SLAM

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is a technology that allows a robot to map itself and estimate its position in an unknown environment using a variety of sensor information. 

Just as humans need to know their current position and the entire map to get to their desired destination, robots also need to know this information to enable autonomous navigation.

Therefore, SLAM is a core technology for autonomous driving, and our lab conducts research on visual SLAM, LiDAR SLAM, and fusion SLAM.

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)은 미지의 환경에서 다양한 센서 정보를 이용하여 로봇 스스로 지도를 작성하고 위치를 추정하는 기술입니다. 

사람이 원하는 목적지까지 가기 위해서는 전체 지도를 아는 상태에서 자신의 현재 위치를 알고 있어야 이동이 가능하듯이, 마찬가지로 로봇도 이러한 정보를 알고 있어야 자율주행 (autonomous navigation)이 가능하게 됩니다.

따라서, SLAM은 자율주행의 핵심 기술로써, 우리 연구실에서는 SLAM에서 사용하는 대표적인 센서인 카메라를 활용한 visual SLAM, 라이다를 사용하는 LiDAR SLAM, 이 둘을 퓨전하여 사용하는 Fusion SLAM 등의 연구를 진행하고 있습니다.