제8부 항법

8.2 지도와 SLAM Toolbox

8.2.1 이 장에서 배우는 것 / 선수 지식

지도는 항법의 기준이다. 전역 경로를 계획하고(8.5), 자기 위치를 알고(8.3), 정적 장애물을 아는(8.4) 근거가 전부 지도에서 온다. 지도 품질이 낮으면 그 위의 모든 것이 부정확해진다.

그리고 지도 품질 문제는 원인이 지도 밖에 있는 경우가 많다. 오도메트리가 부정확하거나(7.6), 라이다에 운동 왜곡이 있거나(7.5.4), 시계가 안 맞으면(7.7) 지도가 어긋난다. 그래서 이 장은 "지도를 어떻게 만드는가"만큼 "왜 문제인가" 에 지면을 쓴다.

배우는 것:

• 지도 표현 — OccupancyGrid와 파일 형식.
• map_server — 지도 제공과 QoS.
• SLAM Toolbox — 모드와 주요 설정.
• 직렬화 — 포즈 그래프 저장·재사용.
• 루프 클로저 — 왜 중요하고 언제 실패하는가.
• 지도 품질 문제 — 증상에서 원인으로.
• 다중 세션·평생 지도 — 환경이 변할 때.

선수 지식: 7.5(라이다·운동 왜곡), 7.6(오도메트리), 5.1.7(REP 105), 1.6.3.3(TRANSIENT_LOCAL), 1.12(라이프사이클), 8.1(Nav2 구조).

정직: SLAM Toolbox의 파라미터는 많고 배포판마다 추가·변경된다. 아래 파라미터 이름·기본값은 Jazzy에 설치된 slam_toolbox의 기본 config와 직접 대조했다(실행 확인 — 8.2.13에 결과를 정리했다). 전체 목록은 패키지가 배포하는 config 파일이 정본이다. SLAM 알고리즘 이론은 자매서 robotics 제9부(RB-195~RB-241)가 다룬다(집필 상태는 A.5.9). SLAM 알고리즘 이론은 자매서 robotics 제9부(RB-195~RB-241)가 다룬다(집필 상태는 A.5.9).

8.2.2 지도 표현

nav_msgs/OccupancyGrid가 2D 지도의 표준이다.

header:
  frame_id: "map"
info:
  resolution: 0.05          # m/cell
  width: 2000               # cells
  height: 1500
  origin:                   # 지도 좌하단의 map 프레임 좌표
    position: {x: -50.0, y: -37.5, z: 0.0}
    orientation: {w: 1.0}
data: [...]                 # width * height, int8

셀 값의 의미:

셀 ↔ 좌표 변환:

$$x = \text{origin}_x + (i + 0.5) \cdot r, \qquad i = \left\lfloor \frac{x - \text{origin}_x}{r} \right\rfloor$$

데이터는 행 우선이며 좌하단이 인덱스 0이다:

$$\text{index} = j \cdot \text{width} + i$$

함정: origin은 지도의 좌하단 셀의 위치다. 지도 중심이 아니다. 이것을 혼동하면 좌표 변환이 지도 크기의 절반만큼 어긋난다.

파일 형식:

# map.yaml
image: map.pgm
mode: trinary
resolution: 0.05
origin: [-50.0, -37.5, 0.0]     # x, y, yaw
negate: 0
occupied_thresh: 0.65
free_thresh: 0.25

PGM에서 어두운 픽셀이 장애물, 밝은 픽셀이 자유 공간, 중간이 미지다(negate: 0일 때).

견해: 지도를 이미지 편집기로 수정하는 것이 실무에서 흔하고 유용하다. SLAM이 잘못 인식한 반사면, 일시적으로 있던 물건, 유리벽(라이다가 통과) 등을 수동으로 그려 넣거나 지운다. 다만 원본을 보관하고 수정 이력을 남기라 — 나중에 왜 그렇게 됐는지 모르게 된다.

해상도 선택:

$$N_{\text{cells}} = \frac{A}{r^2}$$

해상도를 절반으로 하면 셀이 4배다. 100×100 m 공간이 0.05 m면 400만 셀(4 MB), 0.025 m면 1600만 셀(16 MB).

8.2.3 map_server

map_server:
  ros__parameters:
    yaml_filename: "/path/to/map.yaml"
    topic_name: "map"
    frame_id: "map"

/map 토픽은 TRANSIENT_LOCAL이다(1.6.3.3) — 늦게 기동된 노드도 지도를 받는다.

