물류 자동화는 현대 산업에서 중대한 문제로 자리 잡고 있다. 특히 AI 기반의 무인 관리 시스템은 물류 센터의 효율성과 생산성을 대폭 향상시킬 수 있는 기반 기술이다. 이러한 시스템의 핵심 기술 중 하나가 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)으로, 로봇이 자신의 위치를 확인하고 동시에 주변 환경을 매핑하는 기술이다. 특히, Visual SLAM(이하 VSLAM)은 카메라를 이용함으로써, 고가의 LiDAR 센서에 의존하는 기존 방식에 비해 비용 효율적인 대안을 제공한다.

이에 본 연구에서는 공개 소프트웨어로 배포되어 있는 다양한 VSLAM을 실제 운용되고 있는 물류 창고에 적용할 수 있도록 구현하였다. 또한, 공장의 다양한 환경, 로봇의 이동 경로 및 주변 환경의 변화 정도 등 다뤄야 할 다양한 상황을 기반으로 각 알고리즘을 조절하고 구동할 수 있는 통합 시스템을 구축하고 성능 평가를 실시하였다. 이를 통하여 우리는 VSLAM을 실제 물류 창고 환경에 적용하는 데에 있어 성능 지표 및 중요한 변수와 조건에 대해 확인하였다. 끝으로 실험을 통해 물류 창고 환경에서 VSLAM을 활용하기 위하여 고려해야 할 사항에 대해서 기술한다.