DEVIEW 2018에서 'xDM platform' 발표 - 사람과 자율주행 머신을 위한 location & mobility intelligence

우리의 삶에는 여전히 풀지 못한 공간과 이동에 대한 문제들이 많이 남아있습니다. 네이버랩스에서 고민하는 것들입니다. 그 고민의 경과와 연구 성과들을 이번 DEVIEW 2018 키노트를 통해 공개했습니다. 

"AI, not artificial intelligence, but ambient intelligence"

이번 키노트의 화두입니다. Ambient intelligence는 '상황과 환경을 인지하고 이해해, 필요한 정보나 액션을 적시에 자연스럽게 제공하는 기술'을 의미하며, 우리의 기술비전이기도 합니다. 이를 바탕으로 우리는 이번 DEVIEW를 통해 사람과 자율주행 머신을 위한 location과 mobility 통합 솔루션인 'xDM platform'을 공개했습니다. xDM은 'eXtended definition & dimension map'의 약자입니다. 그간 연구해 온 mapping, localization, navigation 관련 기술과 고정밀 데이터를 통합했습니다. 

스마트폰과 자율주행 머신을 위한 실내외 3차원 고정밀 지도를 만들고, 지도를 자동 업데이트하는 기술을 구축합니다. 실내/실외/도로 등을 아우르며 음영 지역이 없는 정밀한 측위 기술, 그리고 실시간/실공간 데이터를 담고 맥락을 이해하는 이동 정보를 제공합니다. 이러한 기술들을 통합한 xDM platform은 크게 두 가지 패키지로 구성됩니다. 사람의 위치 인식과 실내외 길찾기 등을 위한 'Wayfinding', 그리고 차량과 로봇의 자율주행을 위한 'Autonomous mobility' platform입니다. 

사람을 위한 Wayfinding platform

Wayfinding은 사람들이 더욱 쉽고 빠르게 이동하기 위한 솔루션입니다. Location API를 통해 smart geofencing, mobility pattern analysis, personalized localization 등의 사용자 위치/이동에 대한 세밀한 정보를 제공합니다. 또한 도보/AR 내비게이션 API를 통해 POI 정보가 수시로 바뀌고 GPS가 통하지 않는 대규모 실내 공간에서 쉽고 빠르게 길을 안내합니다. 매핑 로봇 M1이 만든 3차원 실내 지도 위에서 visual & sensor-fusion localization 기술을 기반으로 별도의 인프라 구축 없이도 정확하게 위치를 인식하고, 지형지물을 통해 TBT (turn-by-turn) 정보를 제공하며, AR navigation API를 통해 더욱 직관적인 길 안내를 할 수 있습니다.

이번 키노트에서는 코엑스에서 테스트한 AR navigation 데모를 공개했으며, 프리미어 파트너사인 HERE와 인천공항공사와의 협력 계획도 함께 발표했습니다. 우리는 더 많은 파트너를 기다리고 있습니다.

실내 지도의 최신성을 자동으로 유지하는 SSIM (scalable & semantic indoor mapping)도 선보였습니다. 네이버랩스의 robotics, computer vision, visual localization, machine learning 등을 활용해 실내 지도 생성과 데이터 수집, 유지보수의 과정을 자동화하는 기술입니다.

현재는 실내를 자율주행하는 서비스 로봇이 POI의 변화를 자동으로 인식하고, 감지된 변경사항을 지도상에 자동으로 업데이트하는 POI change detection 단계에 집중하고 있습니다.향후 POI recognition, semantic mapping으로 확장될 예정이며, 같은 기술을 실외/도로에도 응용할 계획입니다.

스스로 이동하는 차와 로봇을 위한 Autonomous mobility platform

이제 이동을 위한 솔루션은 사람에게 한정되지 않습니다. 차는 물론 로봇을 위한 자율주행 기술도 곧 우리의 일상 속으로 파고들 것입니다. Autonomous mobility platform은 바로 자율주행 머신들을 위한 솔루션입니다.