# 확인 시 QoS 옵션 필수(0.7.5)
ros2 topic echo /map --qos-durability transient_local --once --no-arr

서비스:

# 지도 저장 (SLAM 중)
ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f ~/maps/my_map
# 또는 서비스로
ros2 service call /map_saver/save_map nav2_msgs/srv/SaveMap \
  "{map_topic: map, map_url: /home/user/maps/my_map}"

함정: map_server도 라이프사이클 노드다(1.12). 활성화되지 않으면 지도를 발행하지 않고, Nav2 전체가 대기한다. lifecycle_manager의 node_names에 포함되어 있는지 확인한다(8.1.4).

함정: 지도 파일 경로가 절대 경로이거나 package://여야 한다. 상대 경로는 실행 위치에 따라 실패한다(4.1.4).

8.2.4 SLAM Toolbox 모드

여러 모드가 있고 용도가 다르다.

이 다섯이 흔히 소개되는 모드지만 패키지가 배포하는 실행 파일은 여섯 개다 — 여기 없는 map_and_localization과, 모드가 아닌 도구 merge_maps_kinematic이 더 있다(실행 확인, 8.2.13.1).

ros2 launch slam_toolbox online_async_launch.py \
  params_file:=/path/to/mapper_params_online_async.yaml

online_async와 online_sync의 차이:

견해: 먼저 online_async로 시작하고, 지도 품질이 부족하면 offline으로 후처리하라. bag을 기록해 두면(11.3) 파라미터를 바꿔 가며 여러 번 시도할 수 있고, 실시간 제약이 없어 더 좋은 결과를 얻는다. 현장에서 한 번에 완벽한 지도를 만들려 하지 말고, 데이터를 잘 기록하는 데 집중하라.

8.2.5 주요 설정

slam_toolbox:
  ros__parameters:
    # 프레임 (REP 105 — 5.1.7)
    odom_frame: odom
    map_frame: map
    # 패키지 기본값은 base_footprint — 명시가 안전(8.2.5)
    base_frame: base_link
    scan_topic: /scan

    mode: mapping                    # mapping · localization

    # 처리
    resolution: 0.05
    max_laser_range: 20.0
    minimum_time_interval: 0.5       # 스캔 처리 최소 간격
    transform_publish_period: 0.02   # map → odom 발행 주기
    map_update_interval: 5.0

    # 스캔 매칭 — 새 스캔을 언제 추가할 것인가
    minimum_travel_distance: 0.5     # m
    minimum_travel_heading: 0.5      # rad

    # 루프 클로저
    do_loop_closing: true
    loop_search_maximum_distance: 3.0
    loop_match_minimum_chain_size: 10
    loop_match_minimum_response_coarse: 0.35
    loop_match_minimum_response_fine: 0.45

    # 상관 스캔 매처
    correlation_search_space_dimension: 0.5
    correlation_search_space_resolution: 0.01
    correlation_search_space_smear_deviation: 0.1

위 20개 파라미터를 Jazzy의 기본 config(mapper_params_online_async.yaml)와 한 줄씩 대조했다(실행 확인): 이름은 20개 전부 실재하고, 기본값은 19개가 일치한다. 다른 하나는 base_frame으로, 패키지 기본값은 base_link가 아니라 base_footprint다 — 아래 함정을 보라. 이 config에는 총 49개 파라미터가 들어 있으므로, 위 목록은 널리 쓰이는 부분집합이다.

함정: base_frame 기본값이 base_footprint라는 점. 로봇 URDF에 base_footprint 링크가 없으면 SLAM Toolbox는 odom → base_footprint 조회에 실패하고, 증상은 "지도가 전혀 안 생긴다"로 나타난다. 원인이 파라미터 하나라는 것을 알기 어려워 시간을 크게 잃는 자리다(5.2의 tf 진단으로 이어진다). URDF에 base_footprint가 없다면 base_frame: base_link로 명시하라 — 기본값에 기대지 마라.

튜닝에서 중요한 것들:

견해: minimum_travel_distance를 줄이면 지도가 정밀해지지만 그래프가 커져 느려진다. 넓은 공간은 0.5 m, 좁고 복잡한 곳은 0.2~0.3 m가 출발점이다. 오도메트리가 좋을수록 크게 설정해도 된다 — 이것이 7.6의 오도메트리 품질이 지도에 영향을 주는 경로 중 하나다.

8.2.6 직렬화와 재사용

SLAM Toolbox는 지도 이미지뿐 아니라 포즈 그래프를 저장할 수 있다.

