자율주행, 정밀지도 기반 시뮬레이션 통한 무결성 입증

▲ 박현진 모라이 소프트웨어 모듈 그룹 그룹장 (오른쪽)

정밀 도로 지도, 고위험 차선 변경·합류 기동 사전 방지 활용 모 라이, 라이더 통한 점군 정보를 이용하고 3D모델 배치 연구 e4ds가 국내 기업의 정밀 지도 기술 활용에 공유하는 장소를 준비하고 정밀 지도 기반 디지털 트윈 자동 구축 기술을 보유한 모라이의 박·현진 소프트웨어 모듈 그룹장과 우에비나을 진행했다.E4ds는 7일 2022 e4ds오토 모티브 Tech Convert에서 “정밀 도로 지도 활용 및 서울시 자동차 시뮬레이터”을 주제로 모 라이의 박·현진 그룹장을 초청하고 우에비나을 개최했다.모 라 그는 2018년에 스타트 업으로 시작한 기업으로 자동 운전 차의 시험 및 검증이 된 시뮬레이션 플랫폼을 개발 및 서비스하고 있다.박·현진 그룹장은 “모 라 그는 정밀 지도 기반의 디지털 트윈 자동 구축 기술을 통해서 복잡한 실제 도로 환경의 수만 종류의 상황을 실시간 재현할 수 있도록 구축한다”고 설명했다.박 그룹장이 이끄는 소프트웨어 모듈들은 시뮬레이터에 들어가는 모든 소프트웨어를 관장하는 부서이다.또 차량 동력학 센서 모델, 시나리오의 기동 데이터 맵 데이터까지 개발하고 있다.박·현진 그룹장은 이번 우에비나ー에서 정밀 도로 지도 데이터를 기반으로 구축한 자동 운전 시뮬레이터 개발 프로세스와 기술에 대해서 소개하고 이를 이용한 서울시 자동차 시뮬레이터에 대해서 말했다.자동 운전 차량은 소프트웨어가 차량 주행 기동 및 다양한 업무를 담당하고 자율화가 반영된 이동은 안전한 운행이 가능한지 확인을 거쳐야 한다.시뮬레이션은 자동 운전 시스템의 안전성을 검증하기 위해서 필요한 하나의 시험 방식이다.시뮬레이션 시스템 자체가 시험을 수행하게 되고, 자동화 또는 시나리오 탐색할 수 있도록 추가적인 장치를 마련하고 자동 운전 시스템의 완전성을 입증하는 역할을 한다.모 라 그는 지도 데이터 파트너와 협업하고 고유 시설물을 3D가상 환경에서 재현하고 현실성이 높은 시험을 가능하게 한다.정밀 도로 지도 데이터는 자동차 apriori데이터 세트로 활용되며 인지 시스템이 현지화 및 물체 인식에 집중할 수 있도록 지원한다.또 보다 안전한 내비게이션 시스템 때문에 사용되며 위험한 차선 변경 및 합류 기동을 사전에 방지하도록 한다.주행 차선, 노면·차로·표지 데이터 등의 도로 시설 데이터를 획득한 후에 3D로 표현하고, 더 디지털 지형 데이터, 건물 모델 실제 환경에 맞춘 텍스처 및 세부 작업을 적용하고 환경을 구축한다.이런 형태의 환경을 구축하는 이유는 자동 운전 시스템을 테스트하는 환경을 실제 운행 지역과 유사하게 유효한 데이터를 사용자에게 제공하기 때문이다.시험 엔지니어와 시스템 운영자가 예상 밖의 상황을 검출할 수 없는 것을 방지하는 데도 큰 의의가 있다.예를 들면, 표시판과 태양의 위치 관계가 카메라 센서에 큰 영향을 미치는데, 특정 시간에 보이지 않는 표지판을 잘 감지하는지를 테스트할 수 있다.박·현진 그룹장은 자동화 시험(Test Automation)의 필요성을 언급했다.원래 소프트웨어 확인 과정은 개발자 또는 엔지니어가 직접 코드를 실행하고 확인했다.프로젝트의 규모가 갈수록 커지면서 제한된 인원, 시간으로 요구되는 시험을 수행하는 것은 불가능하고 자동화 시스템에 눈을 돌리게 됐다.테스트를 자동화함으로써 엔지니어는 코드를 수정하면서 자신이 변경한 코드가 전체적인 시스템에 악영향과 오류를 발생시키지 않는지 확인할 수 있게 됐다.또 코드를 유지, 보수하는데 걸리는 시간과 비용이 획기적으로 감소했다.테스트 자동화가 확장되어 복수의 엔지니어가 동시에 접속하는 개발 프로젝트를 자동적으로 테스트하는 장치를 마련하면 담당자는 자신의 코드 이외에도 다양한 코드를 수정하고 개선된 결과를 만들 수 있게 된다.이런 장점에도 디지털 트윈을 이용한 시뮬레이션은 현재 디지털 트윈 시뮬레이션은 일반적으로 작은 지역과 제한된 지역에만 적용되고 있다.기술적인 문제가 있기 때문이다.정밀한 환경을 구축하기 위해서는 정밀 도로 지도 데이터를 기본 데이터 세트로 활용하는 방법이 쉽다.

