[NEMO 2022] 카메라, 라이다, 레이더론 부족하다, 자율주행 위한 ‘HD맵’

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[NEMO 2022] 카메라, 라이다, 레이더론 부족하다, 자율주행 위한 ‘HD맵’

디지털데일리 발행일 2022-02-10 19:52:59

이종현

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[디지털데일리 이종현기자] “자율주행을 구현하기 위해서는 주변의 사물을 인지하고 자신의 위치를 관측하는 기술이 선행돼야 한다. 이를 위해 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더(Rader) 등 측위 센서를 통해 주변 환경과 자신의 위치를 인지하고 자동화돼 이동한다. 하지만 이것만으로는 부족하다. 보다 높은 정확도와 안정성을 위해 정밀도로지도(HD맵)이 요구된다.”(카카오모빌리티 홍승환 디지털 트윈 테크 리더)

홍승환 카카오모빌리티 디지털 트윈 테크 리더는 HD맵이 자율주행을 위한 기초(Fundmental)이라고 강조했다. 센서의 인지거리, 눈·비와 같은 날씨 변화나 도심지 터널에서의 낮은 위치 정확도가 안전한 자율주행을 어렵게 하는 만큼 HD맵으로 이를 보조해야 한다는 설명이다.

10일 카카오모빌리티가 개최한 첫 테크 컨퍼런스 ’넥스트 모빌리티(NEXT BOVILITY): NEMO 2022(이하 NEMO 2022)에서 HD맵을 소개한 홍 리더는 “HD맵은 센티미터(CM) 정밀도로 구축된다. 제한된 센서 성능을 보완하고 주행 판단 시스템을 도와 안전하고 효율적인 자율주행을 가능케 한다”고 말했다.

HD맵은 도로 단위의 정보를 가진 기존 지도와 달리 차선 단위에서 최대한 많은 정보를 가지도록 구성된 것이 특징이다. 네비게이션 지도의 경우 1~3m 단위의 정밀도를 요구하는데, HD맵은 요구치가 20cm다.

이와 같은 높은 정밀도로 인해 HD맵은 양산이 어렵다는 문제를 안고 있다.

카카오모빌리티는 모바일 매핑 시스템(MMS)과 고정밀 센서 융합 및 센서 캘리브레이션 기술을 통해 이를 해결했다. 주행 중 MMS로부터 데이터를 수집하고, 각 센서 간 관계를 수학식으로 정의한 뒤 파라미터를 정밀하게 해석(캘리브레이션)함으로써 정밀도를 높이는 방식이다.

홍 리더는 “스마트폰 지도를 사용하실 때 터널이나 실내공간, 도심지 빌딩 숲에서 간혹 잘못된 위치를 안내받았던 경험이 있을 것이다. 이는 위성에서 오는 GPS 신호가 미약하거나 차단돼 위치값을 제대로 산출해내지 못했기 때문”이라며 “자율주행 서비스는 도심지 같은 복잡한 환경에서 이뤄지는 이런 현상을 반드시 극복해야 한다”고 전했다.

카카오모빌리티는 클라우드 기반의 HD맵으로 1만7500킬로미터(km)의 연장 데이터를 관리 중이다. 고속도로와 국도 1만4000km, 도심지 3500km다. 곧 전국 단위까지 데이터 범위를 확대한다는 계획이다

그는 “카카오모빌리티는 개발 중인 HD맵을 자율주행 서비스를 지원하는 데 그치지 않고 위성, 항공, 드론, 관제 시스템 등 다양한 소스의 데이터를 묶어내는 디지털 트윈이나 자율주행 로봇, 실내주차 서비스에도 적용하려 한다”고 피력했다.

고정밀 3차원 데이터 양산에 대한 원천기술을 적극 활용해 미래 모빌리티 산업을 주도해 나가겠다는 포부다.

홍 리더는 “지도라는 데이터는 다소 정적인 형태로 존재하는 경향이 있다. 이를 더 확장해서 자율주행 플랫폼 기술이나 인공지능(AI) 컴퓨팅 시스템을 결합, 동적으로 지도가 작동해 도로의 상황 정보를 실시간으로 반영하고 이 정보를 서비스 형태로 제공하는 새로운 플랫폼을 꿈꾸고 있다”고 밝혔다.

이어서 “개념적으로, 기술적으로 해야 할 숙제가 많다. 하지만 우리가 꿈꾸고 있는 디지털 트윈 플랫폼이 구현된다면 여러 자율주행이나 모빌리티 플레이어들이 재밌게 놀 수 있는 가상의 공간이 탄생할 것으로 기대하고 있다”고 부연했다.