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[오토저널] 자율주행 서비스를 위한 클라우드 연계 정밀맵 생성기술 및 국제표준화 동향

페이지 정보

글 : 오토저널(ksae@ksae.org)
승인 2017-08-14 16:38:33

본문

본 고에서는 제4차 산업혁명의 일환으로 이동의 편리성과 더불어 이동하는 시간 동안의 생산성 향상을 위해 클라우드에 연결된 자율주행자동차의 서비스를 위한 정밀맵 생성 기술에 대한 연구개발 동향과 ISO를 중심으로 한 국제표준 개발 동향에 대해 서술하고자 한다.

 

자율주행
자율주행자동차 개발을 위해 글로벌 자동차 회사와 IT 기업들이 경쟁적으로 개발에 뛰어들고 있다. 자동차 중심 기업은 안전위주의 자동차, 편리한 자동차를 위해 고성능의 자율화 기능을 중점 개발하고 있다. 한편, IT 기업은 반도체와 운영체제, 통신 및 센서정보처리 관련의 SW 및 인공지능기술과 자동차 간의 융합을 통해 자율주행 서비스를 보다 더 적극적으로 시도하고 있다.


미국 자동차공학회(SAE: Society of Automotive Engineering)에서는 자동차의 기능을 6단계로 확장하여 자율주행 서비스 단계에 대한 표준을 발표하였다. <그림 1>과 같이 자율주행 기능이 전무한 0단계부터 어떤 도로환경조건에서도 운전자의 개입이 필요하지 않는 5단계까지 구분하였으며, 완전 자율주행 5단계의 상용화 시기에 대한 전망은 2020년부터 2030년까지 다양하다. 현재 연구개발 단계에서 자율주행자동차의 상용화 시기를 앞당기기 보다 더 중요한 것은 일반 도로 운전자와 상호 극복해야 하는 교통문화에 대한 이해와 기술개발 및 표준, 보험, 법제도 등의 인프라관련 현안에 대처가 필요하다.

 

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본 고에서는 자율주행자동차의 자율 기능이 증대되면서 부각되고 있는 정밀맵의 필요성에 대해 진행 중인 연구개발내용과, ISO를 중심으로 자율주행자동차 표준개발 동향을 소개하고자 한다.

 

정밀맵 생성 및 주행환경인지 기술동향
운전자의 길안내를 위한 지도는 위치정확도가 낮지만, 운전자는 이미 알고 있는 랜드마크 학습을 통해 머리 속에서 예측하고 위치를 수정한다. 국내에서는 도심이나, 고가, 지하 등의 GPS 음영지역이 많은 편으로 자율주행자동차 기술에서 해결해야 하는 문제이다. 이러한 자신의 위치를 파악하기 위해, 차선레벨의 정밀도를 가진 맵을 이용하여 위치파악에 활용할 수 있다. 뿐만 아니라, 노면의 표식정보, 즉, 정지선, 횡단보도, 좌회전, 우회전 등의 정보는 종횡 방향의 이동을 판단하기 위해 활용할 수 있다. 주행상황 인지를 위한 정적인 속성의 도로표식정보와 함께 시간의 변화에 따라 변화되는 동적속성정보는 지도의 생명력의 일부로 인식되고 있다. <그림 3>의 (a)는 차량의 전방향 카메라로부터 촬영된 영상이며, (b)는 여러 번에 걸친 촬영 영상으로부터 높이 값을 RGB 영역으로 환산한 결과와 추출된 표식을 정합한 결과이다. (C)는 노면의 표식을 모델링한 결과이다.


기존의 정밀맵 제작 기술은 대부분 MMS(Mobile Mapping System) 기술을 사용하며, GIS 분야에서 널리 사용되는 기술로써, 차량 등의 이동체에 GPS, Laser scanner, Camera, INS, DMI 등의 센서를 장착하고 이들 데이터를 조합하여 사용하는 이동형 측량 시스템이다. 주로 지도제작, 도로관리, 시설물 관리 등의 목적으로 사용되었으나, 광범위 영역을 유지관리하기에는 후처리 비용과 지도제작 시간이 길어, 실시간 갱신이 되지 않아, 생명력을 잃을 수 있는 문제점이 있었다.

 

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클라우드 커넥티드 맵 생성 기술은 기본적인 센서가 장착된 스마트자동차를 활용하여 크라우드 소싱으로 클라우드 서버와 연계하여 광범위 영역에 대한 실시간 유지관리를 위한 것이다. 최근, 자동차 산업은 고기능의 안전운전지원 센서 위주의 개발과 함께, 도로 인프라 맵과 빅데이터를 기반으로 ICT와 연계하여 교통흐름을 미리 예측하고 대응하여 교통약자를 위한 자율주행 서비스 개발에 주력 중이다. 이러한 안전하고 편리한 이동 서비스를 위하여 스마트자동차는 카메라, 블랙박스, 초음파, 레이다, GPS 등 다양한 센서를 부착하여 자신 주변의 정보를 수집하고, 장애물 파악, 차선 이탈 경고 등에 이용되고 소비된 다음 버려지고 있다. 클라우드 서비스를 통해 수집하는 정보는 차량이 주행하는 곳이면 어디든지 수집 가능한 최신의 주행환경에 관한 것으로 스마트자동차가 이를 활용하여 환경 인지가 가능하고 도로 공간에서 위치를 결정하기 위한 표식으로도 활용이 가능하다. 이러한 자율주행을 위한 지도의 실시간 유지관리와 효율적으로 정밀맵을 생성하는 노력이 지속되고 있으며, 일본의 자동차 기업인 토요타에서도 발표한 바 있다<그림 4>.


