16- 회전과 이동을 따로 관리하면 순서·부호 오류가 잦지만, 4×4 동차변환행렬(homogeneous transform) 하나로 다루면 실수를 크게 줄일 수 있습니다 (Murray, Li & Sastry, 1994).
17How: 실제 어디에 쓰이는가
181. 로봇 매니퓰레이터 순기구학(forward kinematics): 각 관절 변환을 순서대로 곱해 베이스 기준 엔드이펙터 배치를 구합니다 T_{base}^{ee} = T_{1} T_{2} \cdots T_{n} — 위치와 자세를 동시에 얻어야 실제로 물체를 잡을 수 있습니다.
192. 자율주행 라이다-카메라 외부보정(extrinsic calibration): 라이다 좌표계와 카메라 좌표계 사이의 SE(3) 변환을 추정해야 점군과 이미지를 정확히 겹칠 수 있습니다.
203. SLAM의 카메라 포즈 추정: 매 프레임 카메라의 6-DoF 배치를 SE(3)로 추적하며, 이를 그래프로 최적화합니다 (Cadena et al., 2016).
214. AR/VR 헤드셋 트래킹: 헤드셋의 위치와 머리 방향을 SE(3)로 실시간 추정해야 가상 물체가 현실 공간에 고정되어 보입니다.
22정리
23- 회전(자세)과 이동(위치)은 분리할 수 없는 한 쌍이고, SE(3)는 이 둘을 6자유도로 완전하게 기술하는 언어입니다.
24- 로봇 팔, 자율주행차, 드론, 헤드셋 등 서로 다른 분야가 모두 SE(3)를 공유하기 때문에, 이 개념 하나를 이해하면 로보틱스 전반의 좌표 문제를 관통할 수 있습니다.