패스트캠퍼스 환급 챌린지 30일차 : Ground Truth

[ 본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다. ]

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자율주행 로봇을 위한 ROS 2 & SLAM & Nav2 한번에 끝내기 | 패스트캠퍼스

본 글은 위 강의를 참고하여 작성되었습니다

 

 

 

 

 

[강의시작 | 강의종료]

 

 

 

[완강 인증]

 

 

 

[학습 내용]

 

 

 

[강의 후기]

 

Ground Truth의 개념을 학습했습니다.

 

 

-Ground Truth-

: 시스템이나 알고리즘이 얼마나 정화갛게 동작 하는지를 평가하기 위해 사용되는 참조 데이터

 

 

-SLAM에서의 Ground Truth-

: 로봇이나 드론, 차량이 탐색하는 환경의 정확한 위치, 지도, 궤적등의 정보

 

 

-Ground Truth 사용 목적-

• 알고리즘 검증
• 성능 비교
• 오류 분석

 

-Ground Truth 수집 방법-

실외

• (Network) RTK GPS
  : 이동형 수신기와 기준국 사이의 상대적인 위치를 높으 정확도로 계산하는 고정밀 위치 측정 기술

 

실내

• Laser Tracker
  : 레이저를 사용해 3차원 공간에서 물체의 위치를 정밀하게 측정하는 장비
• Motion Capture Camera
  : 다수의 적외선 카메라를 사용하여 마커의 3차원 위치를 측정하는 장비
• AR Tag
  : 특정 패턴이 인쇄된 마커를 카메라로 인식하여 마커의 3차원 위치를 추정하는 기술

 

 

-SLAM 성능 평가 방법-

EVO

: SLAM 알고리즘 평가 및 벤치마킹을 위해 사용되는 Python 기반의 도구

 

ATE

: SLAM 시스템이 생성한 추정 궤적과 GT 궤적 사이의 절대 위치 오차를 측정하는 지표

 

RPE

: 연속된 시간 스텝 간의 상대 위치 오차를 측정하는 지표

 

 

 

-생각해 볼 점-

이번 강의에서는 Ground Truth의 개념을 학습했습니다. Ground Truth란 시스템이나 알고리즘이 얼마나 정확하게 동작하는지를 평가하기 위해 사용되는 참조 데이터입니다. 현재 공부하고있는 SLAM에서 Ground Truth의 역할은 로봇이나 드론, 차량이 탐색하는 환경의 정확한 위치, 지도, 궤적등의 정보를 제공하는 것입니다. 이는 동작하는 알고리즘이 의도에 맞게 제대로 동작하는지를 확인할 수 있는 기준이 될 수 있습니다. 따라서 동작을 모니터링하고 디버깅하기 위해선 꼭 필요한 정보라고 할 수 있습니다. Ground Truth을 수집하는 방법은 실외에선 RTK, 실내에선 모션캡쳐, 레이저 스캐닝 등이 있습니다. Ground Truth을 수집하며 자체적으로 생기는 오차, 데이터를 입력하는 센서들간의 동기화 오류, 센서 보정 오차 등등 문제가 생길 수 있습니다. 따라서 Ground Truth을 수집하기 전에 생길 수 있는 문제들을 모두 고려해 방법을 채택해야 하겠습니다. Ground Truth를 자율주행으로 미로를 탈출하는 프로젝트에 적용해보겠습니다. Ground Truth는 SLAM 알고리즘으로 작성된 지도와 실제 로봇이 받는 LiDAR, 초음파 등의 센서와 비교해 정확한 경로를 인식하는데 도움을 줍니다. 이전 SLAM을 실습했던 영상들을 보면 정확한 지도를 작성하는것은 쉽지 않다는 것을 알 수 있었습니다. 이를 Ground Truth을 설정해줌으로써 보완할 수 있겠습니다. 만약, 로봇이 목표를 제대로 수행하지 못했다면 이에 대한 디버깅도 할 수 있습니다. 벽에 부딪히거나 경로를 이탈했을 때 Ground Truth와 궤적을 비교하여 오차가 커지는 부분을 모니터링을 통해 찾아낼 수 있습니다. 미세하게 누적되는 오차로 작성된 지도와 로봇의 위치가 달라지는 문제도 Ground Truth 데이터를 이용해 비교하며 오차를 보정할 수 있습니다. 코드를 작성하고 이용하는 방법도 중요하지만 제대로 동작하는지 모니터링하고 관리 감독하는것이 더 중요합니다. Ground Truth을 상황에 따라 적용할 수 있는 방법이나 이유를 추가적으로 학습해 여러가지 상황에서 발생할 수 있는 문제를 해결할 수 있도록 공부하겠습니다.