자율주행용 시뮬레이션과 라이다 기술 동향
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자율주행용 시뮬레이션과 라이다 기술 동향
  • 이건한 기자
  • 승인 2019.10.14 17:28
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현실과 구분하기 어려운 ‘VTD’, 춘추전국시대 ‘라이다’

[테크월드=이건한 기자] 자율주행 자동차에게 데이터는 ‘경험’이며, 라이다(LiDAR)는 ‘감각’이다. 그런 측면에서 자율주행 시뮬레이션은 현실에서 확보하기 어려운 운행 데이터 확보를 위해, 라이다(LiDAR) 모듈은 카메라나 레이더만으론 아쉬운 입체적인 지형 정보 습득을 위해 자율주행 기술 개발에서 필수로 여겨지는 요소들이다. 이 둘의 최신 동향은 어떨까? 10월 11일 양재동 엘타워에서 개최된 한컴MDS와 엔비디아의 ‘딥러닝데이 2019’ Track 2에서 관련된 이야기들을 들을 수 있었다.

진짜 현실처럼, 자율주행 시뮬레이터 ‘VTD’

“현실에서는 660년쯤 걸릴 시나리오 테스트가 가상에서는 단 1주일이면 가능하다.” 이날 ‘VTD(Virtual Test Drive)를 통한 자율주행 기술 개발 가속’을 주제로 강연한 자동차공학연구소(iVH) 강원율 책임연구원은 이렇게 말했다. VTD는 정교하게 구축된 가상 도로 내에서 기업이 원하는 자율주행 시나리오를 자유롭게 시뮬레이션해 볼 수 있도록 돕는 iVH의 자율주행 테스트 플랫폼이다. 

자율주행 기술 개발에 있어 시뮬레이션 검증은 필수라고 볼 수 있다. 도로에서 발생 가능한 모든 사고와 환경적 변화, 기상 변수를 현실에서 모두 테스트할 수도 없을뿐더러, 동일한 조건이라도 여러 번의 반복을 통해 실험 결과에 대한 확률적 신뢰성을 확보해야 하지만 이 역시 현실에서 전부 검증하려면 천문학적인 비용과 시간이 필요하기 때문이다. 

강원율 iVH 책임연구원
강원율 iVH 책임연구원

구글 웨이모, 테슬라를 비롯한 유명 자율주행차 업체들도 실제 주행 테스트에서 미진한 부분은 시뮬레이션 테스트를 통해 보완하고 있다. 또, 실제 주행에 앞서 시뮬레이션을 먼저 진행한 후 충분한 안전성을 확보한 상태에서 주행 테스트를 진행하기도 한다. 

강 연구원이 소개한 iVH의 VTD 플랫폼은 현실에서 경험할 수 있는 거의 모든 주행 환경을 구현할 수 있도록 개발됐다. 우선 크게 7가지의 상세 설정 요소가 주어진다. ▲Road Network/Logic ▲Road Surface ▲Traffic ▲Vehicle Model ▲Driver Model ▲Weather ▲Sensor Emulation 등으로, 가상 환경을 어떻게 구현할 것인가부터 도로의 표면 재질, 차량 흐름과 차종, 운전자 성향, 날씨, 센서 특성까지 개발자가 원하는 대로 설정할 수 있는 편집 환경이다.

전체적인 환경 구현은 개발자들에게 익숙한 XML 언어를 사용하며, GUI 기반의 직관적인 개발 환경을 함께 지원한다. 강연 중 데모로 시연된 자료 중 VTD로 구현한 미국 캘리포니아주 한 도로 환경과 실제 HD맵으로 측정된 도로 환경은 대고 그린 듯 정확히 일치하는 모습을 보이기도 했다.

또한 노면의 높이와 규격별 아스팔트, 보도블록 주행 환경까지 구현하는 로드 서페이스 설정과 빗물의 튐/고임, 태양의 방사량, 지면 온도, 풍량과 습도 등을 조절할 수 있는 날씨 설정, 나아가 운전자 성향에 따른 주행 결과의 차이점을 실험하거나 FMI 기반의 다양한 자동차 모델을 활용해 특정 환경에서의 연비를 계산하는 식의 테스트 환경 구현이 모두 가능한 부분 등이 인상 깊었다.

VTD를 구성하는 핵심 요소들
VTD를 구성하는 핵심 요소들

발표에 따르면 유럽에서는 이미 오래전부터 VTD가 활용돼 왔으며, 국내에는 도입된 지 2년 정도 된 상태로 현재 기술 확산 단계에 있다고 한다. 이 외에도 VTD는 다중접속 운전 교육이나 기업 드라이빙 시뮬레이션 등 응용 애플리케이션에 활용하거나 AI 드라이버 모델을 구현해 도로 외 환경에 대한 시나리오 테스트를 진행하는 데 활용하는 것도 가능하다. “강 연구원은 VDT를 통해 현재 레벨 3 수준에 머물러 있는 자율주행기술 수준을 최종 단계인 4-5레벨까지 보다 빠르게 도달할 수 있도록 돕는 것이 목표”라고 밝혔다.

