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자동차와 지하 지도만 있다면 어디든 갈 수 있어 (feat. 자율주행)

2021. 4. 22. 09:30

주변 환경을 인식해 달리는 자율주행차에게 현재 위치가 어디인지를 정확하게 인식하는 것은 중요한 숙제입니다. 초기의 자율주행 연구차량들은 위성 신호를 이용하는 정밀 GPS를 사용했는데요. 최근에는 영상 기반의 위치 인식이 많이 사용되고 있습니다. 정밀 GPS는 도심에서 난반사로 인해 정밀도가 떨어지는 문제가 있고요. 영상 기반의 위치 인식도 계절과 날씨에 따른 인식 정밀도 문제가 남아 있습니다.

 

지상에서의 위치 정보 인식이 난반사, 날씨, 계절, 보행자, 공사 등으로 어렵다면, 지하 정보를 이용하는 것은 어떨까요? 지난 2020년, 미국 MIT 대학과 자율주행 센서 업체인 웨이브센스(Wavesense)는 지하 지도를 이용하는 자율주행 결과를 제시했습니다. 땅속 정보를 얻을 수 있는 지표투과레이더(GPR, Ground Penetrating Radar)를 이용해 지하 지도를 만들게 되는데요. MIT와 웨이브센스는 이 기술이 날씨와 계절과 관계없이 매우 정밀한 위치 인식이 가능하다고 밝혔습니다.

 

지하 지도 기반 자율주행 (출처: 웨이브센스)

 

초기 자율주행차량들은 고가의 정밀 GPS를 사용했습니다. 수 cm 정도의 고정밀 GPS들은 수천만 원대의 고가이지만, 초기에 자율주행 기술이 발전하는데 큰 도움을 주기도 했는데요. 다만, 위성 신호가 난반사되는 도심에서의 사용성 문제와 비싼 가격 등이 단점으로 작용했습니다.

 

이 때문에 영상이나 센서 신호 기반의 위치 인식 기술도 빠르게 진화하고 있습니다. 이는 사람처럼 주위 환경을 인식해서 위치를 알아내는 기술인데요. 도로를 주행하면서 얻어지는 영상을 바탕으로 위치를 파악해 낼 수 있는 게 특징입니다. 하지만 영상 기반 위치 인식 기술도 어려운 점은 있습니다. 건물이 가로수에 가리거나 계절에 따른 가로수의 변화, 도로 보행자 인식이나 새로 지어진 건물이나 공사, 그리고 폭설이 쌓였을 때나 날씨 변화 등이 주요 이슈입니다.

 

그래서 영상 기반 위치 인식의 정확도를 높이기 위해서 차량들이 실시간으로 정보를 공유하는 방안도 고려되고 있는데요. 앞으로 자율주행이 본격적으로 상용화될 예정입니다. 영상 정보가 공유되면 관련 기술들이 많이 발전할 것으로 생각됩니다.

 

톰톰의 비전 기반 측위 기술 RoadDNA (출처: Tomtom)

 

MIT와 웨이브센스는 지하 정보를 파악할 수 있는 지표투과레이더를 사용합니다. 지표투과레이더로 미리 지하 지도를 만들고 나서 주행할 때 얻은 정보를 지하 지도와 비교해서 차량의 위치를 알아낼 수 있습니다.

 

웨이브센스는 특히 악천후 환경에서 오차를 크게 줄일 수 있다는 점을 장점으로 들었습니다. 폭설이나 폭우 등이 있을 때도 정밀하게 위치를 얻어낼 수 있는 것인데요. 웨이브센스와 MIT는 자율주행 실험을 통해 눈이 올 때 1인치 정도, 비가 올 때 5.5 인치 정도의 오차가 발생했다고 밝혔습니다. 비가 올 때는 빗물이 지하에 스며들면서 지하 정보가 달라질 수 있다고 합니다.

 

2020년 논문의 사진을 보면, 당시에는 실험 중이어서 차 뒤에 커다란 GPR 장비가 붙어 있었는데요. 최근에는 60cmX30cm 크기로 소형화해서 차량 하단에 설치할 수 있도록 했습니다.

 

실험용 차량과 최근 소형화된 GPR 센서 (출처: IEEE, Wavesense)

 

웨이브센스는 관련 기술이 다양하게 쓰일 것으로 전망했는데요. 자율주행차, 배송로봇, 창고이동, 건설현장, 도로 정비 등 다양한 사례를 들었습니다. 먼저, 자율주행차량에서는 날씨의 조건과 관계없이 쓰일 수 있습니다. 도로 차선이 표시돼 있지 않아도 위치를 정확하게 알 수 있습니다. 배송 로봇은 차선이 없는 길로 다녀야 하는 불편함이 있는데요. 차선에 의존하지 않고, 배달로봇의 이동 경로를 만들어주고 정밀이동이 가능하도록 할 수 있습니다. 복잡하고 깨끗하지 않은 창고환경에서는 라이다 센서나 카메라 센서 사용이 어려울 수 있는데요. GPR을 이용해 창고 내의 위치를 정확하게 알 수 있습니다.

 

농업, 건설, 광산 등 다른 산업에서의 활용도 가능한데요. 식물이나 나무 등의 간섭으로 GPS가 동작하지 않는 환경, 먼지가 많은 환경, 어두운 지하 환경에서도 작동이 됩니다. 그리고 씽크홀 예측 및 예방도 할 수 있는데요. 도로 밑의 환경을 인지해서 땅속에 문제가 생길 경우 쉽게 알아낼 수 있습니다.

 

지표투과레이더 기술의 다양한 응용 (출처: 웨이브센스)

 

이처럼 지표투과레이더 기술은 앞으로 다양하게 쓰일 수 있을 것으로 보이는데요. 2020년 12월에 건양대 연구팀은 우크라이나 국립 과학 아카데미와 공동으로 100m까지 투사가 가능한 지표투과레이더를 개발했다고 발표했습니다. 건양대 연구팀은 관련 기술이 씽크홀 방지 등 도시 안전을 위해서 유용하게 쓰일 수 있다고 밝혔습니다.

 

웨이브센스는 최근 1500만 달러(약 169억 원)의 투자 유치를 발표했는데요. 앞으로 센서 상용화와 자동차사 협력을 강화해 나갈 것으로 예상됩니다. 위치 인식이 중요해지는 자율주행 시장에서 자율주행용 지표투과레이더는 새로운 방향성을 제시해 주고 있습니다. 점점 복잡해지는 지상의 정보 대신에 지하의 정보를 이용하여 정밀도를 높이게 되면 자율주행에 매우 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 보입니다. 

 

 

글ㅣ정구민ㅣ국민대학교 교수 

 

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