Simultaneous Localization and MappingSLAM

닭-달걀 문제:
- 정확한 지도 없이 위치를 알 수 없다
- 정확한 위치 없이 지도를 만들 수 없다

해결책: 확률적 추정
- 센서 데이터로 지도와 위치를 동시에 추정
- 불확실성을 확률로 표현

예측 단계:
  x̂(k|k-1) = f(x̂(k-1|k-1), u(k))  # 운동 모델로 위치 예측
  P(k|k-1) = F·P(k-1|k-1)·F^T + Q   # 공분산 예측

갱신 단계 (센서 관측 시):
  y = z(k) - h(x̂(k|k-1))              # 혁신 (예측과 실제 차이)
  K = P(k|k-1)·H^T·(H·P·H^T + R)^-1   # 칼만 게인
  x̂(k|k) = x̂(k|k-1) + K·y           # 위치 보정
  P(k|k) = (I - K·H)·P(k|k-1)         # 공분산 보정

# SLAM Toolbox 설치
sudo apt install ros-humble-slam-toolbox

# 실행 (LiDAR 토픽 /scan 필요)
ros2 launch slam_toolbox online_async_launch.py

# Cartographer 실행
ros2 launch cartographer_ros cartographer.launch.py