고정밀 지도 (HD Map)이란 자동차 자율주행 시스템 완성을 위한 맵핑 체계 입니다. 주변의 지형정보와 세밀한 도로의 정보 등을 사전에 제공하기 위한 지도를 의미 하는데요. 10cm 내의 수준높은 정확도를 자랑하며 도로의 중심선이나 경계선 등 차선 단위 정보는 기본이며 신호등, 연석, 노면마크, 표지판, 각종 구조물 등 여러가지 자율주행에 필요한 정보가 3차원 디지털화 되어 담기게 됩니다.
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고정밀지도란
자율주행이 상용화 되기 위해서는 ‘안전’ 부분을 확실시 해야만 하는데요. 기술만 두고 봐서는 기술의 완성도는 굉장히 높은 수준이지만, 안전에 대한 신뢰를 해결하지 못해서는 쉽게 상용화 되기 힘든것이 자율주행입니다.
고정밀 지도는 한층 더 안전한 자율주행을 도와주는 필수적인 요소라고 할 수 있습니다. 자율주행을 돕는 고정밀 지도는 센티미터(cm) 단위 수준의 높은 정확성을 갖춘 3D 입체 지도입니다. 이 지도가 필요한 이유는 자율주행의 의사결정 과정에서 이 지도의 세밀한 주변 정보가 올바른 의사결정을 내리는데 있어 도움이 되기 때문입니다. 사람이 운전하지 않고 자동차 스스로가 주행의 모든것을 해결할 수 있게 맡기기 위해선 주행과 관련된 모든 정보를 충분히 전달해야 합니다.
고정밀 지도에는 다양한 주행과 관련된 정보가 3차원 디지털로 담기게 됩니다. 사람이 자연스럽게 습득하게 되는 주행정보까지 3차원 디지털화 하기 위해서는 지도는 1:1 비율에 가깝게 제작됩니다. 오차 수준을 10cm이하로 낮출 수 있기 때문입니다.
고정밀지도에서 센서의 역할
하드웨어와 소프트웨어의 기술력을 총 동원 해야만 고정밀 지도를 구축할 수 있습니다. 다양한 센서를 갖춘 3차원 공간정보 조사 시스템을 모바일 맵핑 시스템(Mobile Mapping System, MMS)라고 하는데 고정밀 지도 구축을 위해서는 이러한 센서의 역할이 중요합니다.자동차 등 이동물체에 주변의 지형지물이나 위치측정을 위한 GPS, 카메라, 라이다(LIDAR) 등의 센서를 장착하는데요. 이 센서들은 서로 복합적으로 작동해 다양하고 세세한 위치정보를 획득하게 됩니다. 이 중 라이다(LIDAR)는 3D 공간을 맵핑하는데 있어 큰 역할을 합니다. 라이다는 목표물에 펄스레이저를 방충하고 빛이 되돌아 오는데까지 소요되는 시간과 강도를 바탕으로 정보를 쌓아, 실시간으로 현실의 3차원 지도 정보를 수집하게 됩니다.
하지만 이러한 센서들과 같은 하드웨어만으로 자율주행으로 운행하기에는 어려움이 있습니다. 기상이나 갑작스러운 도로의 환경 등 여러가지 주변 환경에 따라 하드웨어 센서가 무용지물이 되어 버리는 경우가 있기 때문입니다. 또한 라이다의 가격이 높기 때문에 상용화가 어렵다는 벽에 부딪힙니다. 이러한 애로사항을 타개하는 것이 바로 고정밀 지도 입니다. 하드웨어 센서로 미리 수집된 고정밀 지도는 자율주행을 작동하기 위해 유기적으로 활용됩니다. 고정밀 지도는 계속해서 현실의 상황과 지도를 교차하여 정적 정보는 물론 동적 정보를 시스템에 전달합니다. 예를들어 인간이 횡단보도를 건너는 행위나 신호등이 바뀌는 것 등 실제 움직임에 인지되면 그에 맞춰 자율주행 시스템이 작동하게 되는데 이를 인식 시스템이라고 합니다.
