🤖 Day 48: GPS + IMU 융합 (EKF 적용)

― 오차를 줄이고, 신뢰도를 높이는 자율주행의 핵심 기술 ―

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🌍 자율주행의 두 감각, GPS와 IMU

자율주행차는 스스로 도로를 인식하고 움직이기 위해
자신이 어디에 있는지(위치)와 어떻게 움직이는지(자세, 속도)를 정확히 알아야 합니다.

이를 위해 가장 기본이 되는 두 가지 센서가 있습니다.

• GPS: 위성으로부터 위치를 받아 차량의 절대 위치를 알려줌
• IMU: 차량의 가속도와 회전속도를 측정해 움직임을 계산함

하지만 문제는 둘 다 완벽하지 않다는 것이에요.
GPS는 터널이나 빌딩 숲에서 신호가 약해지고,
IMU는 시간이 지나면서 오차가 조금씩 누적됩니다.

그래서 등장한 것이 바로 센서 융합(Sensor Fusion)입니다.
그 중심에 있는 기술이 EKF (Extended Kalman Filter) 입니다.

GPS + IMU 융합 (EKF 적용)

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🧠 EKF란 무엇일까?

EKF는 센서 데이터를 단순히 ‘합치는 기술’이 아니라,
서로 다른 센서의 신뢰도를 계산하여 오차를 줄이는 수학적 방법이에요.

쉽게 말해,

GPS는 “내가 어디 있는지”를 알려주고,
IMU는 “내가 어떻게 움직였는지”를 알려주며,
EKF는 “두 센서가 말하는 정보를 조합해 가장 믿을 만한 답을 찾는 두뇌”입니다.

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⚙️ GPS + IMU 융합의 원리 (쉽게 설명하면)

1️⃣ IMU가 먼저 예측을 합니다.
차량이 몇 초간 얼마나 가속했고, 얼마나 회전했는지를 계산해
현재 위치를 예상합니다.

2️⃣ GPS가 들어오면 교정합니다.
위성에서 받은 실제 위치 정보를 이용해
IMU가 예측한 위치의 오차를 보정합니다.

3️⃣ EKF가 판단합니다.
GPS와 IMU 중 어느 쪽이 지금 더 믿을 만한지를 계산해
최적의 위치를 도출합니다.

즉, EKF는 두 센서의 데이터를 ‘믿을 수 있는 비율로 섞는 과정’이라고 생각하면 됩니다.

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🚗 이렇게 융합하면 좋은 이유

장점	설명
정확도 향상	GPS만 사용할 때보다 오차가 대폭 줄어듦 (수 m → 수 cm 수준)
연속성 보장	GPS 신호가 잠깐 끊겨도 IMU가 계속 예측 가능
부드러운 주행 경로	위치 변화가 자연스럽고 안정적으로 이어짐
실시간 반응	센서 융합 덕분에 순간적인 움직임도 정확히 추적 가능

결국 자율주행차는 이 융합 덕분에 “길을 잃지 않는 차”가 되는 거예요.

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🛰️ 실제 예시로 이해하기

예를 들어,
도심 한복판을 달리는 자율주행차를 상상해 봅시다.
빌딩 사이에서는 GPS 신호가 튀거나 끊기지만,
IMU가 차량의 움직임을 빠르게 계산해 위치를 유지합니다.

그리고 도로가 다시 트이면서 GPS 신호가 들어오면
EKF가 그 정보를 이용해 IMU의 누적 오차를 보정합니다.

그 결과, 차량은 GPS가 잠시 사라져도
부드럽고 정확하게 경로를 유지하며 달릴 수 있습니다.

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🧭 EKF는 어디에 쓰일까?

• 자율주행차 위치 추정(Localization)
• 로봇 이동 제어 및 SLAM 시스템
• 드론 비행 제어
• 위치 기반 AR/VR 기기

즉, “움직이는 모든 스마트 시스템”이
정확히 자신을 인식하기 위해 EKF를 사용한다고 보면 됩니다.

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💡 한 줄 요약

EKF는 GPS의 절대 위치 정보와 IMU의 움직임 데이터를
“가장 현실적인 위치”로 통합하는 자율주행의 두뇌다.

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📚 다음 글 예고

👉 [Day 49: GPS + IMU + LiDAR 융합]
다음 글에서는 LiDAR까지 결합하여
센서 융합의 정점인 3중 센서 통합 시스템을 살펴볼 거예요.
LiDAR의 거리정보가 추가되면, 차량은 실제 도로의 지형까지 인식할 수 있게 됩니다.

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