[이슈] 자율주행자동차의 핵심기반 ‘정밀지도’

특허뉴스 박진석 기자 | 기사입력 2019/08/09 [15:46]

[이슈] 자율주행자동차의 핵심기반 ‘정밀지도’

특허뉴스 박진석 기자 | 입력 : 2019/08/09 [15:46]

 

 

안전운전의 필수품이 되어버린 내비게이션이 더 정교해지고 있다.

자율주행자동차 시대가 가까워지면서 자동차의 움직임을 지도에 의존하기 때문이다. 그 만큼 도로의 경계, 차선, 신호등, 교통표지판 같은 정보는 물론 안개나 폭우 등 기상악화 상황까지도 정밀하게 대비해야한다.

 

자율주행차의 정밀지도(High Definition Map)는 각종 시설물 정보를 1cm 수준까지 기록한 정보를 기반으로 주행에 필요한 판단을 내린다. 때문에 자율주행차의 인지·판단·제어를 뒷받침하는 정밀지도는 자율주행차의 기반 핵심기술이다.

우리나라는 2020년까지 자율주행차가 스스로 도로 정보를 해석해 방해물을 피하고 막히는 구간은 우회할 수 있는 레벨3을 목표로 기술개발과 법·제도 정비에 힘을 쏟고 있다.

 

최근 자동차 소프트웨어 개발업체 현대엠엔소프트는 전국 자동차 전용도로 16,000km의 정보를 담은 정밀지도를 공개하고, 2021년 양산을 목표로 개발 중인 국산 자율주행차에 탑재될 예정이다.

 

정밀지도를 구성하기 위해서는 정보 수집이 우선적으로 이루어진다. 레이더, 카메라 등 측량 장비를 장착한 정보수집용 MMS(Mobile Mapping System) 차가 도로를 운행하며 각종 정보를 수집한다. 나들목이나 분기점 등 고가도로가 겹쳐 있고 길이 여러 갈래인 곳이나 공사현장 같은 MMS 차량 접근이 어려운 곳에서는 드론을 활용해 데이터를 수집한다.

 

또한, 일반 차량에 정보 수집 장치인 레드박스(RED BOX)를 장착한 차들이 도로를 달리며 데이터를 획득해 데이터 센터로 실시간 전송도 한다.

 

인공지능, 이미지 인식 기술 등 첨단 ICT 기술이 집약된 정밀지도는 바뀐 도로 정보를 신속히 반영하고, 도로 정보를 지도로 자동 변환하는 프로그램 MAC(Map Auto Creation)으로 약 100km 거리 분량의 지도가 하루 만에 완성된다.

 

이때 사용되는 자동 변환 프로그램 MAC의 핵심은 자동 편집 툴과 인공지능이다.

 

MAC은 수집한 영상 속 사물에 이름표를 붙이면 딥러닝 기술이 적용된 컴퓨터가 차선과 표지판을 구별하고 정보를 추출해 지도에 담는다. 딥러닝의 특성 상 데이터가 누적될수록 인식률도 높아진다. 정부는 2019년까지 전국 고속도로 5000km의 정밀지도를 제작할 계획이다.

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