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#SLAM

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8건

ROS Discourse2026.11.02

Nav2의 map → odom 변환 계산 방식 (REP 105)

ROS 2 / Nav2 기반 이동 로봇의 상태 추정 및 내비게이션 파이프라인을 설계하는 개발자가 REP 105 좌표계 변환 구조에 대한 질문을 ROS Discourse에 게시했다. REP 105는 base_link·odom·map 세 프레임의 역할을 규정하며, 오도메트리 서브시스템이 odom → base_link를 퍼블리시하고 위치추정 시스템이 map → odom을 제공한다. 게시자는 위치추정 노드가 map → base_link와 odom → base_link를 역산해 map → odom을 계산한 뒤 /tf 토픽으로 브로드캐스트하는 방식을 가설로 제시했다. 또한 위치추정 시스템이 라이다(LiDAR) 등 외부 센서와 SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성, Simultaneous Localization and Mapping) 알고리즘으로 구현되는지 여부도 함께 질문했다.

큐레이터이 글은 뉴스·논문·릴리스가 아닌 개발자 포럼의 질문 게시물로, 답변이 포함되지 않아 정보로서의 완결성이 낮다. Nav2 아키텍처 입문 자료로는 공식 문서나 AMCL 패키지 소스를 직접 참조하는 편이 더 정확하다.

자율주행·SLAM

Hackaday Robots2026.10.28

Arduino 기반 자동차에 SLAM 내비게이션 적용

Hackaday에서 Arduino로 구동되는 소형 자동차에 동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM) 내비게이션을 적용한 프로젝트를 소개한다. 기사는 많은 '로봇' 프로젝트가 실상 단순한 원격 조종 플랫폼에 그치는 경우가 많다는 점을 지적한다. 본문이 일부만 공개되어 구체적인 구현 방식과 사용 센서, 성능 수치는 확인되지 않는다.

큐레이터본문이 도입부에서 잘려 있어 SLAM 알고리즘 선택, 센서 구성, 실험 결과 등 핵심 내용을 확인할 수 없다. 원문 링크를 통해 전체 내용을 직접 확인하는 것이 필요하다.

자율주행·SLAM

ROS Discourse2026.10.18

내비게이션·탐색·SLAM 워크플로를 위한 42개 Gazebo Harmonic 시뮬레이션 월드

한 개인 개발자가 내비게이션·탐색·LiDAR 테스트를 목적으로 42개의 Gazebo Harmonic 시뮬레이션 월드를 제작해 오픈소스로 공개했다. 미로, 사무실, 창고, 숲, 실제 장소, 이동 장애물 환경, 과제 중심 환경 등 다양한 유형의 2D 평면 기반 환경으로 구성된다. Apache 2.0 라이선스로 제공되며 GitHub 저장소(mertgulerx/world-collection)에서 이용할 수 있다. 제작자는 자신의 탐색 프로젝트 테스트 과정에서 개발한 결과물을 커뮤니티와 공유한 것이라고 밝혔다.

큐레이터모든 환경이 2D 평면 기반이므로 3D 공간 탐색이나 계단·경사면이 포함된 환경 테스트에는 적합하지 않을 수 있다.

자율주행·SLAM

ROS Discourse2026.10.12

자율 드론을 위한 ROS 2, GLIM, nvblox 활용 조언 요청

ROS Discourse 커뮤니티에 자율 드론 개발에 ROS 2, GLIM, nvblox를 활용하는 방법에 대한 조언을 구하는 게시물이 등록되었다. 참여자 1명이 작성한 단문 질문 형식으로, 제공된 본문에 기술적 세부 내용은 포함되어 있지 않다.

큐레이터수집된 본문이 포럼 목록 스텁(stub) 수준이라 질문의 구체적 맥락을 파악할 수 없다. 원문 링크에서 실제 질문 내용을 확인해야 한다.

