자기장 또는 속도에 대한 벡터와 같은 다양한 센서 양식과 3 및 6-DoF 센서 측정 및 교정을 위한 변환을 표현하기 위한 변환의 일반화된 설정. 이 작업은 신뢰할 수 있는 시스템 상태와 함께 그레이 박스 센서 신호를 처리하여 해당 센서 모델 및 해당 속성을 식별하는 것을 목표로 한다. 크레딧: IEEE Transactions on Robotics(2025). DOI: 10.1109/TRO.2025.3588445

[뉴스에프엔 김맹근 기자] 클라겐푸르트 대학교 연구팀이 드론과 자율주행차 등 로봇 시스템에서 새로 장착된 센서를 자동으로 인식하고 내비게이션 시스템에 통합할 수 있는 알고리즘을 개발했다. 기존에는 카메라, GPS, 가속도계 등 다양한 센서를 올바르게 통합하기 위해 전문 지식과 시간이 많이 필요했으나, 이번 연구는 이를 자동화했다.

연구를 수행한 Christian Brommer, Alessandro Fornasier, Jan Steinbrener, Stephan Weiss는 IEEE Transactions on Robotics에 연구 결과를 발표하며, 알고리즘이 센서 데이터를 분석해 센서 모델과 속성을 자동으로 식별하고 위치와 방향을 추정한다고 설명했다. Brommer는 “어떤 센서가 사용되는지 알 필요 없이 데이터를 알고리즘에 전달하기만 하면 센서 모델이 자동으로 인식된다”고 밝혔다.

다만, 연구팀은 센서 인식 정확도를 위해 약간의 움직임이 필요하다고 덧붙였다. 예를 들어, 쿼드콥터 비행, 차량 운전 또는 장치를 손에 쥐고 실험하는 방식으로 초기 데이터를 수집해야 한다.

이번 연구 결과는 오픈소스 플랫폼 GitHub에서도 큰 관심을 받고 있다. “센서 모델 통합” 키워드로 14,000건 이상의 개발자 요청이 등록됐으며, 알고리즘은 센서를 기존 필터 기반 위치 파악 솔루션에 보다 쉽고 빠르게 통합할 수 있도록 설계됐다.

Brommer는 “우리의 작업은 센서 통합 과정을 간소화하고, 자율 시스템의 신뢰성과 성능을 강화하는 데 목표를 두고 있다”고 말했다.

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