현대엠엔소프트 공식 기업 블로그 :: 자율주행 지원을 위한 고정밀지도 기술 동향



편의성과 안전성을 추구하는 인간의 니즈에 부합하여운전자 지원 시스템(ADAS) 갖춘 자동차의 판매가 본격화 되고 있으며, 기술은 궁극적으로 완전 자율주행차의 개발을 위한 방향으로 점점 고도화 되고 있습니다.


자율주행차는 차량에 탑재된 센서들의 복합적인 작동으로 차량의 위치를 정확히 계산하고(Localization), 주변 상황을 인지판단하여 인간의 제어에 의존하지 않고 도로 위를 주행하게 하는 차량인데요. 2020년에는 세계 시장규모가 189 달러로 예측되고 2050년까지 전체 자동차 판매의 75% 수준에 도달할 것으로 예상되는 , 4 산업혁명의 핵심 아이템이라  있습니다.


이러한 자율주행차의 성공적인 개발과 적용에 있어 도로 인프라차량간 통신센서의 성능과 저가화  갖추어야  요소들이 대단히 많습니다.  최근들어 특히 고정밀지도의 필요성과 중요성이 크게 부각되고 있는 실정인데요이는 센서가 갖는 기술적 한계를 보완하여 신뢰성 있게 자율주행차를 구동시키는데 정밀한 위치 정보를 가지고 차량에 미리 입력되어 있는 지도 정보가 필수적이기 때문입니다.


이에 지도가 자율주행차의 주행을 지원하는데 있어 어떤 중요성을 가지고 있고최신성을 보장하기 위해 어떤 논의들이 검토되고 있는 지에 대해 간단히 살펴 보고자 합니다



고정밀지도는  필요한걸까?



자율주행이나 운전자 보조 시스템(ADAS) 구현하기 위해서는 차량의 자기 위치를 정확히 추정하는 측위 기술이 가장 핵심입니다하지만 기존의 위성 항법 시스템은 환경적 영향에 따라 발생하는 오차가 커서 이것에만 의존해서는 자율주행에서 요구하는 정확도 수준으로 자차 위치를 계산하는 것이 사실상 불가능한 것으로 여겨지고 있는데요.  

 

이에 대한 방안으로 GPS, 관성 측정 장치(IMU), 카메라 그리고라이다(LiDAR)등의 센서와 고정밀지도를 융합함으로써 센서로부터 측정된 객체(Object) 거리와 미리 저장된 지도의 위치 정보를 비교하고 자차 위치를 정밀하게 보정하는 센서 퓨전 측위(SFP, Sensor Fusion Positioning) 기술이 널리 연구되고 있습니다.





카메라  라이다 센서들이 중요하게 인식해야 하는 도로 시설물들로는 신호등이나 차선  도로와 도보를 구분하는 경계인 연석 등이 있는데이를 물리적인 센서들이 오인식할 경우 중요한 문제를 유발할 가능성이 있습니다하지만 밤과 낮의  조건그리고 가로수네온사인차량 후미등과 같은 복잡한 배경 조건에서 신호등 상태(Red, Yellow, Green) 카메라 센서에만 의존하여 전방 200미터 지점부터 정확하게 판정하는 것은 매우 어려운 일일 것입니다 문제를 구글은 산호세 지역을 대상으로 교차로에 설치된  4,000여개 이상의 신호등을 맵으로 구축함으로서 해결할  있음을 보여 주었는데요 연구는 신호등 100미터 이내에서는 100% 수준으로 검출이 가능하다는 결론을 보여줍니다.


다시 말해지도 정보는 센서가 갖는 물리적 한계를 보완하고센서가 연산해야 하는 영역을 최소한으로 축소 함으로써 성능 향상에도 결정적인 기여를 한다고   있습니다.



고정밀지도는 어떻게 제작되는걸까?



