이제 자율주행차는 3D 지도 없이도 주행할 수 있습니다

• 새로운 자율주행차 기술은 3D 지도를 사용하지 않고도 농촌 지역을 탐색할 수 있습니다. 
• 개별 도로 구간을 탐색하기 위해 지역 시스템과 공개 거리 지도를 결합합니다.  
• 지도 없는 운전 프레임워크는 LiDAR 센서를 사용하여 도로 경계를 강력하게 추적합니다.

기존 자율주행차는 탐색을 위해 3D 지도가 필요합니다. 자율주행차가 실제로 모든 곳에서 스스로 운전할 수 없는 이유가 바로 이것이다. 실제로 미국 도로의 1/3 이상이 비포장 도로이고 65%는 신뢰할 수 있는 차선 표시가 없습니다.

이러한 차량은 미리 디자인된 지도를 사용하여 현재 위치, 이동 경로, 장애물을 발견할 경우 취해야 할 조치를 파악합니다. 대부분의 시골길은 연결이 잘 안 되어 자율주행이 매우 어렵습니다.

이 문제를 해결하기 위해 MIT 엔지니어(Toyota Research Institute와 협력)는 이러한 3D 지도를 사용하지 않고도 탐색할 수 있는 고급 시스템, 즉 지도 없는 운전 프레임워크를 개발했습니다. 이를 통해 자율 주행 차량은 사람이 덜 다니는 도로를 주행할 수 있습니다.

어떻게 작동하나요?

프레임워크는 개별 도로 구간을 탐색하기 위해 지역 인식 시스템과 개방형 거리 지도라는 두 가지 주요 구성 요소를 병합합니다. 미리 로드된 합리적인 양의 필수 정보를 사용하여 넓은 지역에 대한 전역 탐색을 가능하게 합니다[거리 지도 열기].

이미지 출처:MIT CSAIL

GPS 데이터는 위상학적 위치 파악이 가능할 만큼 정확하므로 공개 거리 지도에는 각 도로 구간과 관련된 모든 지침이 포함되어 있으므로 완전 자율 내비게이션 시스템의 문제를 해결하기 위해 지역 인식을 강화할 수 있습니다.

이 시스템은 LiDAR 센서를 사용하여 도로 경계를 강력하게 추적합니다. 도로 표시가 없는 경우에도 도로의 표면 가장자리를 측정하고 도로 형상을 추정합니다.

온보드 센서로 작동할 수 있는 이와 같은 프레임워크는 자율주행차의 진정한 잠재력을 보여줍니다. 실제로 Google과 같은 거대 기술 기업이 매핑한 것 이상의 도로를 처리할 수 있습니다.

출처:MIT | 도요타

테스트

개발자에 따르면, 센서가 방대한 양의 데이터를 수집한다는 사실에도 불구하고 그들의 기술은 신뢰할 수 있고 효율적이라고 합니다(현재 도로 경계 추정치는 다음 측정 단계에서 사용됩니다).



확률적 프레임워크에서는 도로 경계 감지가 차량 주행 거리 측정과 융합됩니다. 개발자들은 시골 지역의 완전 자율형 Toyota Prius에서 프레임워크를 테스트했습니다. 또한 테스트 사이트에서 수집한 데이터 세트를 바탕으로 오프라인으로 알고리즘을 평가했습니다.

완전한 인식 프레임워크는 5헤르츠의 표준 컴퓨터에서 실행되며 최대 35미터까지 도로를 감지할 수 있습니다. 즉, 이 시스템에서 실행되는 자율주행차는 시속 67마일(또는 시속 107킬로미터)의 속도로 이동할 수 있습니다. GPU에서 프레임워크를 병렬로 구현하면 속도를 높일 수 있습니다.

읽기:자율주행차의 깊이 센서가 이제 1000배 향상되었습니다

이와 같은 기술은 자율주행차를 위한 더 많은 길을 열어줄 수 있지만 아직 갈 길이 멀다. 시스템에는 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 예를 들어 프레임워크는 급격한 고도 변화를 고려하지 않습니다.

현재 개발자들은 다양한 도로를 주행할 수 있는 차량을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 궁극적인 목표는 낯선 도로에서 운전할 때 인간만큼 신뢰할 수 있는 차량을 만드는 것입니다.