클라우드 서버를 연계하여 생성하는 자율주행 정밀맵은 실시간 도로 및 교통정보를 원활히 제공하는 길안내 시스템이나, 전기 동력원의 차량을 이용하여 근거리를 이동하는 교통약자를 위한 자율주행 서비스를 위해 활용 가능하다. 


정밀맵 생성 ISO/TC204 표준화 동향
유럽의 연구개발과제인 SAFESPOT을 통해 개발된 Local Dynamic Map(LDM)은 지도를 생성하는 주기 및 속성에 따라 레이어를 구분하여 저장하는 데이터베이스 구조에 대한 표준이 진행되고 있다. 도로 통행 규제와 제한속도 등과 같은 정적 정보, 이동물체와 관련된 교통흐름 등의 동적 정보로 구분되며, 레이어에 대한 표준을 정의하여 요구되는 데이터에 따라 필요한 정보 검색과 응답시간이 단축되는 효과가 기 대된다. ISO/DIS 18750은 Co-operative ITS-Local dynamic map 으로 표준제정되었다. 일본의 경우, 정부를 중심으로 자동차 회사들과 공동으로 전략적 이노베이션 창조 프로젝트(SIP : the Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)를 설정하였다. 자 율주행 서비스를 위한 단계별 목표를 설정하고 완전자동운전 자동차의 실현은 2020년 중반 이후로 전망하고 있다.

 

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일본이 이렇게 보수적으로 전망하는 이유는 구글맵이나 히어맵 등 의 정밀도 높은 지도 데이터 구축이 시기적으로 다소 지연되 었기 때문으로 유추한다. 최근에는 정밀지도 구축을 위해 일 본 국토교통성과 국토지리원의 지도 정보 중 자율주행차에 도움이 되는 정보를 정리하는 정부 주도의 지도 구조 표준화 작업이 진행되고 있다. 뿐만 아니라, 지도 데이터 구축 사업 중 가장 고비용이 요구되는 데이터 수집을 위해 정부 중심으 로 대응함으로써 젠린을 비롯한 지도구축업계 등이 공동참 여하고 있다. 또한 표준화를 위해 ISO/TC204 WG3에서는 기 존 노드와 링크 구조로 구성된 내비게이션 지도를 확장하여 데이터베이스에 저장하기 위해 차선과 교차로, 턴방법 등의 정보를 구조화하는 표준을 개발하고 있다. Open Automotive Alliance는 커넥티드 자동차 개발을 위한 단체로서 전세계의 자동차 제조사뿐만 아니라 전장기업 등이 참여하고 있다.

 

국내 현대와 기아를 비롯한 지엠과 폭스 바겐 등의 글로벌 자동차 제조업체 및 LG전자, 구글, 파나소닉, 델파이, 하만 등이 회원이다. 2014년 발족 당시의 목적은, 구글의 안드로이드 운영체제를 중심으로 자동차에서 인터넷 사용이 가능하도록 하는 것이었다. 실시간 길 안내, 또는 사 용하던 스마트폰의 화면과 기능의 선택을 위해 대시보드를 이용하도록 컨텐츠 및 표준 인터페이스를 논의하였다. 차량 이 인터넷과 연결하여 간단한 기능을 수행할 수 있지만, 가까 운 미래에는 차량에 장착된 센서정보로부터 수집된 정보는 클라우드 센터로 수집이 가능하고 클라우드 센터에서 수집된 정보는 실시간 가공 및 분석이 가능한 형태로 확장될 것이다. 클라우드 센터에서 가공된 교통정보 등의 유용한 빅데이터는 실시간으로 도로 사용자(자동차, 보행자 등)에게 재공급되어 효율적인 도로사용 및 이동성의 효율화를 기대할 수 있다.

 

미래의 이동성은 자율주행 서비스
정밀맵 기반 안전운전지원을 위한 길안내 서비스는 기존 내비게이션 서비스에서 차선 레벨로의 상세한 길 안내가 가 능하다. 높이를 가진 정밀맵 생성 기술은 가감속을 위한 판 단 및 자율주행자동차가 도로환경을 인식하여 주행 중 발생 될 수 있는 장애물이나 일시적인 도로 점유 상황을 파악하여 회피경로를 생성 하는 데 도움이 된다. 이러한 광범위한 도로 영역에 대한 동시 다발적으로 도로 속성 정보와 시간에 따라 가변적인 교통정보를 실시간으로 수집•관리하여 자율주행 서비스를 위해 정밀맵으로 제공하기 위해 자동생성기술이 요 구된다. 크라우드 소싱에 의한 클라우드와 연계한 정밀맵은 단일화된 정밀맵 저장구조 및 활용 인터페이스 표준 개발이 필수적으로 요구된다. 미래 이동의 편리성과 효율성을 위한 자율주행 서비스를 위해 기술개발과 표준개발이 동시에 활발 히 이루어지기를 기대한다.

 

 

글 / 최정단 (한국전자통신연구원)
출처 / 오토저널 17년 3월호 (http://www.ksae.org) 
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