 

“라이다 기업 인수나 투자는 자율주행 기업들의 취미” 

이어 강연을 진행한 SOS LAB의 정지성 대표는 글로벌 라이다 시장 동향에 대해 설명하는 시간을 가졌다. SOS LAB은 자율주행/산업용 라이다 모듈을 개발하는 한국 스타트업으로, 만도를 포함한 여러 기업에서 이미 68억 원 이상의 투자를 받은 국내 라이다 기술 선도 업체다. 올해 100억 원 이상의 추가 투자 유치를 계획하고 있다.

라이다는 레이저를 활용한 반사 주파수로 사물의 형태를 인지하는 측정 모듈이다. 레이더와 유사하지만 널리 퍼지는 레이더의 특성과 달리 레이저의 직진성을 이용하기 때문에 미세한 점(dot)을 찍어 그리는 원리로 레이더나 카메라보다 훨씬 입체적인 주변 환경 측정이 가능하다. 

현재 알파벳(구글)의 웨이모를 시작으로, 현재 자율주행 업계에서는 테슬라를 제외한 거의 모든 기업이 라이다 기반의 자율주행 시스템을 개발하고 있다. 이 때문에 라이다를 개발하는 스타트업들의 수와 가치도 크게 높아진 상태다. 특히 자율주행 초기 인텔이 유망 라이다 기업 모빌아이를 약 17조 원에 인수한 일화는 유명하다. 이에 대해 정지성 대표는 “요즘도 자율주행 기업들은 라이다 회사를 인수하거나 투자하는 것이 취미”라고 말하기도 했다. 그만큼 직접 개발하는 것보다 인수합병을 통해 빠르게 기술을 확보하는 것에 중점을 두고 있다는 이야기다.

라이다 종류에 대해 설명하는 SOS LAB 정지성 대표
라이다 종류에 대해 설명하는 SOS LAB 정지성 대표

현재 글로벌 라이다 시장의 동향은 어떨까? 정 대표는 “현재 2D/3D 측정 기반의 스캐닝(Scaning)/플래시 라이다(Flash LiDAR) 계통의 ‘멤스(MEMS) 스캐너’, ‘Non MEMS’, ‘옵티컬 페이즈 어레이’, ‘VSCEL’ 등 다양한 기술이 시장에 나와 있지만 어느 하나도 우위를 점하진 못한 상태”라고 말했다. 즉, 라이다 춘추전국시대란 뜻이다. 타입별로는 전통의 메카니컬(Mechanical) 타입과 라이다 내구성 향상에 중점을 둔 솔리드 스테이트 타입(Solid State)에 주력하는 기업들로 나눌 수 있으며, 최근에는 라이다 기업에 전문적으로 소자를 납품하는 오스람, 인피니언 같은 회사들도 속속 등장하고 있다고 말했다.

타입에 따른 라이다 업체 분류
타입에 따른 라이다 업체 분류

이와 함께 국내에는 라이다로 측정한 데이터를 AI로 분석하는 서울로보틱스처럼 다소 희귀한 모델의 회사도 있다고 정 대표는 설명했다. 또 최근에는 원형으로 회전하는 기존의 기계식 라이다를 넘어 레이저를 거울에 반사시키는 미러 스캐닝형 라이다처럼 다양한 폼팩터도 연구되고 있다. 디자인이 다양화되면서 라이더 탑재 위치 또한 전면 그릴, 미러박스, 전면 램프 등에 다양하게 배치되며 각각의 장단점이 가려지는 추세다.

정지성 대표는 미래 라이다와 AI의 결합에 대해 특정 사물에 대한 고해상도 트랙킹이 가능한 라이다 기술을 제시했다. 주변 감지의 효율을 높이기 위해 매 순간 고해상도 촬영 상태를 유지하는 것보다, AI를 통해 특정 사물이나 급작스레 튀어나오는 물체처럼 주행상 중요한 객체에 대한 순간 포커싱 능력을 극대화하는 것이다. 감지 반경 전체를 픽셀 단위로 나눠 각 픽셀마다 집중하는 파워를 달리할 수 있는 것 또한 AI와 라이다의 결합으로 가능할 것으로 정 대표는 내다봤다.

한편, 이 밖에도 ‘딥러닝데이 2019’ 세미나에서는 한컴MDS와 엔비디아, 마이크로소프트, 젠트솔루션, 매스웍스, 노을 등의 AI 기술 기업의 주요 관계자과 한양대 한재권 교수, 선문대 김수환 교수 등이 연사로 참석해 ‘AIoT와 로봇’, ‘자율주행&딥러닝’을 주제로 다양한 인사이트를 전달했다.

한컴MDS의 인텔리전스 사업 부문을 총괄하는 지창건 부사장은 “모든 산업 분야에 인공지능 기술을 적용해야 미래 변화에 선제적 대응이 가능할 것”이라면서 “이번 컨퍼런스가 다양한 산업에 인공지능 기술을 적용한 사례와 비즈니스 전략에 대해 공유하는 자리가 되길 바란다”고 말했다.

 


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