정확한 3D 점군(point cloud) 지도 생성은 다양한 로봇 임무는 물론 데이터 기반 도시 분석에서도 핵심 과제이다. 이를 위해 라이트 디텍션 앤 레이징(Light Detection and Ranging, LiDAR) 센서 기반 동시 위치추정 및 지도작성(simultaneous localization and mapping, SLAM) 기술이 발전되어 왔다. 완전한 SLAM 시스템을 구성하기 위해, 많은 오도메트리(odometry) 및 장소 인식(place recognition) 방법들이 학계에서 각각 독립적으로 제안되어 왔다. 그러나 이들 방법은 거의 통합되지 않았거나 너무 밀접하게 결합되어 있어, 오도메트리 또는 장소 인식 모듈 중 어느 하나를 교체(업그레이드)하는 데 매우 많은 노력이 요구된다. 최근 각 모듈의 성능이 크게 향상되었으므로, 이들을 효과적으로 통합하고 최신 모듈로 쉽게 교체할 수 있는 SLAM 시스템을 구축할 필요가 있다. 본 논문에서는 SC-LiDAR-SLAM이라는 이름의 전(前)단(front-end) 비의존적(agnostic) LiDAR SLAM 시스템을 공개한다. 우리는 모듈화 방식으로 시스템을 설계하여 완전한 SLAM 시스템을 구축했으며, Scan Context++ 및 다양한 기존 오픈소스 LiDAR 오도메트리 방법들과 이를 성공적으로 통합함으로써 정확한 점군 지도를 생성하였다.

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