개발 비용 절감, 시뮬레이션·실제 환경 간 격차 해소 목표

 

인텔이 자율주행 차량 훈련을 위한 복잡한 오프로드 환경을 구현하는 시뮬레이션 플랫폼을 개발하고, 연구개발 과정을 가속하기 위해 신규 알고리즘을 구현한다.

인텔은 27일 스페인 바르셀로나 컴퓨터비전센터(CVC) 및 텍사스 대학교 오스틴(University of Texas at Austin)과 함께 미국 방위고등연구계획국(DARPA) 오프로드 자율 지상 차량을 위한 고급 시뮬레이션 솔루션 개발 프로그램에 개발사로 선정됐다고 밝혔다.

복잡한 환경 내 복원력을 갖춘 로봇 자율성 – 시뮬레이션(RACER-Sim) 프로그램은 차세대 오프로드 시뮬레이션 플랫폼을 만들어 개발 비용을 절감하고 시뮬레이션과 실제 환경 간 격차 해소를 목표로 한다.

게르만 로스 인텔 랩 자율 에이전트 부문 디렉터는 “인텔 랩은 이미 CARLA 시뮬레이터를 비롯한 여러 프로젝트를 통해 자율주행 차량 시뮬레이션을 발전시키는 성과를 거둔 바 있다. 인텔은 이번 RACER-Sim 프로그램에 참여해 오프로드 로봇 및 자율주행차의 또 다른 발전을 위해 지속적으로 기여할 수 있어 자랑스럽다”며 “바르셀로나 컴퓨터비전센터와 텍사스 대학교 오스틴 소속 전문가들과 함께 모든 유형의 환경과 조건에서 오프로드 지상 로봇 발전을 가속화하기 위한 다목적 개방형 플랫폼을 구축했다”고 말했다.

자율주행에 있어 일반 도로와 오프로드 간 차이는 여전히 매우 크다. 현재 많은 시뮬레이션 환경이 존재하지만, 오프로드에 최적화한 대규모 자율주행 시뮬레이션 환경은 극소수에 불과하다. 또한, 실제 상황 데모는 시스템 성능을 검증하기 위한 주된 방법으로 지속적으로 사용되고 있다.

오프로드 자율주행 차량은 부족한 도로 네트워크는 물론 암석 및 모든 종류의 초목이 있는 극한 지형 등 실질적인 문제를 마주하고 있다. 이런 조건은 오프로드 자율주행 차량 개발과 테스트 비용을 높이고 속도를 저하하는 요소로 작용한다.

RACER-Sim 프로그램은 솔루션을 개발하고 테스트할 수 있는 고급 시뮬레이션 기술을 제공해 AI 구동 자율 시스템 구축 및 검증 시간을 단축해 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 한다.

RACER-Sim 프로그램은 오프로드 자율 지상 차량 설계를 위한 전체 연구 및 개발 프로세스 가속을 목표로 총 48개월에 걸친 두 개의 과정으로 이루어져 있다.

인텔은 첫 번째 단계에서 물리, 센서 모델링, 지형 복잡성 등의 복잡한 오프로드 환경을 가장 높은 정확도로 모방하는 새로운 시뮬레이션 플랫폼과 지도 생성 도구를 전례 없는 규모로 개발하는데 초점을 맞추고 있다. 대규모의 시뮬레이션 환경을 제작하는 것은 상당한 리소스가 필요한 작업이며, 시뮬레이션 업무 중 가장 큰 과제 중 하나다. 인텔 랩의 시뮬레이션 플랫폼은 몇 번의 클릭을 통해 10만 평방 마일이 넘는 대규모의 새로운 가상 환경을 생성하는 등 향후 맞춤화 된 지도 기능을 제공할 예정이다.

두 번째 단계에서는 인텔 랩이 RACER 프로그램에 참여하는 협력 기관과 함께 연구개발 과정을 가속하기 위해 실제 로봇을 사용하지 않고 새로운 알고리즘을 구현할 예정이다. 그 이후, 시뮬레이션 상에서 로봇의 성능을 검증해 상당한 시간과 리소스를 절약할 예정이다. 더불어 기술을 습득하기 위해 시뮬레이션 상에서 로봇을 훈련시킨 후 이러한 기술을 실제 현실 로봇 시스템에 전달하는 개념인 Sim2Real 기술을 개발할 예정이다.  연구진은 이를 통해 오프로드 자율 지상 차량을 시뮬레이션 상에서 직접 훈련할 예정이다.

인텔은 신규 시뮬레이션 도구가 가상 테스트를 사용하는 자율 시스템 개발을 크게 개선해 기존 테스트 및 검증 프로토콜과 관련된 위험요소, 비용 및 개발 지연을 크게 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 향후 시뮬레이션 플랫폼은 기술 검증을 넘어 현실세계에서 구현할 수 있도록 준비된 AI 모델을 제공할 계획이다.