어느 센서 하나로도 판단이 안 되기 때문에 존재하는 기술이다.
카메라만 "저건 사람이다" 거리가 부정확하다
레이더만 "80m 앞 시속 -20km" 사람인지 표지판인지 모른다
라이다만 "폭 1.8m 높이 1.5m" 무엇인지 모른다
초음파만 "0.4m 앞에 뭔가" 그 이상은 모른다
합치는 지점이 둘
Late 각 센서가 '물체 목록' 까지 만든 뒤 매칭해 합친다
구현이 쉽고 센서를 독립적으로 개발할 수 있다
압축 과정에서 버려진 정보는 되살릴 수 없다
Early 원시 데이터 단계에서 함께 넣어 판단한다
정보 손실이 적지만 계산량이 크고
센서 간 시각·좌표를 맞추는 부담이 크다
실무 난제
- 시각 정렬 — 센서마다 측정 시점이 다르다. 100km/h면 10ms가 28cm다
- 좌표 정렬 — 장착 위치·각도를 알아야 같은 좌표계로 옮길 수 있다
이 둘이 임베디드와 맞닿는 지점이다. 타임스탬프를 어디서 찍느냐가 정확도를 좌우한다.