Livox Mid-360 기반 SLAM 벤치마크: 공개 데이터셋과 UAV 실비행 데이터 비교 (KISS-ICP, DLIO, FAST-LIO2, GLIM)
SLAM benchmark on Livox Mid-360: public dataset + our own UAV flight data (KISS-ICP, DLIO, FAST-LIO2, GLIM)
Jetson Orin NX + Livox Mid-360 + Pixhawk 구성의 UAV 항법 스택을 대상으로 LiDAR 오도메트리 및 동시적 위치추정·지도작성(SLAM) 알고리즘 4종을 두 가지 환경에서 비교 평가했다. TIERS 공개 데이터셋(실내, OptiTrack 기준)에서 GLIM(CPU 모드)이 절대 위치 오차(APE) RMSE 0.025m로 가장 낮은 오차를 기록했으며, FAST-LIO2(0.060m)와 KISS-ICP(0.124m)가 그 뒤를 이었다. 실제 UAV 비행 데이터(VICON 기반 실내 경기장, 7개 시퀀스)에서도 GLIM(GPU 모드)이 평균 APE RMSE 0.040m를 달성해 DLIO(0.096m), FAST-LIO2(0.112m), KISS-ICP(0.123m)를 모두 앞섰다. GLIM의 성능 우위는 소규모 재방문 가능 공간에서의 루프 클로저(loop closure) 활용에 기인한 것으로 분석됐다. 관성 센서 보완 없이 LiDAR만 사용하는 KISS-ICP는 급격한 기동 시 특정 시퀀스에서 오차가 0.426m까지 급등하는 불안정성을 보였다.
큐레이터GLIM의 우위는 '소규모 재방문 가능 공간'에서의 루프 클로저에 기인한다고 연구자들이 분석했으므로, 개방형 공간이나 단방향 경로에서도 같은 순위가 유지되는지는 이 실험만으로는 알 수 없다. 또한 모든 시퀀스가 실내 VICON 환경에서 수집됐기 때문에 실외·GPS 음영 환경으로의 일반화 여부는 별도 검증이 필요하다.
