스스로 집안을 돌아다니며 청소하는 로봇 청소기, 

어떻게 로봇 청소기는 알아서 구석구석까지 청소할 수 있는 걸까요? 

바로 로봇 청소기가 만든 지도가 있기 때문입니다. 

스스로 만드는 위치 지도 슬램(SLAM) 기술의 원리에 대해 알아볼까요?

장애물을 스스로 피해 이동하는 서비스 로봇, 

운전자 조작 없이 스스로 도로를 주행하는 자율 주행 자동차! 

로봇이 지도나 위치 정보 없이도 스스로 알아서 움직이는 데에 필요한 기술을 슬램이라고 합니다. 

슬램은 “Simultaneous Localization And Mapping”의 약자로 

동시적 위치 추정 및 지도 작성이라는 뜻입니다. 

로봇이 주변 환경을 인식하고 위치를 파악함과 동시에 지도를 작성하는 기술이지요.

차량용 내비게이션을 먼저 살펴봅시다. 

내비게이션 지도 위에 현재 위치와 목적지가 표시되고, 목적지까지 최단 경로로 안내하는데요. 

잘 만들어진 지도와 위치 인식 기술이 있기에 가능한 기술입니다. 

사전에 만들어진 지도는 SD카드에 저장되어 있고 

현재 위치는 GPS 인공 위성의 도움으로 알 수 있는 것이지요.

하지만 실내와 실외를 마음대로 다니려면 준비된 지도 데이터가 없고 

인공위성의 도움을 받을 수도 없으니 어디로 어떻게 가야할 지 모르겠지요? 

이때 로봇은 주변의 환경을 인식하여 자신의 위치를 계산하고 

스스로 공간 지도를 만드는데, 이 기술이 바로 슬램 기술입니다. 

로봇 청소기가 움직이면서 센서로 주변 환경을 인식하고 공간 지도 즉 슬램 지도를 만드는 것입니다.

그렇다면 로봇 청소기는 구체적으로 어떻게 주변 환경을 인식할 수 있을까요?

로봇 청소기는 카메라 센서와 레이저 센서로 주변 환경을 인식할 수 있습니다. 

카메라 센서를 사용한 슬램 방식을 비주얼 슬램, 

레이저로 주변을 측정하는 라이다를 사용하면 라이다 슬램이라고 합니다.

비주얼 슬램은 카메라로 주변을 촬영하고 촬영된 사진의 연관성을 분석하여 

위치를 인식하고 지도를 작성합니다. 

거리 측정 외에도 색과 밝기, 윤곽선 등 보이는 다양한 정보를 한 번에 처리 가능하여 

집밖에서 집안의 애완동물을 모니터링하거나 

외부에서 집안 침입자를 확인할 수 있는 홈가드와 같이 

다양한 부가기능을 카메라로 구현할 수 있다는 장점이 있습니다. 

하지만 이미지 정보를 분석하는 과정이 어렵고 

깜깜한 곳에서는 측정 능력이 떨어지는 단점이 있습니다. 

그래도 다양한 부가 기능과 함께 고장이 덜 난다는 이점때문에 

로봇 청소기에 많이 적용되고 있어요.

라이다 슬램은 레이저 빛을 쏘고 빛이 반사돼 

돌아온 시간을 계산해 주변 환경을 인식하는데요. 

360도로 레이저를 발사해 벽이나 장애물의 굴곡을 탐지, 거리를 측정하는데 

별도의 데이터 처리 과정 없이 확인 가능한 것이 장점입니다. 

하지만 안개나 폭우 같은 악천후 상황에는 측정이 어렵고 

고장이 나기 쉽고 비용이 많이 드는 단점이 있습니다.

이 두가지 슬램 방식 중에서 비주얼 슬램의 작동 원리를 이해하기 위해 

비주얼 슬램 방식의 로봇 청소기를 살펴볼게요. 

비주얼 슬램 로봇 청소기는 이동하면서 카메라로 천장과 주변의 특징을 계속해서 촬영합니다. 

이때 촬영된 사진의 분석도 동시에 진행되는데요. 

이동으로 변화된 지점을 비교하기 위해 비교점이 될 수 있는 영역에 

특징점을 찍어 위치, 거리의 변화를 측정하게 됩니다.

로봇 청소기가 만든 슬램지도의 첫 단계는 

이러한 특징점이 모인 결과로 구성되는데, 

항해하는 배가 별자리를 관찰하여 배의 위치를 파악하는 것처럼 

로봇 청소기는 여러 특징점의 정보를 수식으로 계산하여 자기 위치를 알아냅니다. 

이렇게 특징점으로 계산된 위치 정보를 기반으로 

로봇 청소기는 집 안의 지도를 그릴 수 있는 것입니다.

슬램 기술은 로봇 청소기뿐만 아니라 자율주행 자동차, 

자율주행 드론 등 그 적용 분야가 점점 넓어지고 있습니다. 

과연 슬램 기술의 미래는 어떻게 발전할까요? 

슬램 기술의 발전으로 달라질 우리 생활의 모습은 어떨지 궁금하시죠?

아래 영상을 확인해보세요!