e4ds가 국내 기업들의 정밀지도 기술과 활용에 대해 공유하는 자리를 마련하고, 정밀지도 기반 디지털 트윈 자동 구축 기술을 보유한 모라이의 박현진 소프트웨어 모듈 그룹 그룹장과 웨비나를 진행했다.
E4ds는 지난 7일
2022 e4ds 오토모티브 테크 콘서트에서 ‘정밀도로지도 활용 및 서울시 자율차 시뮬레이터’를 주제로 모라이의 박현진 그룹장을 초청해 웨비나를 개최했다.
모라이는 2018년에 스타트업으로 시작한 기업으로, 자율주행차의 시험 및 검증을 할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼을 개발 및 서비스하고 있다.
박현진 그룹장은 “모라이는 정밀지도 기반의 디지털 트윈 자동 구축 기술을 통해 복잡한 실제 도로 환경의 수만 가지 상황을 실시간 재현할 수 있도록 구축한다”고 설명했다.
박 그룹장이 이끄는 소프트웨어 모듈 그룹은 시뮬레이터에 들어가는 모든 소프트웨어를 관장하는 부서이다.
또한, 차량 동력학, 센서 모델, 시나리오의 기동 데이터, 맵 데이터까지 개발하고 있다.
박현진 그룹장은 이번 웨비나에서 정밀도로지도 데이터를 기반으로 구축한 자율주행 시뮬레이터의 개발 프로세스와 기술에 대해 소개하고, 이를 이용한 서울시 자율차 시뮬레이터에 대해 이야기했다.
자율주행차량은 소프트웨어가 차량 주행 기동 및 다양한 업무를 담당하며 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 탐색을 할 수 있도록 추가적인 장치를 준비해 자율주행 시스템의 무결성을 입증하는 역할을 한다.
모라이는 지도 데이터 파트너들과 협업해 고유 시설물들을 3D 가상환경으로 재현해 현실성이 높은 시험을 가능토록 한다.
정밀도로지도 데이터는 자율차의 a priori 데이터셋으로 활용되어 인지 시스템이 로컬리제이션 및 물체 인식에 집중할 수 있도록 돕는다.
또한, 더 안전한 내비게이션 시스템을 위해 사용되며 위험한 차선 변경 및 합류 기동을 사전에 방지할 수 있도록 한다.
주행차로·노면·차선·표지판 데이터 등의 도로 시설물 데이터를 획득한 이후에 3D로 표현하고, 더 나아가 디지털 지형 데이터, 건물 모델, 실제 환경에 맞는 텍스처 및 디테일 작업을 적용해 환경을 구축한다.
이런 형태의 환경을 구축하는 이유는 자율주행 시스템을 시험할 수 있는 환경을 실제 운행 지역과 유사하게 만들어 유효한 데이터를 사용자에게 제공하기 위함이다.
테스트 엔지니어나 시스템 운영자가 생각지 못한 상황을 검출하지 못하는 것을 방지한다는 데에도 큰 의의가 있다.
예를 들어, 표지판과 태양의 위치의 관계가 카메라 센서에 큰 영향을 주는데, 특정 시간에 안 보이는 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 실행해서 확인했었다.
프로젝트의 규모가 점점 커지면서 제한된 인원, 시간으로 요구되는 시험을 수행하는 것은 불가능해져 자동화 시스템에 눈을 돌리게 됐다.
테스트를 자동화함으로써 엔지니어는 코드를 수정하면서 자신이 변경한 코드가 전체적인 시스템에 악영향이나 버그를 발생시키지 않는지 확인할 수 있게 됐다.
또, 코드를 유지, 보수하는데 드는 시간과 비용이 획기적으로 감소했다.
테스트 자동화가 확장되어 여러 엔지니어가 동시에 접근하는 개발 프로젝트를 자동으로 시험할 수 있는 장치를 마련하게 되면 담당자들은 자신의 코드 외에도 다양한 코드를 수정해 개선된 결과물을 만들 수 있게 된다.
이러한 장점에도 디지털 트윈을 이용한 시뮬레이션은 현재 디지털 트윈 시뮬레이션은 일반적으로 작은 지역이나 제한된 지역에만 적용이 되고 있다.
기술적인 이슈가 있기 때문이다.
정밀한 환경을 구축하려면 정밀도로지도 데이터를 기본 데이터셋으로 활용하는 방법이 용이하다.
정밀도로지도 그 자체도 주기적으로 바뀌고 업데이트가 되고 있다. 공사, 신규 시설 설치로 인해 도로 기본 형상과 신호와 표지판의 위치가 변하게 되면, 지도 데이터와 시험 환경도 갱신이 이루어져야 한다.
형상 변경이 작게 이루어질 경우에는 확장성이 떨어진다. 시스템의 안전성을 입증하기 위해 다양한 환경 조건에서 시험을 해야 하지만, 환경 준비가 늦어지면 시험 횟수가 줄어들 수밖에 없다.