고정밀지도를 제작하기 위해서는, xyz 위치 정보를 갖는 점군 데이터(Point Crowd) 필요합니다. 이는 일반적으로 MMS(Mobile Mapping System)라고 불리는 매핑 시스템으로 도로와 도로 주변 시설물의 스캔하여 얻으며, 후처리 LAS데이터를 기반으로 주로 ADAS 기능에서 이용되는 도로의 곡률이나 경사도와 자율주행에서 이용하는 고정밀지도를 구성하는 레인모델과 측위모델에 사용할 객체들을 추출하는 것입니다.



MMS GPS/INS, 카메라라이다주행거리 센서(DMI) 등으로 구성되어 있으며높은 정밀도를 요구하는 센서가 필요합니다일반적으로 제시되는 위치 정확도는 음영 지역에서 10 cm, 개활지에서는 5 cm 입니다그리고 카메라와 라이다에서 수집된 영상과 점군 데이터들은 고정밀지도 구축에 필요한 객체의 위치 값과 면형  속성 정보를 구축하기 위해 활용됩니다.  아주 높은 수준의 정밀도를 갖는 GPS시스템과 라이다를 필요로 하기 때문에 MMS 장비를 구성하는데는 높은 비용이 요구되므로 고정밀지도 구축 커버리지를 확대하는데 있어 MMS 도입과 운용 비용은 지도 구축의 진입 장벽 요인이  되기도 한답니다.





<고정밀지도 구축방법>


고정밀지도는 자율주행차 개발에 있어 3 센서 역할을 수행하고 있다고 해도 과언이 아닙니다하지만 지도의 제작과 유지 보수 비용을 어떻게 절감할 것인가와 지도의 변경 정보를 얼마나 정확하고 빠르게 업데이트할 것인가가 가장  관건이며 이를 위해서 지도 자동 생성 기술 연구나 모빌아이의 로드북(Roadbook), 톰톰(TomTom) 로드디엔에이(Road DNA) 같은 새로운 측위 컨셉 제안  여러 방법들이 고안되고 있습니다.



고정밀지도의 해외 기술 개발 동향은?


고정밀지도의 사양과 기술 개발을 가장 선도하고 있는 히어(HERE) HDLM(HD Live Map)이라고 하는 자율주행  커넥티드 ADAS 위한 클라우드 기반의 지도 데이터를 구축하여 제공하고 있는데요히어는 고속도로에   2017년에 독일 전역그리고 서유럽과 미국은 2019년까지 100% 구축 계획이며자율주행이 이루어지는 대부분의 도로에 대해 전세계 주요 지역에서 HD 라이브맵(HD Live Map) 제공하겠다는 로드맵을 제시하고 있습니다.

히어(HERE) HD Live Map 구성

<출처 : https://here.com/en/products-services/products/here-hd-live-map>



히어와 함께 관련 기술 개발을 리드하고 있는 톰톰은 로드디엔에이(Road DNA)라고 하는 고유한 측위 모델을 제시하고 있는데요. Road DNA MMS에서 취득된 점군 데이터(Point Data) 압축변환하여 2차원의 깊이를 갖는 이미지 형태로 구성되었습니다차량의 센서에서 취득한 실시간 정보와 Road DNA와의 상관 계수(Correlation) 계산함으로써 실시간 차량 위치를 판정하게 되는 것이죠.




톰톰(TomTom)Road DNA 예시

<출처 : https://automotive.tomtom.com/products-services/hd-map-roaddna/>


 

자율주행에 지도 정보가 필수적으로 인식되면서독자적인 기술을 앞세워 고정밀지도 구축  서비스를 시도하려는 스타트업들이 등장하고 있는데요캘리포니아 버클리에 자리하고 있는 시빌맵(Civil Maps)이라는 회사는 라이다를 포함한 멀티 센서들로 조합된 아틀라스 데브킷(Atlas DevKit) 통해  비용으로 신속한 공간 정보를 획득하여 실시간으로 측위  매핑이 가능한 솔루션을 제공하고 있답니다앞으로는 항법지도와 고정밀지도를 동시에 제공하는 글로벌 지도 사와 더욱 신뢰할만한 자율주행용 정밀 지도를 제공하려는 많은 스타트업들의 경쟁이 치열하게 벌어질 것으로 예측됩니다.

