이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
로봇 제어 시스템 중 가장 도전적이었던 것은 센서 노이즈가 많은 환경에서 안정적인 제어를 구현하는 과제였습니다. 필터링 없이 센서 값을 그대로 사용하면 제어 명령이 떨리면서 기계 손상으로 이어질 수 있었습니다.
칼만 필터를 적용해 센서 노이즈를 줄이는 작업을 했습니다. 이론을 공부하고 적용했는데, 파라미터 튜닝이 성능에 결정적인 영향을 미쳐 실제 환경에서 반복 실험하며 측정 노이즈와 프로세스 노이즈 공분산을 조정했습니다.
안전 조건도 중요한 설계 요소였습니다. 제어 루프에서 예상 범위를 벗어나는 센서 값이 연속으로 들어오면 즉시 정지하는 로직을 넣었습니다. 안전 정지 조건이 먼저 구현된 상태에서 기능을 추가하는 순서가 안전한 개발 방식이었습니다.
로봇 제어 시스템 개발에서 가장 오래 남은 것은 기술 해결책보다 어떤 순서로 접근해야 하는지였습니다.
처음에는 성능을 높이는 것에 집중했는데, 제어 루프에서 안전 정지 조건 없이 기능을 추가하다가 모터 과부하가 발생하는 상황을 겪었습니다. 이후 개발 순서를 바꿨습니다. 기능을 추가하기 전에 이상 동작 감지 조건을 먼저 구현하고, 그 다음 성능을 높이는 방향으로 진행했습니다.
칼만 필터 파라미터를 튜닝할 때도 같은 원칙이 적용됐습니다. 파라미터 변경 시 기존 안전 정지 조건이 여전히 동작하는지 확인하는 단계를 먼저 검증하고 나서 다음 조정을 했습니다. 이 순서 없이 여러 파라미터를 한꺼번에 바꾸면 어떤 변경이 문제를 일으켰는지 추적하기 어려웠습니다.
로봇 제어 시스템은 소프트웨어 버그가 물리적 결과로 이어질 수 있기 때문에, 안전 조건이 먼저 갖춰진 상태에서 기능을 추가하는 순서가 결임을 배웠습니다.
로봇 제어 시스템 개발에서 센서 융합 부분을 구현할 때 IMU와 엔코더 데이터를 어떻게 결합해야 하는지 방법이 잡히지 않았습니다. 각 센서의 특성과 한계를 이론으로는 알았는데, 실제 구현에서 어떤 방식으로 가중치를 주고 오차를 보정해야 하는지 직접 결정하기 어려웠습니다.
로보틱스 연구실 선배에게 이 문제를 가지고 갔더니 먼저 각 센서가 어느 주파수 대역에서 신뢰할 수 있는지를 실험으로 파악하는 것부터 시작하라는 조언을 받았습니다. IMU는 단기 변화를 잘 잡지만 드리프트가 누적되고, 엔코더는 슬립이 생길 수 있다는 특성을 실험으로 먼저 확인하라는 것이었습니다.
이 조언을 따라 각 센서의 특성을 별도로 실험한 뒤 결합하는 방식으로 접근했고, 이후 파라미터 조정의 방향이 명확해졌습니다. 경험 있는 사람에게 방법론을 물어보는 것이 시행착오를 줄이는 가장 빠른 방법이었던 자리였습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 배달의민족(우아한형제들) SW·IT 일반 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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