연구진은 레이더와 카메라 데이터를 융합하는 기존 방식의 한계를 지적하며, 레이더 정보를 선택적으로 활용하는 새로운 방법인 '레이더 변조 선택(RMS)'을 제안했습니다.
RMS는 Mamba 모델의 핵심 선택 과정에 레이더 정보를 주입하여, 레이더 신호가 없을 때 이미지 기반 백본으로 자연스럽게 전환할 수 있도록 설계되었습니다.
SemoDepth 모델에 RMS를 적용한 결과, nuScenes 데이터셋에서 기존 최고 성능보다 MAE를 34.0% 줄이는 등 뛰어난 성능을 달성했습니다.