# 포즈 그래프 저장 (서비스)
ros2 service call /slam_toolbox/serialize_map \
  slam_toolbox/srv/SerializePoseGraph "{filename: /home/user/maps/my_map}"
# → my_map.posegraph, my_map.data 생성

# 이미지 지도 저장 (Nav2용)
ros2 run nav2_map_server map_saver_cli -f /home/user/maps/my_map
# → my_map.yaml, my_map.pgm

두 형식의 차이:

포즈 그래프를 이어서 매핑:

slam_toolbox:
  ros__parameters:
    mode: mapping
    map_file_name: /home/user/maps/my_map     # 포즈 그래프 로드
    map_start_at_dock: true                    # 또는 map_start_pose

견해: 큰 공간을 여러 번에 나눠 매핑할 때 포즈 그래프 저장이 필수다. 한 번에 다 매핑할 수 없는 건물은 구역별로 매핑하고 이어 붙인다. 다만 이어 붙이는 지점에서 루프 클로저가 일어나야 정합이 맞으므로, 겹치는 구역을 충분히 확보하라.

localization 모드:

slam_toolbox:
  ros__parameters:
    mode: localization
    map_file_name: /home/user/maps/my_map
    map_start_at_dock: true

AMCL 대신 쓸 수 있다(8.3). 포즈 그래프 기반이라 스캔 매칭 정확도가 높지만, 계산 비용과 메모리가 더 든다(확인 필요: 실제 비교는 환경 의존).

8.2.7 루프 클로저

SLAM의 핵심 메커니즘이다.

루프 클로저가 성공하면 누적 오차가 전역적으로 분산·보정된다. 실패하면 같은 복도가 두 개로 그려지거나 벽이 겹친다.

실패 원인:

대처:

견해: 매핑 주행 전략이 지도 품질을 크게 좌우한다. 한 방향으로 길게 가고 돌아오는 것보다, 작은 루프를 여러 번 닫으며 확장하는 편이 낫다. 그리고 시작점으로 자주 돌아오라 — 오차가 커지기 전에 보정된다.

함정: 대칭적이거나 반복적인 환경(창고 선반·똑같은 복도)에서 거짓 루프 클로저가 발생하면 지도가 크게 손상된다. 매칭 임계를 낮추면 이 위험이 커지므로, 완화는 신중하게 하고 결과를 반드시 확인해야 한다.

8.2.8 지도 품질 문제 진단

증상에서 원인으로 역추적하는 표다.

견해: "지도 품질이 낮다"의 원인은 대개 SLAM 밖에 있다. 위 표에서 SLAM 파라미터 문제는 루프 클로저 정도이고, 나머지는 오도메트리·센서·시간 문제다. SLAM 파라미터를 조정하기 전에 8.1.10의 1~3단계를 검증하라.

진단 절차:

# 1. 정지 상태에서 스캔이 선명한가 (7.5.9)
ros2 topic echo /scan --no-arr --once

# 2. 오도메트리 검증 (7.6.7)
#    직진·회전·폐루프 시험

# 3. 매핑 중 RViz2 관찰
#    - 스캔이 지도와 정렬되는가
#    - 로봇이 튀지 않는가

# 4. tf 지연 (5.1.10)
ros2 run tf2_ros tf2_monitor odom base_link

8.2.9 평생 지도와 환경 변화

환경은 변한다. 가구가 옮겨지고, 재고가 쌓이고, 임시 벽이 생긴다.

견해: "정적 지도 + 지역 코스트맵"이 기본이고 대부분 충분하다. 지도는 벽·기둥 같은 구조를 담고, 움직이는 것은 지역 코스트맵이 실시간으로 처리한다(8.4). 지도에 임시 물건이 들어가면 오히려 해롭다 — 그것이 치워져도 지도에는 남아 경로를 막는다.

함정: 매핑 시 환경을 정리하라. 사람이 이동하거나 임시 물건이 있으면 지도에 남는다. 지울 수 있지만(이미지 편집), 처음부터 정리된 상태에서 매핑하는 것이 낫다.

정직: lifelong 모드는 지도를 계속 갱신하지만 메모리·계산이 증가하고 장기 안정성 검증이 필요하다(확인 필요). 장시간 운용 전에 시험 기간을 두는 편이 안전하다.

8.2.10 매핑 실무 절차

주행 지침:

견해: bag 기록이 매핑 실무의 핵심이다(3단계). 현장에 다시 갈 수 없는 경우가 많고, 기록이 있으면 파라미터를 바꿔 가며 여러 번 재처리할 수 있다. /scan·/tf·/tf_static·/odom을 기록하면 충분하며, 용량도 작다(11.3).

ros2 bag record /scan /tf /tf_static /odom /imu/data -o mapping_session_01

8.2.13 패키지가 실제로 담고 있는 것 — 실측

앞 절들이 모드 다섯 가지를 설명했다. Jazzy에 설치된 slam_toolbox가 실제로 무엇을 배포하는지 확인한 결과다(실행 확인).