이번 키노트에서는 자율주행차를 위한 새로운 HD맵 기술을 공개했습니다. HD맵은 자율주행차가 정확한 위치를 파악하고 최적화된 경로를 탐색하기 위해 필수적인 데이터입니다. 네이버랩스는 'Hybrid HD맵' 솔루션을 통해, 고정밀 항공사진에서 추출한 route network와 네이버랩스의 mobile mapping system인 'R1'으로 수집한 데이터 등을 유기적으로 결합하는 방식으로 도시 단위의 HD맵을 만듭니다. 각각의 2D/3D 데이터에서 매핑을 위한 feature들을 자동 추출하는 알고리즘을 적용해가고 있습니다. 

또한 이 HD맵을 기반으로, 자율주행차량의 GPS 센서, IMU 센서, CAN 데이터, LIDAR 신호, 카메라 영상 등의 정보와 결합해 도심처럼 고층건물이 많아 GPS 신호가 좋지 않은 음영지역에서도 끊김없이 안정적이고 정확한 측위를 할 수 있는 솔루션도 함께 개발하고 있습니다. 더불어 퀄컴 및 만도와 Hybrid HD맵과 연계한 ADAS 기술 연구를 비롯한 다양한 자율주행 기술 협업을 병행하고 있습니다.

‘AROUND platform'은 자율주행 서비스 로봇의 대중화를 위한 솔루션입니다. M1으로 제작한 고정밀 3차원 지도와 클라우드 기반의 경로 탐색 알고리즘 기술 등을 바탕으로 로봇의 제작 단가는 낮추면서, 고품질의 자율주행 성능을 유지할 수 있게 해준다는 점이 특징입니다. 지도 생성, 위치 파악, 경로 생성, 장애물 회피 기능 등의 핵심 기능을 직접 수행해야 하는 기존 실내 자율주행 로봇과는 달리, 저가의 센서와 낮은 프로세싱 파워만을 가지고도 정확도 높은 실내 자율주행을 구현할 수 있습니다.

작년 YES24 서점용 AROUND의 공개 이후, 현재는 쇼핑몰이나 공항같은 대규모 실내 공간에서 길 안내 서비스를 제공하는 자율주행 가이드 로봇 'AROUND G'의 개발을 진행 중입니다. AROUND G에는 AR 내비게이션 API가 적용되어 더욱 직관적인 UX로 길 안내를 수행하게 됩니다.

 

미래가 아닌 현재의 생활환경지능 기술들

이번 키노트를 통해 네이버랩스의 광학 기술 연구 성과도 발표했습니다. 'AHEAD'는 3D AR HUD (head up display)입니다. 운전자의 초점에 맞춰 정보를 제공하는 3D 디스플레이 기술을 적용했습니다.

운전자가 보는 실제 도로와 디스플레이 시점이 동일하기 때문에, 자연스럽고 편리하게 위치 및 이동 정보를 접할 수 있습니다. 향후 xDM platform의 다양한 정보와 서비스가 AHEAD를 통해 운전자에게 자연스럽게 제공될 수 있습니다.

작년 공개했던 로봇팔 AMBIDEX 역시 삶 속에서 사람과 안전하게 인터랙션할 수 있도록 개발을 고도화하고 있습니다. AMBIDEX는 위치 제어 위주의 기존 로봇과는 달리 힘 제어가 중요하기 때문에 기구학 및 동역학 모델링을 위한 시뮬레이터를 개발했습니다. 실제 로봇을 구동하기 전에 시뮬레이터 테스트로 안정성을 높일 수 있을 뿐 아니라, deep reinforcement learning을 위한 다양한 환경 조건에서의 방대한 데이터를 빠르게 획득할 수도 있습니다.

네이버랩스는 기술과 도구가 삶에 자연스럽게 스며드는 세상을 바랍니다. 이번 DEVIEW 2018 키노트에서의 성과 공개와 xDM platform 발표도 같은 맥락입니다. 머무르고 이동하는 모든 공간에서 삶의 맥락을 이해하고, 이를 기반으로 하는 새로운 서비스와 도구로 발전시켜 나가고자 합니다. 사람이 기술을 이해하는 것이 아니라, 언제나 기술이 사람을 이해해야 합니다. 이를 위해 네이버랩스도 멈추지 않고 노력하며, 또한 지속적인 platform 공개를 통해 더 많은 파트너들과 기술을 나누고 함께 성장해 나가겠습니다.

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