ACROSS 프로젝트, 도로자율주행용 HD맵을 최신으로 유지하는 기술

What’s ACROSS

네이버랩스의 ACROSS는 도로 HD맵의 최신성을 유지하기 위한 크라우드소싱 맵 (crowdsourcing map) 솔루션을 개발하는 프로젝트입니다.

Background

“HD맵은 도로 위를 자율주행하기 위해 가장 필수적인 데이터”

자율주행 머신에게 정확한 HD맵은 아주 중요합니다. HD맵을 통해 현재 위치를 더 정확하게 인식할 수 있습니다. 머신에 장착된 센서만으로는 부족한 순간이 있습니다. 이러한 사전 지식은 이동하는 경로를 미리 계획할 때에도, 더 관심 있게 보아야 할 영역이 어디인지 예측할 때에도 활용할 수 있습니다. 따라서 복잡한 대도심에서는 HD맵의 중요성이 더 커집니다.

지금까지 네이버랩스에서 하이브리드 HD 매핑이라는 독창적인 기술로 HD맵을 제작하고 있는 이유입니다. 하이브리드 HD 매핑은 항공사진을 통해 광대한 범위의 도로 레이아웃 정보를 먼저 취득하고, 자체 개발된 MMS (mobile mapping system)인 R1으로 도로 위의 포인트 클라우드 데이터를 수집해 이를 유기적으로 결합하는 방식입니다. 이 솔루션은 대규모 도시 스케일을 더 짧은 기간 내에 더 경제적으로 제작할 수 있는 강점을 가지고 있습니다. 당연히 정밀도는 유지됩니다.

다만 부족한 것이 있습니다. 모든 지도의 숙명이죠. 최신성 유지입니다. 지도는 기본적으로 현실을 반영하지만 현재는 아닙니다. 지도를 만든 시점은 언제나 과거일 수밖에 없죠. 그 사이에 길이 새로 만들어졌을 수 있고, 새로운 건물이 지어졌을 수도 있습니다. 따라서 업데이트 솔루션은 지도의 정확성 유지와 바로 연결됩니다. (앞서 공개했던, 로봇과 AI를 활용한 실내 지도의 최신성 유지 기술인 셀프 업데이팅 매핑도 같은 맥락입니다.)

Approach

“크라우드소싱의 딜레마, 매핑 디바이스의 센서 비용과 성능의 트레이드오프”

그래서 하이브리드 HD 매핑 기술에도 업데이트 솔루션이 반드시 필요합니다. 이걸 개발하는 연구가 바로 ACROSS 프로젝트입니다. 우리는 크라우드소싱 맵핑 방식을 택했습니다. 매핑 디바이스를 다수 차량에 장착해 넓은 범위에서 동시 다발적으로 도로 정보의 변화를 확인하는 방식입니다. 매핑 디바이스의 센서로 수집된 이미지 데이터를 처리해 기존 HD맵에서 도로 레이아웃(차선정보, 정지선 위치, 도로마커 등)이나 3차원 정보(교통표지판, 건물, 신호등, 가로등 등)의 변화를 감지하여 업데이트하는 솔루션을 개발하고 있습니다.

해결해야 하는 딜레마가 있습니다. 매핑 디바이스를 저비용 센서(카메라, imu, gps)로 아주 컴팩트하게 만들어야 한다는 것입니다. 그래야 더 많은 차량에 장착할 수 있고, HD맵의 변화를 감지하는 커버리지와 주기 문제를 해결할 수 있기 때문입니다. 하지만 저비용 센서와 처리 장치로 매핑 디바이스를 설계하는 것은 당연히 성능과의 트레이드오프가 발생합니다. 결국 확산을 고려한 디바이스 설계와 알고리즘의 최적화, 이것이 ACROSS 프로젝트의 핵심이기도 합니다. 이를 위해 sensor fusion, computer vision, image processing, machine learning 등 네이버랩스에서 연구해 온 다양한 기술들이 활용됩니다.

5G 네트워크도 ACROSS에게는 새로운 기회입니다. 5G의 높은 대역폭을 이용해 맵 정보를 지금보다 빠르게 받고 동시에 업데이트할 수 있는 환경 변화가 생겼습니다. 무엇보다 디바이스와 알고리즘 사이의 최적화를 하기 위해, 클라우드와 엣지 컴퓨팅 사이에서의 더 다양한 시도와 선택이 가능해졌습니다.

Challenge

“도시와 도로의 고정밀 3차원 데이터들이 실시간으로 업데이트되는 세상”

ACROSS 프로젝트의 앞날을 예상해 보자면, 아주 많은 시행착오가 있을 것입니다. 앞서 다 언급하지 못한 아주 많은 숙제들을 하고 있습니다. 다만, 꼭 필요한 시행착오라는 점이 우리에게 중요합니다. 치열한 도전 끝에 HD맵과 도로자율주행을 위한 핵심적인 기술이 얻어질 것입니다. 일단 올해는 ACROSS를 위해 가장 적합한 스펙의 매핑 디바이스를 설계하고, 이를 바탕으로 알고리즘을 최적화하는 것에 집중할 예정입니다. 이 단계를 성공적으로 완수하면, 더 다양한 방식의 시맨틱 매핑 단계를 시도할 것입니다.

결국 자율주행머신은 미래에 우리 삶의 일부가 될 것입니다. 이 머신들을 위한 HD맵이 먼저 있을 것이고, 그 이후로는 자율주행하는 머신들이 스스로 HD맵을 자동 업데이트하는 기능도 갖추게 될 것입니다. 도시와 도로의 고정밀 3차원 데이터들이 유기적으로 선순환 될 것입니다. 더 정확하고, 늘 최신으로. ACROSS는 그런 세상을 준비하는 프로젝트입니다.

ACROSS 프로젝트의 경과와 성과는, 앞으로 꾸준히 공유하겠습니다.

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