인식 시스템과 동시에 기반 로컬라이제이션 시스템도 작동을 합니다. 고정밀 지도 정보와 연동하여 지도 내의 위치 정보와 실제로 차량이 위치하고 있는 위치를 비교하여 정보를 전달합니다. 나아가 더욱 세밀한 역할을 수행하기 위해서는 고정밀 GPS와의 연동이 필수입니다. 최신 지도 상태를 유지하고 실시간 변화를 인지하는 것이 바로 고정밀 지도의 중요 포인트이기 때문입니다.
고정밀 지도 제작 과정
고정밀 지도를 만들기 위해서는 데이터의 취득과 데이터 후처리 과정이 필요합니다. 주변 지형 및 도로 등에 대한 정보는 위에서 설명한 하드웨어 센서들을 통해 후처리된 다음 흑백의 레이저 영상 이미지로 만들어집니다. 흑백의 레이저 영상 이미지는 수백만개의 포인트가 모여 이루어지며 각각의 포인트는 위도와 경도 등 3차원 공간 좌표로 만들어져 있습니다. 데이터 후처리 과정에서 만들어진 영상 이미지에서 필요한 정보에 부합하는 객체를 추출하는 작업을 합니다. 객체란 표지판, 건물외곽선 등의 특정 속성 값을 의미하며 이러한 속성 값을 계산하여 가공한 후 자동차 데이터베이스 포맷으로 변환하면 고정밀 지도가 완성됩니다.
여러 대의 자동차가 같은 조건의 도로에서 수 회 주행한 데이터를 합해야 고정밀 지도 제작이 가능합니다. 데이터를 수집하는 횟수가 많아지면 많아질 수록 더욱 많은 데이터 베이스가 축적되며 이는 지도의 품질 향상에 기여하게 됩니다. 이 작업은 클라우드에서 이루어지지만 데이터에 따라 발생하는 비용 문제가 제작 과정에 있어 큰 문제입니다. 전문가들은 실시간으로 공유되어야 하는 정보와 그렇지 않은 정보를 구분할 수 있는 기술이 하나의 해결방안이 될 수 있다고 입을 모으고 있습니다. 주행에 있어 실제로 영향을 미치는 자동차 사고, 공사 정보 등의 실시간 정보에 한해서만 셀룰러 네트워크를 통해 해당 정보를 전달하는 것 입니다.
고정밀 지도에 대한 글로벌 경쟁
자율주행 시스템이 완성단계에 다다를 수록 고정밀 지도의 중요성이 높아질 수 밖에 없습니다. 그렇기 때문에 고정밀 지도 제작을 위해 큰 기업들과 스타트업 까지 이에 뛰어들고 있습니다. 아마존, 애플, 우버, 구굴은 물론 완성차 업체들도 정밀지도에 대한 기술력 향상을 위해서 인수합병에 열을 올리고 있습니다. 여기에서 주목 받는 업체는 히어(here) 입니다. 구글과 경쟁이 가능한 몇 안되는 업체 중 하나로 평가되는 히어는 독일 전역 고속도로에 대한 고정밀 지도 데이터를 구축했습니다. 또한 2019년까지 서유럽과 미국의 데이터를 구축 할 계획을 밝힌 바 있습니다. 히어는 네이버랩스와 파트너십을 체결하고 실내지도 구축 자동화 프로젝트도 추진할 계획입니다.
우리나라는 2020년까지 대부분의 도로에 대한 고정밀 지도 구축 계획이 있습니다. 국토정보지리원은 정확도가 25cm에 다르는 정밀지도 고도화 및 데이터베이스 구축 작업을 진행중에 있습니다. 국내 기업 중에서는 현대엠엔소프트가 고정밀 지도 개발에 열을 올리고 있으며, 2011년부터 첨단 운전자 지원 시스템 지도 양산을 위해 연구를 시작했습니다. 뿐만아니라 2016년에는 국내 아홉개 구간 고속도로와 일반도로 500km 구간의 고정밀 지도 데이터를 완성하였습니다.