드론·필드

로봇신문2026.10.11

서울대 기계공학부 김아영 교수

서울대학교 기계공학부 김아영 교수는 로봇 인지(Robotic Perception), 동시 위치 추정 및 지도 작성(SLAM), 공간 인공지능(Spatial AI)을 주요 연구 분야로 한다. 2005년 서울대 기계항공공학부를 졸업하고 동 대학원에서 2007년 석사학위를 취득했으며, 미국 미시간대학교에서 전기공학 석사(2011)와 기계공학 박사(2012) 학위를 받았다. 이후 한국전자통신연구원(ETRI)을 거쳐 2014년부터 2021년까지 KAIST 건설및환경공학과 교수로 재직했다. 2021년 서울대 기계공학부 교수로 부임하여 현재에 이르고 있다.

큐레이터본문이 중간에 끊겨 있어 연구 내용과 성과 등 세부 사항을 파악하려면 원문을 직접 확인해야 한다.

자율주행·SLAM

ROS Discourse2026.09.28

Android/Linux에서 동작하는 Vulkan 기반 SLAM(개발 중) 시스템

ROS Discourse에 공개된 이 프로젝트는 Vulkan 컴퓨트 셰이더(compute shader)를 카메라 프레임에 제로 카피(zero copy)로 실행할 수 있음을 확인하는 개념 증명(proof of concept) 단계에 있다. Android 및 Linux 플랫폼을 대상으로 하며, 소스코드는 GitHub에 공개되어 있다. 동시적 위치 추정 및 지도 작성(SLAM)과 시각-관성 주행 측정(VIO) 기능은 향후 구현할 계획이라고 작성자가 밝혔다.

큐레이터현재는 렌더링 파이프라인 수준의 기술 검증 단계로, SLAM·VIO 알고리즘 구현은 아직 이루어지지 않았다. 실질적인 측위·지도 성능은 향후 공개 예정이므로 현 단계에서 평가하기 어렵다.

자율주행·SLAM

ROS Discourse2026.09.28

Linorobot2 Cockpit: 브라우저 기반 ROS 2 모바일 로봇 슈퍼바이저 테스터 모집

Linorobot2 Cockpit(v2026.09)은 ROS 2 모바일 로봇을 위한 컨테이너 기반 브라우저 슈퍼바이저로, 마이크로컨트롤러 펌웨어 생성부터 SLAM 및 Nav2 자율주행까지 단일 웹 인터페이스에서 제어할 수 있도록 설계되었다. ROS 2 Jazzy(Ubuntu 24.04)와 ROS 2 Lyrical(Ubuntu 26.04) 두 배포판을 지원하며, micro-ROS 펌웨어를 통해 베어메탈 마이크로컨트롤러와 연결된다. Docker 컨테이너 방식으로 동작하여 호스트에 ROS 2를 별도 설치하지 않아도 사용 가능하다. 개발팀은 현재 GitHub을 통해 개발자·연구자·로봇공학자를 대상으로 테스터를 모집하고 있다.

큐레이터테스터 모집 단계이므로 안정성과 실환경 호환성은 커뮤니티 검증이 추가로 필요한 상태다. 지원 마이크로컨트롤러 하드웨어 범위와 물리 시뮬레이션 환경 구성에 대한 세부 정보는 본문에서 확인되지 않아 저장소 문서를 직접 확인해야 한다.

자율주행·SLAM

로봇신문2026.09.16

“로봇이 낯선 공간도 바로 적응”…UNIST, 정확도·속도↑ 공간인식 AI 기술 개발

동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM·Simultaneous Localization and Mapping) 기술은 로봇·자율주행·증강현실(AR) 등에서 카메라 탑재 기기의 위치와 주변 환경을 동시에 파악하는 데 활용된다. 최근 AI 기반 SLAM은 카메라 영상만으로 카메라 움직임과 3차원 공간을 추정할 수 있어 공간 복원이 빠르고 편리해졌다. 그러나 기존 AI 기반 SLAM은 어떤 시점의 프레임들을 함께 분석하느냐에 따라 결과가 달라지는 한계가 있었다. UNIST(울산과학기술원) 연구진은 이 문제를 개선해 낯선 공간에서도 공간인식 정확도와 속도를 높이는 AI 기술을 개발했다.

큐레이터본문이 중간에 잘려 세부 기법과 실험 조건(시뮬레이션 여부, 비교 대상 방법론, 정량 수치 등)을 확인할 수 없어, 성능 개선 폭의 맥락은 원문 전체를 통해 검토가 필요하다.

자율주행·SLAM 로봇 AI