드론은 빠르게 움직이고 무게나 센서 탑재량에 제약이 있어서, LiDAR뿐만 아니라 카메라 기반 SLAM/Mapping도 많이 사용되는 것 같다. 특히 나중에 기동성이 높은 소형 드론을 만든다면 LiDAR보다는 카메라 + AI 기반 접근을 고려해볼 만하다.
카메라 기반으로는 NAVER Labs에서 공개한 DUSt3R → MASt3R 계열을 공부해보면 좋을 것 같다. MASt3R는 DUSt3R를 기반으로 발전한 모델이라 두 논문을 같이 보는 게 좋다. 둘 다 공식 코드와 pretrained model이 공개되어 있어 직접 돌려보기도 비교적 편하다.
특히 MASt3R-SLAM이라는 SLAM용 오픈소스 구현도 이미 나와 있다. MASt3R의 3D reconstruction prior를 이용해 monocular RGB camera로 camera pose 추정과 dense 3D reconstruction을 수행하는 방식이라, 실제 드론에 적용할 수 있을지 테스트해보면 재밌을 것 같다. 다만 공개 benchmark는 RTX 4090에서 수행됐기 때문에 Jetson 같은 onboard computer에서 어느 정도 실시간 성능이 나오는지는 직접 확인할 필요가 있다. (비전기반으로 하는거)
LiDAR 기반 접근과 비교하고 싶다면 FAST-LIO2와 DLIO를 보면 될 것 같다. 특히 FAST-LIO2는 LiDAR + IMU를 이용하면서 계산 효율과 빠른 움직임에서의 odometry를 중요하게 다루고 있고 UAV 적용 사례도 있어서 좋은 baseline이 될 수 있다. (라이다로 하는거)
결국 나중에 방향을 잡을 때는
Camera + AI: DUSt3R → MASt3R → MASt3R-SLAM
LiDAR + IMU: FAST-LIO2 / DLIO
정도로 나눠서 공부하고 직접 비교해보면 될 것 같다.