장애물 인지 및 회피 기술을 개발할 때, 어떤 방법론을 사용했는지 구체적으로 설명해 주세요.

장애물 인지 및 회피 기술을 처음 공부한 것은 자율주행 스터디에서 기본 경로 계획 알고리즘을 직접 구현하면서였습니다. 가장 먼저 배운 것은 센서 데이터를 신뢰하는 것이 아니라 불확실성을 고려해 처리하는 것이 중요하다는 점이었습니다. 라이다와 카메라를 함께 쓰는 센서 퓨전 방식을 학습했는데, 단일 센서보다 보완 관계를 활용해 신뢰도를 높이는 구조를 이해했습니다.

A* 알고리즘으로 격자 맵에서 경로를 탐색하는 구현을 해봤는데, 동적 장애물이 등장할 때 경로를 실시간으로 재계산하는 부분이 가장 어려웠습니다. 안전 마진 설계가 중요하다는 것도 배웠는데, 이론적으로 통과 가능한 경로도 실제 시스템에서는 오차와 반응 지연이 있어 여유 공간을 두는 것이 중요합니다. 장애물 회피는 지각·판단·행동의 각 단계에서 불확실성을 줄이는 것이 결임을 배웠습니다.