 

 고정밀지도의 국내 기술 개발 동향은?


국내는 시장의 특성 일부 완성차 업체 중심으로만 정밀지도 개발구축 작업이 진행되고 있답니다현대엠엔소프트는 2011년부터 ADAS 차량 양산 준비를 위한 지도 정보 구축을 위해 5년에 걸쳐 전국 왕복 2차선 이상에 해당하는  100,000 Km ADAS 지도 정보를 구축하였습니다자율주행 시대를 맞기 위한 준비는 여러 국가 부처에서도 활발히 이루어지고 있는데국립지리원은 2017 5월에 ‘정밀지도 구축 기본 계획 발표하면서 2020 초까지 고속도로 구간 5,500 Km  이후 2단계로 일반도로 21,000 Km 구간에 대한 실제 데이터 구축과 함께 정밀지도의 효율적인 구축과 갱신그리고 활용성 증대를 위해 노력하고 있는 중이랍니다.



고정밀지도 서비스의 극복 과제가 있다면?



자율주행을 위한 고정밀지도의 활용성을 높이기 위해서는 지도 데이터의 최신성정밀도  기존 지도 이상의 콘텐츠 상세성이 중요하게 요구되는데요특히 지도 변경  다이나믹 정보들은 하루 이내로 업데이트 되어야 하는 것으로 인식되고 있습니다하지만 전통적인 방식으로는  요구조건을 만족시킬  없는 실정입니다이를 개선하기 위해 기존의 지도 구축 업체들을 비롯해 자동차 제조사와 관련 부품사들을 중심으로 크라우드 기반의 데이터 수집과 지도 제작을 위한 방안이 연구되고 있습니다.  특히 지난 2016 CES에서 토요타와 GM 등의 주요 자동차 제조사들은 크라우드 기반의 지도 제작을 위한 컨셉을 발표한  있답니다.

 

또한 히어의 경우 수십 개국의 도로 상황 변화를 실시간으로 수집하고 처리하기 위한 위치기반 클라우드 기술을 개발 중이며이를 위해 ‘센서리스(SENSORIS)’라고 하는 데이터 포맷 설계를 완성하여 유럽의 지능형 교통 시스템(ITS) 관한 유럽 민관 협력 조직인 “ERTICO-ITS Europe” 제출한 상태이며향후 자동차 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 사용할  있는 표준 인터페이스 규격으로 발전시켜나갈 예정입니다.

 

이상으로 자율주행의 핵심 센서와 같은 기능을 담당하게  고정밀지도에 대한 전반적인 사항을 살펴보았는데요지도 콘텐츠는 기본적으로 구축과 관리에 막대한 비용이 소요되는 요소이므로 정보를 효율적으로 수집하고결점 없이 가공하여 생산하는 핵심 기술과 환경을 얼마나빨리 완성하느냐가 자율주행 산업의 조기 양산화에 결정적인 요소가  것으로 판단됩니다 분야에 대한 기술 개발 역량 집중과 국가적인 지원이 어느  보다 필요할 것으로 보입니다.

 

 

¨   용어 설명

ADAS : 첨단 운전자 지원 시스템, Advanced Driver Assistance Systems

HD Map : 자율주행 지원용 정밀지도, Highly Definition Map

MMS : 이동형 매핑 시스템, Mobile Mapping System

LiDAR : 레이저 스캐너, Light Detection and Range

IMU : 관성 측정 장치, Inertial Measurement Unit, 속도와 방향중력가속도를 측정하는 장치

DMI : 주행 거리 센서, Distance Measuring Instrument

INS : 관성 항법 시스템, Inertial Navigation System

 

현대엠엔소프트 정밀지도개발팀 하상태 수석연구원


 

포스팅은 한국정보통신기술협회에서 발간한 TTA Journal 9월호에 게재된 기고문을 일부 수정하여 발간한 내용입니다.







Posted by 현대엠엔소프트

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