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英슬램코어, 고밀도 2.5D 매핑SW 추가스테레오 카메라·관성 센서 사용···실시간 구축 실제 환경 통과 경로 안전하게 구성
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승인 2021.03.02  11:25:53
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▲ 슬램코어(SLAMcore)가 인텔 리얼센스 카메라로 실시간 위치를 보여주는 모습. 이 회사는 최신 소프트웨어(SW) 업데이트에 고밀도 2.5D 매핑을 추가했다.(사진=슬램코어 유튜브)

영국 슬램코어(SLAMcore)가 최신 소프트웨어(SW) 업데이트를 하면서 고밀도 2.5D 매핑을 추가했다고 ‘더로봇리포트’가 지난 25일(현지시각) 보도했다.

로봇은 효과적으로 탐색하기 위해 주변 지도와 그 안에 있는 물체의 지도를 필요로 한다. 이러한 지도에는 포인트 클라우드(점 구름), 2D 평면 지도, 2.5D 고밀도 지도(높이 포함), 물체를 식별하는 3D 지도 및 의미 지도가 포함될 수 있다.

특히 2.5D 및 3D 로봇 매핑(지도제작)상의 큰 어려움 가운데 하나는 지도를 생성하기 위해 상당한컴퓨팅 성능, 처리 시간 및 메모리가 필요하다는 것이다.

슬램코어의 SW는 스테레오 카메라와 관성 센서를 사용하여 2.5D 높이 지도를 실시간으로 구축한다. 점유된 공간은 어떻게 채워져 있는지 보여주는 서로 다른 높이의 일련의 열로 표시된다. 이 풍부한 2.5D 지도를 사용해 로봇과 자율 장치는 물체가 어디에 있는지 알고, 실제 환경을 통과하는 경로를 안전하게 구성할 수 있다.

SLAM코어 SW는 인텔의 리얼센스(RealSense) 심도 카메라(D435i 또는 D455)로 시제품들을 빠르게 가동할 수 있도록 설계됐다. 또한 x86 및 앤비디아 젯슨(Jetson) 프로세서에 최적화돼 있다. 이 SW는 추가 사용자 정의를 통해 라즈베리 파이에서 GPU 기반 시스템에 이르는 광범위한 하드웨어(HW)에서 생산 시스템이 실행되게 할 수 있다.

SLAM코어 SW는 높은 수준의 정확도, 속도 및 효율성을 위해 시각, 관성(IMU) 및 깊이 센서 피드를 융합한다.

오웬 니콜슨 SLAM코어 설립자 겸 최고경영자(CEO)는 “빈약한 지도는 로봇의 위치를 파악하는데 필수적이지만 추가 정보는 거의 제공하지 않는다”며 “시각적 관성 SLAM을 사용해 보다 풍부한 2.5D 지도를 제작함으로써 SW 개발자는 사용자 정의 센서와 SLAM 코드를 만드는 데 막대한 시간과 리소스를 들이지 않고도 훨씬 더 나은 항법 시스템을 구축할 수 있다. 선도적 센서 및 프로세서들과 완벽히 작동하도록 조정된 우리의 SW는 즉각적으로 광범위한 로봇 설계와 소비자 제품에 대한 SLAM 기능을 제공한다. 이를 통해 개발자들이 로봇 솔루션의 주요 기능에 집중할 수 있도록 한다”고 말했다.

SLAM코어 웹사이트에 따르면, 이 회사는 곧 실시간 3D 고밀도 재구성을 제공하는 SLAM코어 맵 3D(SLAMcore Map 3D)를 출시한다.

SLAM코어의 최신 SW는 또한 로봇 운영 체제(ROS)와의 확장된 통합 기능을 갖추고 있다. 새로운 기능 중 하나는 ROS를 통해 휠 주행 기록 센서의 데이터를 SLAM코어 알고리즘에 융합하는 것이다. ROS 호환 휠 주행 기록계 센서를 지원하면 매핑 및 위치의 신뢰성과 정확성을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 ROS 인터페이스를 통한 다양한 센서 입력의 길을 열어준다.

이성원  sungwonly09@gmail.com
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