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[IT열쇳말] 고정밀 지도(HD Map)
출처 Bloter 등록일자 2018-03-23
원본 URL http://www.bloter.net/archives/304246
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고정밀 지도는 자율주행을 위해 필요한 정보를 차선 단위까지 상세하게 표현하는 지도다. <출처: 현대엠엔소프트 블로그>

자율주행차에게 도움이 될 정보를 사전에

자율주행 상용화를 위해선 가장 큰 숙제가 있다. 바로 안전이다. 기술의 완성도는 더욱 성큼 다가왔지만, 안전에 대한 신뢰를 해결하지 못하고선 자율주행이 미래를 바꿀 새로운 기술로 정착하기는 어렵다.

고정밀 지도는 안전한 자율주행을 위해 필수적인 요소다. 고정밀 지도(HD 지도)란 자율주행을 위해 센티미터(cm) 수준의 정밀도를 갖춘 3D 입체 지도를 말한다. 고정밀 지도가 필요한 이유는 자율주행의 의사결정 프로세스에서 고정밀 지도의 세밀한 정보가 올바른 결정을 내리는 데 도움이 되기 때문이다. 인간 운전자가 아닌, 자동차 스스로에게 주행의 모든 것을 맡기기 위해서는 주행 공간에 대한 정보를 충분하게 전달해야 할 필요가 있다.

고정밀 지도에는 도로 중심선, 경계선 등 차선 단위의 정보는 물론 신호등, 표지판, 연석, 노면마크, 각종 구조물 등의 정보가 3차원 디지털로 담긴다. 인간이 자연스럽게 습득할 수 있는 정보까지 디지털화하기 위해 지도는 1:1에 가까운 규모로 제작된다. 그래야만 오차 수준을 10센티미터 이하로 낮출 수 있기 때문이다.


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웨이모 자율주행차 지붕에는 라이다가 달려 있다. <출처: 웨이모>



다양한 센서를 통해 수집한 세밀한 위치정보

고정밀 지도를 구축하기 위해선 하드웨어, 소프트웨어의 기술력이 모두 총동원된다. 특히 센서의 역할이 중요하다. 고정밀 지도를 구축하기 위해선 MMS(Mobile Mapping System) 시스템이 필요하다. MMS란 다양한 센서를 장착한 3차원 공간정보 조사 시스템이다. 차량 등의 이동체에 위치측정 및 지형지물 측량을 위한 카메라, 라이다(LIDAR), GPS 등의 센서를 장착한다. 이들은 서로 유연하게 작동해 다양하고 세밀한 위치정보를 획득하게 된다. 이중 특히 라이다는 3D 공간을 맵핑하는데 큰 역할을 한다. 라이다는 펄스 레이저를 목표물에 방출하고 빛이 돌아오기까지 걸리는 시간 및 강도를 바탕으로 정보를 축적해, 실시간으로 현실세계의 3차원 지도 정보를 수집한다.


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자율주행 차량은 레이더와 라이다, GPS 등 하드웨어 센서로 도로를 인지한다. <출처: 현대엠엔소프트 블로그>



하지만 하드웨어 센서만으로 자율주행을 운행하기엔 어려움이 있다. 기상이나 도로 환경에 따라 하드웨어 센서를 사용하지 못하는 경우도 있기 때문이다. 게다가 라이다의 경우 높은 가격 장벽으로 상용화가 어렵다는 한계를 가지기도 한다. 이런 어려운 점을 극복하는 역할을 하는 것이 고정밀 지도다. 하드웨어 센서를 통해 미리 수집된 고정밀 지도는 자율주행 시스템을 작동하기 위해 유기적으로 활용된다. 먼저 인식 시스템이다. 고정밀 지도는 끊임없이 현실 상황과 지도를 교차해 정적 정보 이외의 동적 움직임 정보를 시스템에 전달한다. 사람이 횡단보도를 건너가는 행위나, 신호등의 색이 바뀌는 것 등 실제 움직임에 인지되면 그에 따라 자율주행 시스템이 작동하게 된다.


위치 기반의 로컬라이제이션 시스템도 작동한다. 고정밀 지도의 정보와의 연동을 통해 지도 내의 위치 정보와 실제 차량의 위치 비교를 통해 정보를 전달한다. 예를 들면 ‘현재 차량의 위치가 횡단보도 150cm 앞이다’라는 정보를 토대로 자율주행 시스템 내에 있는 컨트롤 모듈이 속도를 줄이는 방식이다. 고정밀 지도의 더욱 정밀한 역할 수행을 위해서는 고정밀 GPS와의 연동이 필요하다. 지도의 상태를 최신으로 유지하고 실시간으로 변화를 읽어내는 것이 고정밀 지도의 핵심이 되기 때문이다.



