엔비디아의 자율주행 SW 기술 원리 ‘드라이브 랩’에서 본다

[테크월드=선연수 기자] 엔비디아는 자율주행 소프트웨어를 어떻게 개발할까? 엔비디아는 1년간 20개의 에피소드가 담긴 ‘엔비디아 드라이브 랩(NVIDIA DRIVE Labs)’ 영상을 통해 개발 원리를 소개하고 있다.

엔비디아는 다양한 심층신경망(DNN)에 기반한 중복적(Redundant)인 접근법으로 교차로 감지, 교통신호등과 교통표지판 감지, 교차로 구조 이해 등의 다양한 기능을 다룬다. 이 모델은 주차공간 인지, 센서의 장애 여부 감지와 같은 과제에도 활용될 수 있다.

DNN은 보행자와 교통신호 주변에 경계상자(Bounding boxes)를 그리는 이상의 일을 해낸다. 이미지를 픽셀 단위로 분석해 시각의 정확도를 향상시키고, 더욱 정확한 포지셔닝 정보를 얻기 위해 시간을 두고 픽셀을 추적한다.

야간 주행시에는 오토하이빔넷(AutoHighBeamNet)이 자율주행차 전조등을 제어하고, 액티브러닝 접근법으로 어두운 곳에서 보행자 감지기능을 높인다.

또한, 순환신경망(Recurrent neural network)을 통해 물체의 움직임에 대한 과거 정보를 바탕으로 미래를 예측하는 방식도 소개한다. 엔비디아의 세이프티 포스 필드(Safety Force Field)라는 충돌방지 소프트웨어는 플래닝·제어 소프트웨어의 다양성과 중복성을 높여준다. 이는 백그라운드에서 계속 실행되면서 기본 시스템의 제어기능을 재차 체크하고 위험해 보이는 모든 행동을 방지한다.