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센서 퓨전 알고리즘 시뮬레이터 검증과 실차 데이터 비교로 기술 소개 결
자율주행 관련 프로젝트에서 관심을 갖고 공부한 것은 센서 퓨전 알고리즘이었습니다. 카메라와 LiDAR 데이터를 결합할 때 각 센서의 신뢰 구간과 지연 시간 차이를 어떻게 처리하느냐가 인식 정확도에 직접 영향을 준다는 것을 알게 됐습니다.
학교 프로젝트에서 CARLA 시뮬레이터를 사용해 간단한 장애물 인식 로직을 검증했습니다. 시뮬레이션 환경에서 잘 동작하던 코드가 실제 데이터셋에서 성능이 떨어지는 도메인 갭 문제를 직접 경험했고, 데이터 전처리와 노이즈 필터링의 중요성을 몸으로 익혔습니다.
또한 Kalman 필터 원리를 공부해 상태 추정에 적용해봤습니다. 이론과 구현 사이의 간극이 꽤 크다는 것을 알게 됐고, 실차 로그 데이터를 분석한 선행 논문을 찾아보며 실제 구현 접근 방식을 비교했습니다.
이 결의 특징
문제 인식에서 해결까지 논리적 인과관계가 명확합니다. 자기 한계를 인정하고 보완 방법을 찾는 성숙성이 있습니다.
이 결이 통하는 자리
새로운 기술을 도입할 때 사전 검증을 강조해야 하는 자리가 됩니다. 리소스 제약 속에서 우선순위를 정하는 현실적 판단이 필요한 자리입니다.