자율주행차, 3D 지도 없이도 시골길 주행 가능해져

새로운 자율주행차 기술이 3D 지도 없이 시골 지역을 주행할 수 있습니다. 지역 인식 시스템과 오픈스트리트맵(OpenStreetMap)을 결합해 개별 도로 구간을 탐색합니다. 지도 없는 주행 프레임워크가 LiDAR 센서로 도로 경계를 견고하게 추적합니다.

작동 원리

기존 자율주행차는 3D 지도가 있어야 주행할 수 있습니다. 그래서 자율주행차가 모든 곳에서 스스로 주행할 수는 없습니다. 사실 미국 도로의 1/3 이상이 비포장도로이고, 65%는 신뢰할 수 있는 차선 표시가 없습니다.

이 차량들은 사전 설계된 지도를 사용해 현재 위치를 파악하고, 어떤 경로를 취할지, 장애물을 보면 어떻게 할지 결정합니다. 대부분의 시골길은 제대로 연결되지 않아 자율주행에 극도로 어렵습니다.

이를 해결하기 위해 MIT 엔지니어들(도요타 연구소와 협력)이 3D 지도 없이 주행할 수 있는 첨단 시스템 — 지도 없는 주행 프레임워크(mapless driving framework) — 를 개발했습니다. 자율주행차가 잘 알려지지 않은 도로를 달릴 수 있게 합니다.

작동 방식

프레임워크는 두 핵심 구성요소를 결합합니다 — 지역 인식 시스템(local perception system)과 개별 도로 구간 탐색용 오픈스트리트맵. 이들은 합리적인 양의 사전 로드 정보[오픈스트리트맵]로 광범위한 영역에서 전역 탐색을 가능하게 합니다.

이미지 출처: MIT CSAIL

GPS 데이터는 위상적 위치 파악(topological localization)에 충분히 정확하므로, 오픈스트리트맵이 각 도로 구간과 연관된 모든 지침을 담고 있으므로 지역 인식과 결합해 완전 자율 탐색 시스템의 문제들을 해결할 수 있습니다.

시스템은 LiDAR 센서로 도로 경계를 견고하게 추적합니다. 차선 표시가 없어도 도로 표면 가장자리를 측정하고 도로 기하학을 추정합니다.

차량 탑재 센서로 작동하는 이런 프레임워크는 자율주행차의 진정한 잠재력을 보여줍니다. 거대 기술 기업들(구글 등)이 매핑한 도로 수를 넘어선 도로를 실제로 다룰 수 있습니다.

출처: MIT | Toyota

테스트

개발자들에 따르면, 센서가 방대한 양의 데이터를 수집함에도(현재 도로 경계 추정이 다음 측정 단계에서 사용됨) 이 기술은 신뢰성 있고 효율적입니다.

확률적 프레임워크에서 도로 경계 탐지가 차량 주행거리계(odometry)와 융합됩니다. 개발자들은 완전 자율 도요타 프리우스로 시골 지역에서 프레임워크를 테스트했습니다. 또한 테스트 현장에서 수집한 데이터셋으로 알고리즘을 오프라인 평가했습니다.

완전한 인식 프레임워크가 표준 컴퓨터에서 5헤르츠로 실행되며, 35미터 앞까지 도로를 탐지할 수 있습니다. 즉, 이 시스템으로 주행하는 자율주행차는 시속 67마일(약 107km/h)까지 달릴 수 있습니다. GPU에서 병렬로 프레임워크를 구현하면 속도를 더 높일 수 있습니다.

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이런 기술이 자율주행차의 주행 가능 도로를 늘려줄 수 있지만, 아직 갈 길이 멉니다. 시스템에 몇 가지 한계가 있습니다. 예를 들어, 프레임워크는 고도 급변을 고려하지 않습니다.

현재 개발자들은 차량이 다양한 도로를 처리할 수 있게 만드는 중입니다. 궁극적 목표는 낯선 길에서 인간만큼 믿을 수 있게 운전하는 차량을 만드는 것입니다.