▲ 박현진 모라이소프트웨어 모듈 그룹 그룹장 (오른쪽)
정밀도로지도, 고위험 차선변경·합류 기동 사전방지 활용 모라이, 라이더 통한 점군 정보를 이용하여 3D 모델 배치 연구
E4ds가 국내 기업의 정밀지도 기술과 활용에 대해 공유하는 자리를 마련하고 정밀지도 기반 디지털 트윈 자동구축 기술을 보유한 박현진 모라이 소프트웨어 모듈그룹 그룹장과 웨비나를 진행했다.
E4ds는 7일 2022 e4ds 오토모티브 Tech Convert에서 ‘정밀도로지도 활용 및 서울시 자동차 시뮬레이터’를 주제로 박현진 모라이 그룹장을 초청해 웨비나를 개최했다.
모라이는 2018년 스타트업으로 출범한 기업으로 자율주행차 시험 및 검증을 할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼을 개발 및 서비스하고 있다.
박현진 그룹장은 “몰라이는 정밀지도 기반 디지털 트윈 자동 구축 기술을 통해 복잡한 실제 도로 환경 수만 가지 상황을 실시간 재현할 수 있도록 구축할 것”이라고 설명했다.
박 그룹장이 이끄는 소프트웨어 모듈 그룹은 시뮬레이터에 들어가는 모든 소프트웨어를 관장하는 부서다.
또 차량 동력학, 센서 모델, 시나리오 부팅 데이터, 맵 데이터까지 개발하고 있다.
박현진 그룹장은 이번 웨비너에서 정밀도로지도 데이터를 기반으로 구축한 자율주행 시뮬레이터 개발 프로세스와 기술에 대해 소개하고 이를 이용한 서울시 자동차 시뮬레이터에 대해 이야기했다.
자율주행 차량은 소프트웨어가 차량 주행 기동 및 다양한 업무를 담당하고 자율화가 반영된 이동체는 안전한 운행이 가능한지 확인을 거쳐야 한다.
시뮬레이션은 자율주행 시스템의 안전성을 검증하기 위해 필요한 하나의 시험 방식이다.
시뮬레이션 시스템 자체가 시험을 수행하게 되고 자동화 또는 시나리오 탐색이 가능하도록 추가적인 장치를 마련해 자율주행 시스템의 무결성을 입증하는 역할을 한다.
몰라이는 지도 데이터 파트너와 협업해 고유 시설물을 3D 가상 환경에서 재현해 현실성 높은 시험을 가능하게 한다.
정밀도로지도 데이터는 자동차 apriori 데이터 세트로 활용돼 인지 시스템이 현지화 및 물체 인식에 집중할 수 있도록 돕는다.
또한 보다 안전한 내비게이션 시스템을 위해 사용되며 위험한 차선 변경 및 합류 기동을 사전에 방지할 수 있도록 한다.
주행 차선·노면·차선·표지 데이터 등 도로 시설 데이터를 획득한 후 3D로 표현하고 여기에 디지털 지형 데이터, 건물 모델, 실제 환경에 맞는 텍스처 및 디테일 작업을 적용해 환경을 구축한다.
이런 형태의 환경을 구축하는 이유는 자율주행 시스템을 테스트할 수 있는 환경을 실제 운행 지역과 유사하게 만들어 유효한 데이터를 사용자에게 제공하기 위해서다.
테스트 엔지니어나 시스템 오퍼레이터가 예상 밖의 상황을 검출할 수 없는 것을 방지하는 것에도 큰 의의가 있다.
예를 들어, 표지판과 태양의 위치의 관계가 카메라 센서에 큰 영향을 주지만 특정 시간에 보이지 않는 표지판을 잘 감지하는지 테스트할 수 있다.
박현진 그룹장은 자동화 시험(Test Automation)의 필요성에 대해 언급했다.
본래 소프트웨어 확인 과정은 개발자 또는 엔지니어가 직접 코드를 실행해 확인하고 있었다.
프로젝트 규모가 갈수록 커지면서 제한된 인원, 시간으로 요구되는 시험을 수행하는 것은 불가능해지면서 자동화 시스템으로 눈을 돌리게 됐다.
테스트를 자동화함으로써 엔지니어는 코드를 수정하면서 자신이 변경한 코드가 전체적인 시스템에 악영향이나 버그를 발생시키지 않는지 확인할 수 있게 됐다.
또한 코드를 유지, 보수하는 데 드는 시간과 비용이 획기적으로 감소했다.
테스트 자동화가 확장되고 여러 엔지니어가 동시에 접근하는 개발 프로젝트를 자동으로 테스트할 수 있는 장치를 마련하면 담당자는 자신의 코드 외에도 다양한 코드를 수정해 개선된 결과를 만들 수 있게 된다.
이러한 장점에도 디지털 트윈을 이용한 시뮬레이션은 현재 디지털 트윈 시뮬레이션은 일반적으로 작은 지역이나 제한된 지역에만 적용되고 있다.
기술적인 문제가 있기 때문이다.
정밀한 환경을 구축하기 위해서는 정밀 도로 지도 데이터를 기본 데이터 세트로 활용하는 방법이 용이하다.
