도로자율주행을 위한 지도, 하이브리드 HD 매핑

자율주행차에는 많은 센서가 있습니다. 그리고 이 센서를 통해 들어오는 수많은 데이터들을 처리하며 달립니다. 그런데 자율주행차에게 데이터인 동시에 센서인 것이 있습니다. 바로 HD맵입니다.

HD맵을 자율주행차의 또 다른 센서라고 표현하는 이유가 있습니다. 자율주행차는 HD맵을 센서 데이터들과 함께 활용해 현재 위치를 더 정확하게 알고, 경로 계획도 효과적이고 안전하게 세울 수 있습니다. 그래서 HD맵은 자율주행차의 성능과 안전에 있어 매우 중요한 요소입니다. 우리가 자율주행차를 위한 새로운 고정밀 지도 (machine readable HD map) 솔루션 개발에 집중하고 있는 이유입니다.

이번에 공개한 하이브리드 HD 매핑 기술은 매우 독창적인 솔루션입니다. 도심 단위 대규모 지역의 항공 사진, 그리고 모바일 매핑 시스템의 데이터를 유기적으로 결합하는 방식입니다. 먼저 항공촬영 이미지(aerial image)에서 도로 면의 레이아웃 정보를 추출합니다. 그리고 자체 개발된 lightweight MMS (mobile mapping system)인 R1이 이동하며 수집한 포인트 클라우드(point cloud)를 유기적으로 결합하는 방식으로 HD맵을 제작합니다. 기존 MMS 차량이 만드는 HD맵과 비교해 제작 비용 및 기간을 크게 절감할 수 있습니다. 물론 정확도는 유지됩니다.

네이버랩스는 직접 자율주행차를 연구하고 있으며, 국토부 임시허가를 받았습니다. 따라서 하이브리드 HD 매핑의 결과물을 직접 비교 테스트하며 개발할 수 있습니다. HD맵 기반의 로컬라이제이션 기술 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 이 기술은 GPS 신호가 끊기기 쉬운 도심의 빌딩 숲 안에서도 자율주행차가 정확하고 안전하게 현재 위치를 파악할 수 있게 합니다.

앞으로 다양한 자율주행 머신들과 서비스들이 속속 등장할 수록 HD맵의 중요성은 더 높아질 것입니다. HD맵 기반의 알고리즘도 고도화되고 다양해질 것입니다. 우리는 하이브리드 HD맵 기술을 통해 데이터의 정확성과 제작 비용의 합리성을 동시에 충족하는 새로운 HD맵 솔루션을 제공하고자 합니다.

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