모듈 목표
- 잡음 큰 센서를 무조건 평균내면 안 되는 이유와 보정 품질 설명.
원안의 선수 안내: M05, M12, M02 확률; 점군/다중 모달 심화는 M13 추가. 실제 보충은 아래 소주제별 권장 선수를 참고하세요.
M14.01카메라 내부·외부 보정·프레임 계약
학습 목표
- 내부/외부 보정과 optical/몸체 프레임의 역할을 구분하고 영상·단위·변환 방향의 계약을 작성한다.
- 주어진 회전/이동으로 카메라 점을 기준 프레임에 옮기고 역변환 및 알려진 회전의 이동을 계산한다.
- 보정 자료/재투영 잔차와 변경 기록을 해석하여 독립 검사·재보정 조건 및 검증 한계를 제안한다.
권장 선수
M06.01의 열벡터 프레임, M12.02의 핀홀/왜곡과 M08.05의 TF가 선수다. M13 점군이나 Kalman/EKF는 필요하지 않다. 기본은 합성 좌표·보정 기록의 종이 계산이며 실제 카메라 보정을 수행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.
교재 본문: 카메라 내부·외부 보정·프레임 계약 · 본문M14.02카메라-LiDAR·IMU·엔코더·GNSS 정합
학습 목표
- 여러 센서의 측정량·단위·축·시각·유효성 계약을 구분하고 비교 가능한 형태를 정의한다.
- 카메라-LiDAR 투영과 장착점 보정·차륜 이동·시각 불일치를 작은 합성 값으로 계산한다.
- 정합 검수와 통계적 융합을 구분하고 중복 정보·누락 변환·장착/시간 오류의 진단 근거를 제안한다.
권장 선수
M14.01의 내부/외부 보정과 M13.01의 점군을 사용한다. M14.03의 상세 동기화와 M14.04의 확률 필터에 앞서 센서 입력을 읽는 계약을 익힌다. 일반 코딩·문법·설치나 실제 센서 보정은 요구하지 않으며 제공된 좌표/기록을 계산한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.
교재 본문: 카메라-LiDAR·IMU·엔코더·GNSS 정합 · 본문M14.03여러 시간원·멀티레이트·보간·ApproximateTime
학습 목표
- 취득/수신 시각과 시계의 offset·속도 차이를 구분하고 주어진 동시 사건으로 간단한 시계 변환을 계산한다.
- 서로 다른 주기의 상태에서 선형 보간을 계산하고 온라인 미래 표본/대기와 각도 경계의 한계를 설명한다.
- Jazzy ApproximateTime의 큐/허용 시차와 도착 순서 사례를 해석하고 제한된 운동 모형으로 시간 오차 예산을 계산한다.
권장 선수
M05.06의 시간원, M12.02의 핀홀과 M14.01의 프레임이 선수다. M13/Kalman/EKF는 필요하지 않다. 기본은 합성 시각/도착 순서의 종이 계산이며 실제 ROS나 센서 동기화를 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.
교재 본문: 여러 시간원·멀티레이트·보간·ApproximateTime · 본문M14.04Kalman/EKF·관측 모델·공분산·센서 가중치
학습 목표
- 상태와 관측 모델의 역할, P/Q/R의 단위와 가정을 구분하고 잘못된 공분산·중복 정보를 진단한다.
- 선형 스칼라 필터의 예측·혁신·가중 갱신을 계산하고 관측 신뢰도·누락·이상치에 따른 처리를 비교한다.
- EKF의 관측 함수와 Jacobian을 작은 거리 예제로 해석하고 선형화·초기값·모호성 및 확신의 한계를 설명한다.
권장 선수
M14.03의 시각/관측 계약과 M02.04의 분산·공분산을 사용한다. 미분/Jacobian은 예제에서 풀이한다. M14.02의 센서별 입력 계약은 보충으로 연결한다. 일반 코딩·문법·FilterPy/ROS 설치나 실제 필터 실행은 필요 없으며 합성 모델을 손계산한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.
교재 본문: Kalman/EKF·관측 모델·공분산·센서 가중치 · 본문M14.05단일 모달과 다중 모달 3D Detection·융합 위치
학습 목표
- 단일/다중 모달과 early/feature/late 융합을 구분한다.
- 시간·프레임·대응 오류가 융합 출력에 미치는 영향을 계산한다.
- 모달 누락과 상관오차를 포함한 비교 평가를 설계한다.
권장 선수
M14.04, M13.01의 개념을 사용한다. 필요한 새 용어·기호는 본문에서 정의한다. 일반 코딩 문법/실제 장비 설치를 요구하지 않으며 합성 자료로 기본 경로를 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.
교재 본문: 단일 모달과 다중 모달 3D Detection·융합 위치 · 본문M14.06TF·재투영 오차·시간 오차·불확실성 기록
학습 목표
- 변환 방향/취득 시각과 재투영 잔차를 정의하고 점당 RMS와 성분 RMSE의 집계 차이를 계산한다.
- 제한된 운동 모형에서 시간 차이의 부호와 위치/픽셀 편향을 계산하고 알려진 편향과 무작위 불확실성을 구분한다.
- 핀홀 역투영의 부분 분산을 단위/상관 가정과 함께 계산하고 결과의 유효 범위·제외 항목을 기록한다.
권장 선수
모두 권장
M02.03/04의 미분·분산, M12.02의 핀홀, M14.01/03의 프레임·시간이 선수다. 미분계수는 본문에서 다시 계산한다. M13·Kalman/EKF는 필요하지 않으며 기본 활동은 합성 기록의 종이 계산이다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
학습 범위: 기본 설명·예제가 준비되었습니다. 기존 보충 자료의 범위와 구별하세요.
교재 본문: TF·재투영 오차·시간 오차·불확실성 기록 · 본문