8.2.13.1 실행 파일은 여섯 개다

ls /opt/ros/jazzy/lib/slam_toolbox/

offline은 실행 파일이 따로 없고 offline_launch.py가 비동기 노드를 다른 설정으로 실행한다 — launch 파일은 다섯 개(online_async·online_sync·offline·localization·merge_maps_kinematic)다.

8.2.13.2 앞 표에 없던 두 가지

map_and_localization_slam_toolbox_node — 지도를 이어서 넓히면서 동시에 그 지도 안에서 측위한다. localization이 "기존 지도를 고정하고 측위만" 하는 것과 달리, 이쪽은 알려진 구역에서는 측위하고 새 구역에 들어가면 지도를 확장한다. lifelong이 "같은 공간을 계속 갱신"하는 것과도 다르다 — 이쪽은 공간을 넓히는 쪽이다.

merge_maps_kinematic — 따로 만든 지도 여러 장을 한 장으로 합친다. 넓은 시설을 구역별로 나눠 매핑한 뒤 이어 붙이는 용도다. RViz에서 각 지도를 끌어 위치를 맞추고 서비스 호출로 병합하는 대화형 도구라, 자동 파이프라인에 넣기보다 사람이 한 번 하는 작업에 맞는다.

견해: 한 번에 전부 매핑하지 말고 구역을 나눠 매핑한 뒤 병합하는 편이 낫다. 큰 시설을 한 세션에 매핑하면 중간에 한 번 실패했을 때 전부 다시 해야 하고, 누적 오차도 커진다. 구역별로 나누면 실패한 구역만 다시 매핑하면 되고, 각 지도의 품질을 따로 확인할 수 있다. 다만 병합 이음매에서 정렬 오차가 생기므로, 구역 경계는 특징이 뚜렷한 곳(모서리·기둥)으로 정하라.

8.2.13.3 mode 두 개가 서로 다른 것을 가리킨다

이 장에는 mode라는 이름의 파라미터가 두 군데 나오는데 의미가 전혀 다르다. 혼동하기 쉬운 자리라 명시해 둔다(둘 다 실행 확인).

map yaml 쪽 세 값의 정확한 동작은 nav2_map_server의 MapMode 열거형에 이렇게 정의되어 있다:

함정: trinary가 기본이고, 사이 값을 전부 미지로 만든다. 수동으로 지도를 편집할 때 회색으로 칠한 영역이 "절반 점유"가 아니라 미지가 된다 — 플래너는 미지 영역을 설정에 따라 통과 금지로 볼 수 있어(8.4), "왜 여기로 경로가 안 나오나"의 원인이 된다. 사이 값을 실제 확률로 쓰려면 scale이나 raw로 바꿔야 한다.

8.2.11 함정 카탈로그

8.2.12 체크포인트

• OccupancyGrid의 셀 값 세 가지와 origin의 정확한 의미를 말할 수 있는가.
• 셀↔좌표 변환식과 인덱스 계산을 쓸 수 있는가.
• 지도 파일의 두 부분과 occupied_thresh의 역할은?
• 해상도가 셀 수에 미치는 영향을 식으로 말할 수 있는가. 일반적 기본값은?
• /map 토픽의 QoS와, 확인 시 필요한 옵션은?
• SLAM Toolbox의 다섯 모드와 각각의 용도를 말할 수 있는가. 실행 파일은 왜 여섯 개인가. online_async와 offline을 어떻게 조합하는가.
• minimum_travel_distance가 무엇에 영향을 주며, 오도메트리 품질과 어떻게 연결되는가.
• 포즈 그래프와 이미지 지도의 차이와 각각의 용도는?
• 루프 클로저가 하는 일과 실패 원인 여섯 가지를 말할 수 있는가. 매핑 주행 전략이 왜 중요한가.
• 거짓 루프 클로저가 발생하는 환경과 그 위험은?
• 지도 품질 문제 아홉 가지 증상을 원인과 짝지을 수 있는가. "원인은 대개 SLAM 밖에 있다"의 의미는?
• 환경 변화에 대한 네 가지 접근과, 기본이 되는 것은? 지도에 임시 물건이 들어가면 왜 해로운가.
• 매핑 실무 절차 아홉 단계와 주행 지침 여섯 가지를 말할 수 있는가. bag 기록이 왜 핵심인가.
• SLAM Toolbox가 배포하는 실행 파일은 몇 개이며 모드와 어떻게 다른가. map yaml의 mode 세 값은 각각 무엇을 하는가(8.2.13).

다음 장 8.3은 이 지도 위에서 자기 위치를 찾는 AMCL을 다룬다. 파티클 필터의 동작, 발산과 복구, 그리고 튜닝.