개발을 할 때, 뭐든지 설치, 세팅이 절반이다.
그래서 나는 오늘 내가 쓰는 Mac에서 Slam을 설치하는 방법을 공부하고 싶어서 글을 작성하게 되었다. ❗️❗️
Mac은 리눅스 기반이긴 하지만, 일부 ROS 및 센서 라이브러리들은 Mac을 공식 지원하지 않기때문에 제약사항이 많다.
설치할 수 있는 SLAM 종류들
1. ROS 기반 SLAM (예: GMapping, Cartographer, ORB-SLAM 등)
대부분 Ubuntu + ROS를 기본 환경으로 가정합니다. Mac에서는 Homebrew를 통한 ROS 설치가 불안정하거나 오래된 버전일 가능성이 크다.
➡ 추천 방법: Docker 또는 VM에 Ubuntu 설치해서 거기서 ROS SLAM 실행하기.
2. Python 기반 경량 SLAM 라이브러리
Mac에서도 직접 설치 가능
RTAB-Map: 복잡함 (C++/ROS 기반, Mac에서는 비추
Open3D + SLAM: 가능하지만 시각적 SLAM만, LiDAR는 어려
orbslam-python 포팅 버전: 일부는 가능 (성능은 제한적)
3. Mac에서도 직접 돌릴 수 있는 오픈소스
GitHub - xdspacelab/openvslam: OpenVSLAM: A Versatile Visual SLAM Framework
OpenVSLAM: A Versatile Visual SLAM Framework. Contribute to xdspacelab/openvslam development by creating an account on GitHub.
github.com
CMake와 OpenCV만 제대로 설정하면 Mac에서 빌드 가능
영상 기반 시각 SLAM, ROS 없어도 단독 실행 가능
GitHub - MIT-SPARK/Kimera: Index repo for Kimera code
Index repo for Kimera code. Contribute to MIT-SPARK/Kimera development by creating an account on GitHub.
github.com
Mac에서 실행 가능하지만 설치가 좀 까다로움 (C++/GTSAM 등 의존성 많음)
⚠️ 맥에서 SLAM 실행 시 주의사항
ROS 지원 | 공식 지원 안 됨 (Docker로 가능) |
GPU 가속 | 맥은 대부분 Metal 기반이라 CUDA 가속 어려움 |
센서 입력 (LiDAR 등) | ROS 없이 처리 어렵거나 복잡함 |
Pangolin GUI | XQuartz 필요할 수도 있음 |
빌드 난이도 | 종종 소스 수정 필요 (특히 CMake 경로) |
가장 편한 방법은 Docker나 VM을 이용해 Ubuntu 환경에서 ROS + SLAM 패키지를 돌리는 것
맥 자체에서 꼭 해보고 싶다면 OpenVSLAM 같은 프로젝트부터 시도해보는 걸 추천한다고 한다. (Intel Mac이면, Slam설치가 수월하다고..)
✅ ORB-SLAM3 macOS(Intel) 설치 가이드
🧩 1. 필수 도구 설치
▶ Homebrew 설치 (이미 있으면 건너뛰기)
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
📦 2. 의존성 설치
brew update
# ORB-SLAM3에 필요한 라이브러리
brew install cmake eigen opencv pkg-config
# Pangolin 설치 (시각화 라이브러리)
git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git cd Pangolin mkdir build && cd build cmake .. cmake --build . sudo make install cd ../..
🧠 3. ORB-SLAM3 설치
# ORB-SLAM3 소스코드 가져오기
git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git cd ORB_SLAM3
# 실행 권한 부여
chmod +x build.sh
# 빌드 스크립트 실행
./build.sh
🛠 맥에서는 종종 OpenCV 경로나 GUI 관련 수정이 필요할 수 있다.
📁 4. 테스트용 데이터 실행
예제 데이터가 있어야 SLAM을 돌릴 수 있다.
▶ EuRoC 데이터셋 다운로드
공식 페이지: https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets
압축 풀고, 예제 실행:
./Examples/Monocular/mono_euroc \ ./Vocabulary/ORBvoc.txt \ ./Examples/Monocular/EuRoC.yaml \ /Users/yourname/path/to/euroc_dataset/MH_01_easy
✅ 설치 완료 확인 방법
실행 시 GUI 창이 뜨면 성공
콘솔에 Tracking Time 등의 메시지가 보이면 SLAM 정상 작동 중
🔍 문제 해결 팁
Pangolin 오류 | brew install --cask xquartz 후 재부팅 |
OpenCV not found | pkg-config --cflags --libs opencv4 결과로 CMake 수정 |
빌드 오류 |
📌 참고: 설치 경로 요약
ORB-SLAM3 | /Users/you/Projects/ORB_SLAM3 |
Pangolin | /Users/you/Projects/Pangolin |
데이터셋 | /Users/you/Data/EuRoC/MH_01_easy |
직접 설치를 해보진 않았지만, Mac에서 어떻게 설치하는지는 공부가 되었다.