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데이터 수집 → 후처리 작업  → 영상화

고정밀 지도를 제작하기 위해서는 먼저 데이터 취득과 데이터 후처리 과정이 필요하다. 앞서 설명한 하드웨어 센서들로 도로 및 주변 지형 등에 대한 데이터는 후처리 후 흑백의 레이저 영상 이미지로 생성된다. 이 영상 이미지는 수백만 개의 포인트가 모여 완성되며 각각의 포인트는 위도와 경도 등 삼차원 공간 좌표로 이루어져 있다. 데이터 후처리 과정에서는 생성된 영상 이미지에서 필요한 정보에 맞는 객체를 추출하는 작업을 한다. 여기서 객체란 표지판, 차선 정보, 건물 외곽선, 도로노면 정보 등의 특정 속성값을 말한다. 이러한 속성값을 계산해 가공한 다음 자동차 데이터베이스 포맷으로 변환하면 고정밀 지도를 완성할 수 있다.

고정밀 지도 제작은 여러 대의 자동차가 동일한 도로에서 여러 번 주행한 데이터를 합산해야 한다. 수집 횟수가 많아질수록 더 많은 데이터베이스가 축적돼 지도의 품질도 높아지게 된다. 해당 작업은 대부분 클라우드에서 이뤄진다. 하지만 데이터에 따른 비용문제는 고정밀 지도 제작의 큰 과제다. 전문가들은 실시간으로 공유되어야 할 정보와 그렇지 않은 정보를 구분하는 것이 하나의 해결 방법이 될 수 있다고 제시한다. 운전에 실제로 영향을 주는 도로상 사고, 자연 재해에 따른 정보, 공사 정보 등 실시간 정보에 한해서만 셀룰러 네트워크를 통해 전달하는 것이다.



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고정밀 지도의 영상 이미지의 필요성은 사실 인간의 작업 효율을 위한 것이다. <출처: 딥맵 홈페이지>



고정밀 지도 구축을 위한 글로벌 경쟁

고정밀 지도의 중요성은 자율주행 시스템이 완성에 이를수록 더욱 커질 것이다. 그 때문에 자율주행 시스템을 연구하는 글로벌 기업들은 물론 유능한 스타트업까지 고정밀 지도 제작에 뛰어들고 있다. 구글, 애플, 아마존, 우버는 물론 기존 완성차 업체들도 정밀지도 기술력 향상을 위해 인수합병에 열을 올리고 있다. 특히 주목을 받은 업체는 히어(here)다. 히어는 독일 자동차업체 3사, 중국 텐센트, 그리고 미국 인텔이 지분을 인수한 회사로 구글과 경쟁할 수 있는 몇 안 되는 업체로 평가된다. 히어는 지난해 독일 전역 고속도로에 대한 HD맵 데이터를 구축했으며 2019년까지 서유럽, 미국의 데이터를 구축할 계획을 밝혔다. 히어는 네이버랩스와 파트너십을 맺고 실내지도 구축 자동화 프로젝트를 추진할 계획이기도 하다.


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                                    네이버의 실내 3차원 지도제작 로봇 ‘M1’ <출처: 네이버랩스>



우리나라는 2020년까지 대부분 도로의 고정밀 지도 구축 계획을 가지고 있다. 국토교통부 산하의 국토정보지리원은 ‘자율주행차 상용화 지원 방안’에 따라 정밀지도(정확도 25cm) 고도화 및 DB 구축 작업을 진행 중에 있다. 국내 기업 중에서는 현대엠엔소프트가 고정밀지도 개발에 뛰어들고 있다. 현대엠엔소프트는 2011년부터 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 지도 양산을 위해 연구를 시작했고, 2016년에는 국내 9개 구간의 고속도로와 일반도로 500km 구간의 고정밀 지도 데이터를 구축했다. 또한, CES 2017에서 자율주행 시범운행을 위한 라스베이거스 정밀지도를 만들어내는 등 고정밀 지도 생산에 박차를 가하고 있다.


※참고자료

– Harsha Vardhan, 『HD Maps: New age maps powering autonomous vehicles』(Geospatial World, 2017.09.22)
– 문용권·이민아, 『자율주행의 핵심: 정밀 지도』(ktb 투자증권, 2017.04.10)
– 현대엠엔소프트,『도로 위의 모든 정보를 지도에 담다-정밀 지도는 어떻게 세상을 바꿀까?』

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