리얼 자율주행 시뮬레이션 기술 [리맘맘마 출동 EP.5] 진짜보다

안녕하세요! 리맨드 출동의 김선종 리포터입니다 "무려 3개월 만에 인사드립니다"

오늘은 요즘 굉장히 핫한 기술 '자율주행'을 독특한 방법으로 연구하고 있다는 소식을 듣고 현대모비스 머북연구소를 찾아왔습니다!

한번 살펴볼까요?

진지한 분위기의 연구실!연구원들은 무엇을 하고 있을까요?

※오해 금물 ※게임하는 것이 아니라 합성영상 주행 시뮬레이션 진행 중이었던 점!

오늘의 체험을 함께 하고 있다 구 전장시험개발 1섹터 AV시스템 평가셀 주홍정 연구원, 전장시험개발 1섹터 AV시스템 평가셀 윤영로 연구원입니다.

AV 평가 셀은 자동 주행을 개발하는 역할을 하고 있습니다.그 중에서도 저희는 카메라로 주행 영상에 사각의 박스를 붙여 이것이 보행자인지 자동차인지를 인식하는 부분이 있는데, 이를 가상 시스템으로 검증하는 역할을 하고 있습니다.

Q. 자율주행 연구는 어떻게 돼 가고 있다. 어떤 과정으로 이루어지나요?

우선 소프트웨어적으로 인식 알고리즘이라는걸개발을합니다.

그러면 영상에 나오는 오브젝트 정보를 분류하게 될 것입니다.예를 들어 '차가 전방 몇 미터 앞에 있다'는 것이 판단되면 '왼쪽으로 비켜라' '간격을 벌려라'와 같은 제어를 할 수 있는 로직을 개발하고 실제 차에 적용하여 하드웨어적으로 평가하는 프로세스를 거쳐 양산 단계로 넘어가는 과정입니다.

이거는 모의 주행할 수 있는 운전석을 만들어 놓은 거예요.운전 중에 갑자기 사람이 튀어나오는 등의 특정 상황을 실제 주행으로 모사하면 사고의 위험이 크기 때문에 가상 모사할 수 있는 시뮬레이터입니다.

동종 업계의 시뮬레이터는 반드시 카메라 모듈이 들어가 시뮬레이션 되어야 합니다.그러나 현대모비스 시뮬레이터는 카메라가 소프트웨어 버전에 들어가 있기 때문에 카메라 성능 평가를 조기에 할 수 있고 코드만 넣어 평가할 수 있는 두 가지 방법으로 선택적 검증을 가능하게 했습니다.

Q : 자율주행 시뮬레이터의 경제성은 어느 정도입니까?

시뮬레이션으로 주행 가능 거리는 약 2000만 마일 정도입니다.지구를 800바퀴 돌 수 있는 정도인데, 실제로 이 정도를 주행하려면 100년이 넘습니다.이 거리를 시뮬레이터에서 하루 만에 학습하도록 한 경우도 있습니다.그만큼 인력, 장비 등의 금전적 비용 절감 효과가 있습니다.

왼쪽 화면은 고전적으로 많이 사용하지 않아 있던 시뮬레이션 기술입니다.최근에는 딥뉴럴 네트워크(depneural network)를 적용하여 오른쪽과 같이 정말 사실적으로 구분할 수 없을 정도로 개선되었습니다.

둘 다 시뮬레이션 화면이에요 ^^

시뮬레이터 시범 운전을 할 수 있도록 주행 샘플 모델을 준비했습니다!

현대모비스 자율주행연구원 의 운전실력은 영상으로 확인해주세요:)

이렇게 화면에 나와있는 영상을 저장하고, 그 영상을 자율주행인식 알고리즘에 넣어서 차나 표지판, 신호를 구분할 수 있도록 검증 과정을 거칩니다.

우측의 화면이 실제 주행 이미지 기록이고, 좌측은 가상을 해서 동일한 구조를 만든 영상입니다.실제 인식결과에 영향을 미치는 요소를 가상환경에서도 만들어 동일하게 성능검증을 할 수 있습니다.현실에서 모사할 수 없는 조건을 가상으로 얼마든지 테스트할 수 있습니다.자율주행연구원과 리포터 시뮬레이터 주행 대결로 한판 승부!

자율주행연구원과 리만드리 포터의 시뮬레이터 주행대결 한판승부는 영상으로 확인해주세요:)

Q. 향후 자율주행기술연구계 그림은?

자동운전 분야가 새롭게 등장한 분야이며 특히 실차 평가에는 제약된 부분이 많기 때문에 시뮬레이션을 이용하는 빈도가 점차 늘어나고 있습니다.

현대 모비스도 그 같은 구로-바루 트렌드에 맞추어 새로운 평가 법을 많이 개발하고 경합 기업에 비해서 비교 우위를 가져갈 수 있는 기술을 많이 개발하려고 노력합니다.