이를 위해서는 지속적인 업데이트가 필요하지만 막대한 비용과 시간을 투자해야 하는 어려움도 존재한다.
또한, 데이터를 여러 차례 가공하면서 정확성에 대해 검증하는데 있어 어디까지 검증해야 하는지 불분명한 경우가 많고, 정밀지도 데이터 소스 내에 문제가 발생했을 때 핸들링 할 수 있는 기준들이 수립이 진행 중이어서 사용자가 상황에 따라 판단해야 하는 경우가 많이 발생한다.
이러한 어려움을 극복하기 위한 기술들을 계속해서 연구 중이다.
시뮬레이션을 구축하는 데 걸리는 시간을 줄이기 위한 다양한 소프트웨어 툴들이 개발되고 있으며 산업계에서는 이러한 데이터셋을 혼용할 수 있도록 규격화된 데이터 포맷들을 연구해서 전파하고 있다.
협력 위주로 연구활동이 이어지면 지도, 센서, 차량 데이터 통합하는 데 걸리는 시간을 단축시킬 수 있다.
질을 높이는 기술과 툴들도 전파되고 있다. 가장 대표적인 예로는 Unreal Engine 5다. 게임 개발에만 사용되는 툴이 아니라 엔지니어링 용도, 특히 자율주행 시뮬레이션에서의 사용이 점차 늘고 있다.
AI 기술들이 접목되어 새로운 프로세스가 생길 가능성도 늘어나고 있다. 웨이모와 엔비디아와 같은 기업에서 NeRF(Neural Radiance Fields) 기술에 대해 여러 차례 발표한 바가 있다. 정밀지도 데이터와 접목하면 3D 주행환경을 재구성하는 새로운 기준이 될 가능성이 있다고 보고 있다.
모라이가 미래를 바라보고 개발하고 있는 방법을 소개했다.
모라이에서는 라이다 장비로 획득한 점군 정보를 이용해 3D 모델을 배치하는 시스템을 연구, 개발 및 수행하고 있다.
시설물, 건물, 나무 등 식생들의 위치를 포인트 클라우드를 통해 더블 체크하고 통합해 보다 더 사실적인 시뮬레이션 환경을 구축했다.
정적 환경과 더불어 동적 요소도 시뮬레이션에 있어 중요하다. 사용자의 의도대로 움직일 수 있는 시나리오에 대해 설명했다.
시나리오 구현 방법론 중 가장 기본적인 방법은 랜덤한 패턴으로 차량을 생성해서 주행하게 하는 것이다.
랜덤성이 하나의 입력변수가 되며, 변수를 바꿔가며 다양한 시나리오를 만들어 나갈 수 있는 장치다.
랜덤 교통흐름은 빠른 시나리오를 만들기는 용이하나 정확하고 의도에 맞춘 시나리오를 만드는 데에는 부적합하다.
때문에 사용자가 시나리오를 직접 제어할 수 있도록 국제 공통 시나리오 포맷인 오픈 시나리오를 활용한다.
오픈 시나리오를 사용하는 방식이 테스트를 자동화하고, 바로 실행결과를 만들어낼 수 있는 방법이라고 전했다.
박현진 그룹장은 이어 서울시 자율차 시뮬레이터를 소개했다.
모라이는 서울시와 협력해 상암 자율차 시범운행지구를 정밀도로지도 데이터를 이용해 시뮬레이션으로 구현했다.
도로 고도 정보를 포함한 형상을 제공해 차량 동력학 모델과 연결해 유의미한 결과를 도출해 냈다.
신호등, 표지판 등은 자동으로 모라이 환경 구축 파이프라인을 통해 생성된다.
터널 내에서 앞서 가는 차량이 차선 변경을 하자 속도를 줄이는 오픈 시나리오를 통한 상암 시나리오 예시도 소개했다.
박현진 그룹장은 “정밀도로지도 데이터는 모라이에 있어 없으면 안 되는 파트너다”라며 “정밀지도 데이터가 없으면 높은 퀄리티의 시뮬레이션 환경을 재현하기는 어려울 것”이라고 전했다.
지도 실시간 업데이트 사항을 시뮬레이션에 적용할 수 있는지에 대한 질문에 그는 “몇몇 기업들은 차량에 부착된 카메라 센서로 획득한 정보를 크라우드 소싱 형태로 지도를 제작하고 있다”며 “이렇게 업데이트되는 지도 정보를 시뮬레이션에 적용할 수 있는지는 모라이도 파이프라인이나 알고리즘 등 기술 개발을 하고 있다”고 전했다.
한편, 10월14일
'2022 e4ds 오토모티브 테크 콘서트' 두 번째 날에는 유재준 ETRI 책임연구원이 연사로 나서
'자율주행을 위한 정밀도로지도 표준화 동향'에 대해 발표한다.
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