lidar-inertial-slam
라이더-관성 기반 SLAM
라이더(LiDAR)와 관성측정장치(IMU)를 결합해 로봇의 위치와 지도를 동시에 추정하는 방식으로, 센서 입력(레이저 거리점군+관성 데이터)을 시간적으로 융합해 상태를 갱신한다. 동일 경로에서 환경 외형이 급변하면 정합 오류가 누적되어 위치 추정 drift가 크게 증가할 수 있다는 점을 실증적으로 관찰할 수 있다.
라이더-관성 기반 SLAM
라이더(LiDAR)와 관성측정장치(IMU)를 결합해 로봇의 위치와 지도를 동시에 추정하는 방식으로, 센서 입력(레이저 거리점군+관성 데이터)을 시간적으로 융합해 상태를 갱신한다. 동일 경로에서 환경 외형이 급변하면 정합 오류가 누적되어 위치 추정 drift가 크게 증가할 수 있다는 점을 실증적으로 관찰할 수 있다.
