정확한 3차원 점군(point cloud) 지도 생성은 다양한 로봇 임무뿐 아니라 데이터 기반 도시 분석에서도 핵심 과제이다. 이를 위해 라이다(light detection and ranging, LiDAR) 센서 기반 동시 위치추정 및 지도작성(simultaneous localization and mapping, SLAM) 기술이 정교하게 발전되어 왔다. 완전한 SLAM 시스템을 구성하기 위해 많은 오도메트리(odometry) 및 장소 인식(place recognition) 방법이 학계에서 각각 제안되어 왔다. 그러나 이러한 방법들은 거의 통합되지 못했거나 지나치게 긴밀하게 결합되어 있어, 오도메트리 또는 장소 인식 모듈 중 어느 하나를 교체(업그레이드)하는 데 매우 많은 노력이 필요하다. 최근 각 모듈의 성능이 크게 향상됨에 따라, 이를 효과적으로 통합하고 최신 모듈로의 손쉬운 교체가 가능한 SLAM 시스템을 구축할 필요가 있다. 본 논문에서는 전(前)단 프론트엔드(front-end) 비종속적인 LiDAR SLAM 시스템인 SC-LiDAR-SLAM을 제안하고 공개한다. 우리는 이를 모듈화하여 설계함으로써 완전한 SLAM 시스템을 구축하였으며, Scan Context++ 및 다양한 기존 오픈소스 LiDAR 오도메트리 방법들과 성공적으로 통합하여 정확한 점군 지도를 생성하였다.

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