▲ 모라이 발표 자료로부터 (자료 출처 : 모라이)
정밀도로지도 자체도 주기적으로 바뀌어 업데이트되고 있다. 공사, 신규 시설 설치로 도로 기본 형상과 신호와 표지판의 위치가 바뀌게 되면 지도 데이터와 시험 환경도 갱신되어야 한다.
형상 변경이 작게 이루어지는 경우는 확장성이 떨어진다. 시스템의 안전성을 입증하기 위해 다양한 환경 조건에서 시험을 해야 하지만 환경 준비가 늦어지면 시험 횟수가 줄어들 수밖에 없다.
그러기 위해서는 지속적인 업데이트가 필요하지만 막대한 비용과 시간을 투자해야 하는 어려움도 존재한다.
또한 데이터를 여러 차례 가공하면서 정확성에 대해 검증함에 있어 어디까지 검증해야 하는지 불분명한 경우가 많고, 정밀지도 데이터 소스 내에 문제가 발생했을 때 핸들링할 수 있는 기준이 수립되어 있어 사용자가 상황에 따라 판단해야 하는 경우가 많이 발생한다.
이러한 어려움을 극복하기 위한 기술을 계속 연구하고 있다.
시뮬레이션을 구축하는 데 걸리는 시간을 줄이기 위한 다양한 소프트웨어 툴이 개발되고 있으며, 산업계에서는 이러한 데이터 세트를 혼용할 수 있도록 규격화된 데이터 포맷을 연구해 전파하고 있다.
협력 중심으로 연구 활동이 이어지면 지도, 센서, 차량 데이터 통합에 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
질을 높이는 기술과 도구도 확산되고 있다. 가장 대표적인 예로는 Unreal Engine 5이다. 게임 개발에만 쓰이는 툴이 아닌 엔지니어링 용도, 특히 자율주행 시뮬레이션에서의 사용이 점차 늘고 있다.
AI 기술이 접목돼 새로운 프로세스가 생길 가능성도 늘고 있다. 웨이모와 엔비디아 같은 기업에서 뉴럴레이디언스필드 기술에 대해 여러 차례 발표한 바 있다. 정밀지도 데이터와 결합하면 3D 주행 환경을 재구성하는 새로운 기준이 될 수 있다고 보고 있다.
모라이가 미래를 내다보고 개발하고 있는 방법을 소개했다.
몰라이에서는 라이더 장비로 획득한 점군 정보를 이용해 3D 모델을 배치하는 시스템을 연구, 개발 및 수행하고 있다.
시설물, 건물, 나무 등 식생의 위치를 포인트 클라우드를 통해 더블 체크하고 통합해 보다 사실적인 시뮬레이션 환경을 구축했다.
정적 환경과 더불어 동적 요소도 시뮬레이션에서 중요하다. 유저의 의도대로 움직일 수 있는 시나리오에 대해 설명했다.
시나리오 구현 방법론 중 가장 기본적인 방법은 랜덤 패턴으로 차량을 생성해 주행시키는 것이다.
랜덤성이 하나의 입력 변수가 되고 변수를 바꿔가며 다양한 시나리오를 만들어 나갈 수 있는 장치다.
랜덤 교통 흐름은 빠른 시나리오를 만들기는 쉽지만 정확하고 의도에 맞는 시나리오를 만들기에는 적합하지 않다.
그래서 사용자가 시나리오를 직접 제어할 수 있도록 국제 공통 시나리오 포맷인 오픈 시나리오를 활용한다.
오픈 시나리오를 사용하는 방식이 테스트를 자동화해 바로 실행 결과를 만들어낼 수 있는 방법이라고 전했다.
박현진 그룹장은 이어 서울시 자동차 시뮬레이터를 소개했다.
모라이는 서울시와 협력해 상암자동차 시범운행지구를 정밀도로지도 데이터를 이용해 시뮬레이션으로 구현했다.
도로 고도 정보를 포함한 형상을 제공하고 차량 동력학 모델과 연결해 유의미한 결과를 도출했다.
신호등, 표지판 등은 자동으로 모라이 환경 구축 파이프라인을 통해 생성된다.
터널 내 선행 차량이 차선 변경을 하면 속도를 줄이는 오픈 시나리오를 통한 상암 시나리오의 예도 소개했다.
박현진 그룹장은 “정밀도로지도 데이터는 모라이에 있어서 없어서는 안 될 파트너다”며 “정밀지도 데이터가 없으면 높은 퀄리티의 시뮬레이션 환경을 재현하기 어려울 것”이라고 전했다.
지도 실시간 업데이트 사항을 시뮬레이션에 적용할 수 있느냐는 질문에 그는 “몇몇 기업은 차량에 부착된 카메라 센서로 획득한 정보를 크라우드소싱 형태로 지도를 제작하고 있다”며 “이렇게 업데이트되는 지도 정보를 시뮬레이션에 적용할 수 있을지는 모라이드 파이프라인이나 알고리즘 등 기술 개발을 하고 있다”고 전했다.
기사 원문 : https://www.e4ds.com/sub_view.asp?ch=11&t=0&idx=15584e4ds이 국내 기업의 정밀지도 기술과 활용에 대해 공유하는 자리를 마련하고 정밀지도 기반 디지털 트윈.. www.e4ds.com