반복 작업을 하는 경우가 많다
- 서비스 로봇 : 무빙 키오스크, 캐리어 로봇
- lg 클로이 : visual SLAM 사용
- 최근 삼성에서도 개발 부서를 만들었다
- 위험지대 탐사 로봇
2. 자율 주행 자동차
- 드라이빙
- 정밀 지도 : SLAM을 통해 만든 지도로 주행 공간에 대한 정보를 담고 있고 이를 통해 localization을 진행하여 정확한 위치를 알 수 있다.
- 지도를 통해 경로를 사전에 계획할 수 있다.
- 자동차 motion 센서로 주행하다가 기회가 될때마다 지도를 기반으로 위치를 재추정하여 motion 센서로부터 쌓인 측위 오차를 보정 -> but! 지도가 정확해야하고 계절, 조명, 건물 공사 등으로 인한 변화에 어떻게 대응할지, 유지보수를 할지에 대한 솔루션 미정
- 기업 : 네이버 랩스, 카카오 모빌리티
- 자동 주차
- SLAM을 통해 주차장을 파악하여 첫번째 빈 공간에 주차
- 스트라드비전, 42dot
3. 자율 비행 드론
- 구조 검사 / 스캐너
- 대형 구조물에 crak이 생겼는지 파악
- 기업 : skydio
- 군사용 드론
- 액션캠 / 촬영용 드론
4. 메타버스 - VR/AR
- SLAM이 core 엔진으로 필수
- AR: 환경 인식, 가상 컨텐츠를 띄울 공간 찾고, 카메라 위치 파악 3가지 요소를 한번에 충족
- 산업용 증강현실 : 기계 구동 방법을 ar 로 알려준다
- 의료 분야
5. 각 분야 SLAM 개발 과정의 특성
- 자율주행 로보틱스
- 제품화를 위한 규제
- 자유로운 알고리즘 개발, 하지만 전세계적으로 경쟁
- 제조단가를 줄이기 위해 센서를 줄이거나 해야한다
- 자율주행 자동차
- 높은 수준의 딥러닝 솔루션 존재, 딥러닝 + SLAM
- 안전한 소프트웨어
- 수많은 테스트, 직접 c++ 구현, 소프트웨어 안정성 확인
- 자율비행 드론
- 제품화를 위한 규제
- 가장 빠른 SLAM을 요구
- 메타버스(VR, AR)
- 가장 자유로운 개발 규제
- 빠르고, 정확하고, 가벼운 SLAM 알고리즘