▲ 모라이 발표 자료에서 (자료 출처 : 모라이)

정밀 도로 지도 그 자체도 주기적으로 바뀌는 업데이트되고 있다.공사 신규 시설 설치에 따른 도로 기본 형상과 신호로 표시판의 위치가 바뀌면 지도 데이터와 시험 환경도 갱신되어야 한다.형상 변경이 작은 진행된다면 확장성이 떨어진다.시스템의 안전성을 입증하기 위해서 다양한 환경 조건에서 시험을 해야 하지만 환경적 준비가 부족과 시험 횟수가 줄수밖에 없다.그러기 위해서는 지속적인 업데이트가 필요하지만 막대한 비용과 시간을 투자해야 하는 어려움도 존재한다.또 데이터를 여러번 가공하면서 정확성에 대해서 검증하는데 있어서, 어디까지 검증해야 하는지 불분명한 경우가 많고 정밀 지도 데이터 소스 내에 문제가 발생했을 때 처리할 수 있는 기준이 수립되고 있어 사용자가 상황에 맞게 판단해야 하는 경우가 많이 발생한다.이런 어려움을 극복하기 위한 기술을 연구하고 있다.시뮬레이션을 구축하는 데 걸리는 시간을 줄이기 위한 다양한 소프트웨어 도구가 개발됐으며 산업계에서는 이 같은 데이터 세트를 혼용할 수 있도록 규격화된 데이터 포맷을 연구하고 전파하고 있다.협력 중심으로 연구 활동이 계속되면 지도, 센서, 차량 데이터 통합에 걸리는 시간을 단축시킬 수 있다.질을 높이는 기술과 도구도 확산되고 있다.가장 대표적인 예로는 Unreal Engine 5이다.게임 개발에만 사용되는 툴이 아니고, 엔지니어링 용도, 특히 자동 운전 시뮬레이션에서 사용이 점점 늘어나고 있다.AI기술이 융합하고 새로운 프로세스가 가능성도 늘어나고 있다.웨이 모와 엔비디아의 같은 기업에서 Neural Radiance Fields기술에 대해서 몇 차례나 발표한 바 있다.정밀 지도 데이터와 조합하면, 3D주행 환경을 재구성하는 새로운 기준이 될 가능성이 있다고 보고 있다.모 라이가 미래를 내다보고 개발하고 있는 방법을 소개했다.모 라이에서는 라이더 장비에서 획득한 점군 정보를 이용하고 3D모델을 배치하는 시스템을 연구 개발 및 수행하고 있다.시설물, 건물, 나무 등 식물의 위치를 포인트 클라우드를 통해서 더블 체크하고 통합하고 보다 사실적인 시뮬레이션 환경을 구축했다.정적 환경에다 동적 요소도 시뮬레이션에서 중요하다.사용자의 의도대로 움직이는 시나리오에 대해서 설명했다.시나리오 구현 방법론에서 가장 기본적인 방법은 여러 패턴에서 차량을 생성하고 운행하는 것이다.랜덤성이 하나의 입력 변수가 되며 변수를 바꾸면서 다양한 시나리오를 만들어 갈 수 있는 장치이다.랜덤 교통 흐름이 빠른 시나리오를 만드는 것은 쉽지만 정확하고 의도에 맞춘 시나리오를 만드는데 적합하지 않다.그래서, 유저가 시나리오를 직접 제어할 수 있도록 국제 공통 시나리오 형식인 오픈 시나리오를 활용한다.오픈 시나리오를 사용하는 방식이 테스트를 자동화하고 곧 실행 결과를 만들어 낼 수 있는 방법이라고 전했다.박·현진 그룹장은 이어 서울시의 자동차 시뮬레이터를 소개했다.모 라 그는 서울시와 협력하는 상암 자동차 시험 운행 지구를 정밀 도로 지도 데이터를 이용하고 시뮬레이션에서 실현했다.도로 고도 정보를 포함한 형상을 제공하고 차량 동력학 모델과 연결하고 유익한 결과를 이끌어 냈다.신호기, 표지 등은 자동적으로 모 라이 환경 구축 파이프 라인을 통해서 생성된다.터널 안에서 선행하는 차량이 차선 변경을 하면 속도를 떨어뜨린 오픈 시나리오를 통한 상암 시나리오의 예도 소개했다.박·현진 그룹장은 “정밀 도로 지도 데이터는 모라이에 있어서 없어서는 안 되는 파트너이다”로 “정밀 지도 데이터가 없으면 높은 품질의 시뮬레이션 환경을 재현하기는 어려울 것”이라고 전했다.지도 실시간 업데이트 사항을 시뮬레이션에 적용할 수 있느냐는 질문에 그는 “몇몇 기업은 차량에 부착한 카메라 센서로 획득한 정보를 크라우드 소싱 형태로 지도를 제작하고 있다”며” 이렇게 업데이트하는 지도 정보를 시뮬레이션에 적용할지는 모라 이드 파이프 라인과 알고리즘 등 기술 개발을 하고 있다”고 전했다.기사 원문:https://www.e4ds.com/sub_view.asp?ch=11&t=0&idx=15584

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