고정밀 지도를 자동으로 업데이트하는 기술

로봇, 자율주행차, 그리고 지도

로봇이 우리의 일상 공간을 스스로 돌아다니고, 자율주행차가 도로 위를 안전하게 이동하기 위해 꼭 필요한 데이터가 있습니다. ‘지도’입니다. 사실 이 지도는 우리에게 익숙한 지도앱이나 내비게이션과는 조금 다릅니다. 기계가 읽을 수 있는 3차원 고정밀 지도 (machine readable 3D/HD map)입니다.

이 지도는 로봇이나 자율주행에 아주 중요한 역할을 합니다. 사람은 당연하게 할 수 있는 위치 인식이나 경로 계획을 로봇이나 자율주행차는 이 지도에 의존하기 때문입니다. 고정밀 지도가 자율주행 차량 두뇌의 일부라고 말하는 이유입니다.

그래서 네이버랩스는 3차원 고정밀 지도 제작 솔루션을 계속 개발하고 있습니다. 실내에서는 매핑로봇 M1으로, 도로에서는 모바일 매핑 시스템인 R1과 항공사진을 통해 도로 정밀 지도를 만들고 있습니다.

그런데 한가지 더 풀어야 할 숙제가 있습니다. 바로, 업데이트입니다.

세상의 모습은 늘 변화하고 있죠. 그래서 지도는 최신성이 곧 정확성입니다. 로봇이나 자율주행차를 위한 지도도 다르지 않습니다. 네이버랩스에서도 로봇, 인공지능, 항공사진, MMS (모바일 매핑 시스템) 등을 활용하여 이를 위한 기술들을 연구합니다.

 

로봇과 AI가 바뀐 상호를 찾아내는 기술

작년에는 대규모 실내 공간에서 상점의 변화를 자동으로 찾아내는 '셀프 업데이팅 맵 (self-updating map)' 기술을 개발하였습니다. 로봇이 넓고 복잡한 상업 공간을 이동하며 변경된 상호를 정확하게 골라내는 기술입니다. 로봇이 수집한 이미지를 자동으로 분석하기 위해 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술도 활용했습니다.

그런데 쇼핑몰에는 너무나 많은 시각적 정보가 가득하기 때문에, 광고물이나 보행자 등과 구분하여 상점 정보를 정확하게 인식하는 것이 중요했습니다. 이를 위해 네이버랩스에서 개발한 알고리즘은 매장이 새롭게 열리거나, 닫히거나, 상호만 바뀌었다는 정보를 아주 정확히 인식할 수 있고, 이 결과를 컴퓨터비전·패턴인식(CVPR) 콘퍼런스에서 발표하기도 했습니다.

 

도로 정밀 지도를 자동 업데이트하는 기술

올해는 이러한 업데이트 기술을 도로 위로 확장시키기 위해 ACROSS 프로젝트를 진행하고 있습니다. 물론 실내와는 환경이나 조건이 많이 다릅니다.

ACROSS에서는 저비용 센서로 구성된 매핑 디바이스를 다수의 차량에 장착해 넓은 지역에서 동시 다발적으로 도로 정보의 변화를 확인하는 방식을 사용합니다.

매핑 디바이스의 센서로 수집된 이미지 데이터는 마찬가지로 인공지능이 분석을 합니다. 기존 고정밀 지도의 도로 레이아웃(차선정보, 정지선 위치, 도로마커 등)이나 3차원 정보(교통표지판, 건물, 신호등, 가로등 등)의 변화를 감지합니다. 실제로는 계절과 시간, 날씨의 변화도 잘 감지해야 하고, 도로 위 차량들과도 잘 구분해야 합니다. 여러모로 도전적인 과제이지만 계속 풀어나가고 있습니다.

앞으로 로봇이나 자율주행 기술들은 점차 연구실을 벗어나 우리 삶으로 스며들 것입니다. 그러기 위해 먼저 준비해야 할 것이 고정밀 지도 제작 기술과 업데이트 솔루션입니다.

더 정확하고, 늘 최신으로! 이를 위한 기술을 연구하고 있습니다.

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