# 1. 거리 측정 센서 및 옵티컬 플로우 시스템 아키텍처 개요

드론의 자율 비행(Autonomous Flight) 체계에서 센서 아키텍처를 거시적으로 바라보면 크게 **전역 센서(Global Sensor)**와 국소 센서(Local Sensor 혹은 Relative Sensor) 양대 축으로 나뉜다. 앞선 장들에서 다루었던 GPS(GNSS)나 기압계, 지자기 센서가 지구라는 거대한 맵 위에서 절대적인 나의 위치와 고도, 방위를 알려준다면, 거리 측정 센서(LiDAR, Sonar, Radar)와 옵티컬 플로우(Optical Flow)는 **“나와 내 주변의 환경(지면, 장애물 등) 간의 상대적인 물리량(거리 및 상대 속도)”**을 국지적으로 측정하는 국소 센서의 핵심이다.

이 국소 센서 아키텍처는 PX4 펌웨어 내에서 단순히 데이터를 읽어 들이는 것을 넘어서, 고속의 위치 및 자세 제어 루프(Position & Attitude Control Loop)에 치명적으로 관여한다. 특히, GPS 신호가 끊기는 교량 하부, 실내 창고, 빽빽한 도심 빌딩 숲에서 드론이 표류(Drift)하지 않고 완전한 제자리 비행(Hovering)을 유지할 수 있는 유일한 생명줄이 바로 이 시스템 아키텍처의 견고성에 달려 있다.

본 절에서는 이 국소(Local) 센서들이 비행 제어기(Flight Controller)의 상태 추정 알고리즘(State Estimation) 성능에 미치는 긍정적 기여와 물리적 한계를 명확히 짚어본다. 아울러 Ardupilot 등 타 오픈소스 생태계와 비교하여 PX4가 채택하고 있는 센서 데이터 파이프라이닝 및 결함 허용(Fault Tolerance) 시스템 설계의 철학을 탐구한다.