- 2019년에 블로그에 적었던 글을 옮겨 왔으며, 영문원글은 2017년에 발행된 글입니다.
최근 사업 구축이 진행되고 있다는 고정밀지도 관련해서 정리글을 번역해보았습니다. 조금 된 글이지만 정밀지도 관련해서 쉽게 잘 정리된 글입니다.
HD Maps: New age maps powering autonomous vehicles
고정밀지도 : 자율주행 차량을 있게해주는 새로운 지도
자율주행을 목적으로 만들어지는 지도를 보통 고정밀지도 또는 HD Maps(High Definition Maps)라고 불린다. 이 지도의 특성으로 고도로 높은 cm 단위의 정밀도를 가진다. 이어지는 글을 통해 HD Map의 모든 것을 알아보자.
목차만 보면 굉장히 긴 글 같지만 짧은 문답 형식으로 10여개의 단락 정도로 되어있다. (뒤로 갈수록 내용이 적어진다)
목차
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HD Map이란?
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HD Map은 왜 필요할까
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HD Map은 어떻게 만들어질까
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HD Map의 구성요소
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자율주행차와 HD Map의 관련성이 어떻게 될까
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HD Map 제작에 몇 대의 차가 필요한가
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HD Map은 어떻게 저장될까
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자동차는 HD Map을 통해서 어떤 형식으로 보게될까
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HD Map이 시각적으로 보기 좋아야 할까
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HD Map의 법적 논쟁 사항
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HD Map의 시대에서 기존 지도들은?
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HD Map을 얻는 과정에서 예측 못한 결과로 어떤게 있을까
HD Map이란?
자율주행을 목적으로 만들어지는 지도를 고정밀지도라고 지칭하며, 보통 High Definition Maps 나 HD Maps 로 불린다. 이 지도의 특성으로 cm 단위의 고정밀도를 가진다. 이는 3차원 공간에서 인공지능이 매우 정확한 지시를 스스로 조종하기 위함이다.
- 자율주행에 쓰이는 고정밀지도
도로를 주행하기위해서 왜 이토록 정확한 지도가 필요할까? 대부분 상황에서는 오류가 발생하는 한계점이 높겠지만, 오류가 발생할만한 여지조차 없는 경우가 생길 수도 있다. 따라서 지도는 매우 정확하고 많은 정보를 보유하여, 인간이 당연시하는 정보까지 갖춰야한다. 지도에 차선의 위치 뿐만 아니라, 도로의 경계가 어디인지 또한 커브길이 어디있고 각이 얼마나 급한지까지 알고 싶은 것이다.
만약 5cm 단위라면, 우리는 지도 제작자들에게 엄청난 업적을 제공하는 격이 된다. 1:1 지도가 만들어진다고 상상하면 지구 만큼이나 커야할 것이다. 그정도로 정밀지도 제작은 실제로 1:1 제작이나 마찬가지이다. 정밀지도는 단순히 축적의 개념을 넘어서 완전(comprehensiveness)해야한다.
HD Map은 왜 필요할까
이제 네비게이션 기기와 모바일에서의 디지털맵 이용은 흔해졌다(passé). 이 디지털 지도들은 기본적인 안내 탐색을 알아들을 수 있는 인간을 위해서 만들어졌기 때문에 단순하다. 자율주행의 시대에서는 기계와 인공지능이 도로에서 의사결정을 하기위해서. 새로운 종류의 지도를 인공지능 시스템에 맞게 제작해야 한다.
인공지능이 사람보다 더 효과적인 능력을 발휘할 수 있는 일이 있음에도 불구하고, 인간이 아직 더 똑똑하다. 실시간 의사결정 능력에 있어서, 운전과 경로 탐색이 인간이 여전히 앞서있는 분야 중 하나이다. 예를 들어, 사람이 당연히 결정하는 부분으로 차가 멈춰야하는 알맞은 위치와 교차로에서 차량신호를 기다리는 것, 도로에서 장애물을 피하기 위한 마지막 순간이 인공지능에게는 결정하기 어려울 수 있다. 따라서 의사결정 프로세스에 있어서 지도 제작은 인공지능이 제시간에 올바른 결정을 하도록 돕는 핵심적인 요소가 된다.
HD Map은 어떻게 만들어질까
중요도 측면에서 소프트웨어 구성요소와 마찬가지로 하드웨어적 요소가 존재한다. 자율주행차의 사진을 보면 특히 상단부에 많은 센서로 인해 쉽게 눈에 띄게 된다. 이 센서들은 지도 생성과 지도 갱신 목적으로 매우 유용하다. 센서의 조합으로 카메라, LiDAR, GPSㅡ IMU, 레이더와 같이 있다. 이 센서들은 자율주행차에서 특정 센서가 동작하지 않을 때를 대비하여 여분 역할로 작용하기도 한다.
자율주행차의 다양한 센서. Various sensors in an autonomous vehicle or a self-driving car. www.geospatialworld.net
자율주행차가 정확하게 위치를 인식하게 되면, 카메라와 같은 시각 센서들은 사각지대 등 한계를 갖게된다. 이때 LiDAR 센서가 3차원 공간에서 거리와 깊이를 정확하게 계산하게 된다. 그치만 LiDAR 와 카메라 모두 초당 여러번, 매우 빠르게 동시에 작동하게 된다. 만약 차가 시속 70마일로 달리고 있다면, 센서들 역시 빠른 속도로 수 많은 정보를 수집하고 있을 것이다. 이 시나리오에서 자동차는 지도를 사용함과 동시에 제작하게 되는 것이다.
다른 측면은 소프트웨어 부분이다. 소프트웨어 또한 매우 흥미로운 부분이, 하드웨어가 데이터를 수집하고 녹화하여 정보가 공유가능하게끔 해주는 것이 소프트웨어이다.
- Sophisticated sensors make autonomous cars think better Autonomous vehicles use a combination of sensors that help in capturing the data required for creating HD maps. The main types of sensors include Cameras, Long Range Radar, Short & Medium Range LiDAR and Ultrasound.
Watch the Webinar: Self-driving vehicles and Geoinformation
정밀지도 관련 검색을 해보면 생각보다 자료가 많지 않아서 정리를 해보았는데 역시 쉽지 않은거 같다.
위의 글을 바탕으로 아래에서 핵심요소들을 잘 정리했던데 나중에 저런식으로 잘 전달할 수 있으면 좋을 것 같다.
