SLAM 문제란? SLAM은 robot(의 시간에 따른 궤적)과 주변환경(environment)의
물리적(및 의미론적) 특성값(state)들을 예측하는 작업이라 요약할 수 있다.
따라서 수학적으로는 하나의 vector 에 모든 state element 들을 담은 다음에
최적화 (cost 최소화)과정을 통해 최적의 state 값을 예측하게 된다.
2000년대 초반까지 널리 쓰이던 (물론 지금도 널리 쓰이는) filtering 기반 방법과 비교1하여
이렇게 minimization 을 통해 robot 의 궤적과 주변환경의 특성 (예: 위치, 방향)
들을 예측하게 되는 계열을 편의상 modern SLAM이라고 부르고 싶다.
소개하는 자료의 대상 독자 그렇다면 이러한 optimization 기반 SLAM을 이해하기 위해서는