[이슈] 자율주행자동차의 핵심기반 ‘정밀지도’ ~처럼

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안전운전의 필수품이 돼버린 내비게이션이 더욱 정교해지고 있다. 자율주행차 시대가 다가오면서 지상에서 자동차가 움직이는 지도에 의존하기 때문입니다. 그만큼 도로 경계, 차선, 신호등, 교통표지판과 같은 정보는 물론 안개 본인의 폭우 등 기상악화 정세까지 정밀하게 대비해야 할 것이다. 자율 주행 차의 정밀 지도(High Definition Map)은 각종 시설물 정보를 1cm수준까지 기록한 정보를 기반으로 주행에 필요한 판단을 내리다. 그래서 자율주행차의 인지·판단·제어를 지지하는 정밀지도는 자율주행차의 기반 핵심기술입니다.우리 본 인 트라는 2020년까지 자율 주행 차가 스스로 도로 정보를 해석하고 ▲ 방해물을 피하고 ▲ 발생되는 구간은 우회하는 수준 3을 목표로 기술 개발과 법 제도 정비에 주력하고 있다. 최근 자동차 소프트웨어 개발 업체 현대 엠앤 소프트는 전국 자동차 전용 도로 만 6,000km의 정보를 도우이웅 정밀 지도를 빼낸 뒤 2021년 양산을 목표로 개발 중인 국산 자율 주행 차에 탑재되는 의도입니다. 정밀지도를 구성하기 위해서는 정보수집이 우선된다. 레이더, 카메라 등 측량 장비를 장착한 정보수집용 MMS(Mobile Mapping System) 차량이 도로를 운행하며 각종 정보를 수집한다. 본인들의 목이 본인 분기점 등 고가도로가 겹쳐 있어 길이 여러 곳, 본인 공사장과 같은 MMS 차량 접근이 어려운 곳에서는 드론을 활용해 데이터를 수집한다. 또 한쪽 차량에 정보수집장치인 레드박스(RED BOX)를 장착한 차량이 도로를 달리며 데이터를 획득해 데이터센터로 우연히 전송하기도 한다. 인공 지능, 이미지 인식 기술 등 당초단 ICT기술이 집약된 정밀 지도는 변한 도로 정보를 신속히 반영하고 도로 정보를 지도로 자동 변환하는 프로그램 MAC(Map Auto Creation)에서 약 100km거리 만큼 지도가 하루에 완성된다. 이때 사용되는 자동 변환 프로그램 MAC의 핵심은 자동 편집 도구와 인공지능입니다. MAC는 수집한 영상 속 물건에 명찰을 달면 딥러닝 기술이 적용된 컴퓨터가 차선이나 표지판을 구별해 정보를 추출해 지도에 버금간다. 딥러닝의 특성상 데이터가 누적될수록 인식률도 높아진다. 행정부는 2019년까지 전국 고속 도로 5000km의 정밀 지도를 제작하는 의도입니다. <저작권자 c특허뉴스 무단 전재 및 재배포 금지> 원본기사 보는 특허뉴스