센서 융합 알고리즘을 개발할 때 어떤 데이터 소스를 사용할 수 있으며, 그 이유는 무엇인가요?

센서 융합 알고리즘을 구현하면서 제가 가장 당황했던 건 실제 환경에서 카메라 센서가 이론과 다르게 동작하는 상황이었습니다. 실내 테스트에서는 문제없던 인식이 조명이 바뀌거나 반사면이 있는 환경에서 크게 흔들렸습니다. 그때 라이다와의 융합 전략을 다시 짰고, 카메라를 보조 소스로 두고 라이다 데이터를 주 기준으로 신뢰도 가중치를 재배분했습니다. 단순히 센서를 많이 추가하는 게 융합이 아니라, 각 센서가 신뢰할 수 없는 조건을 먼저 파악하는 것이 설계의 출발이라는 걸 배웠습니다. IMU도 진동이 심한 환경에서는 자이로스코프 드리프트가 예상보다 커서 짧은 갱신 주기를 두지 않으면 누적 오차가 컸습니다.

어떤 센서도 모든 환경에서 주 소스가 될 수 없다는 전제로 설계를 시작하는 게 실제 환경에서 더 안정적이었습니다.