DGIST-이에스지, 국내 자율주행 개발인력 양성

OpenCV와 CAN 통신 활용한 자율주행 S/W개발

2016년 09월호 지면기사  /  글│윤 범 진 기자 _ bjyun@autoelectronics.co.kr

자율주행에 대한 범국가적 관심에도 불구하고 실제 자율주행 기술개발에 참여할 수 있는 기관이나 인력은 매우 부족한 현실이다. 이러한 상황에서 자율주행 기술 개발을 위한 저변 확대를 위해 DGIST와 이에스지가 관련 교육과정을 마련했다.

 

2016년 6월, 서울 더케이호텔에서 자율주행에 관한 실험적인 교육과정이 개최됐다. 자율주행 관련 기술개발 경험이 전혀 없는 실무자들에게 3일 간의 교육을 실시해 제한적인 도로주행이 가능한 수준의 자율주행 S/W를 설계할 수 있도록 한다는 다소 황당하게 들리는 프로그램이었다. 그러나 최근 자율주행기술에 관한 국내외의 관심을 반영한 듯 반응은 뜨거웠다.

해당 교육이 공지된 지 3일 만에 정원이 마감됐고 추가 인원을 수용하기 위해 2차 교육을 연이어 실시했을 정도였다.
‘OpenCV와 CAN 통신을 활용한 자율주행 S/W개발 실무 과정’이라고 명명된 이 교육과정은 대구경북과학기술원(DGIST)과 이에스지(ESG)가 자율주행 기술의 저변 확대를 위해 공동으로 기획한 프로그램이다.

 

 

 

교육과정 개발을 총괄한 DGIST HumanLAB의 손준우 박사는 “현재 자율주행차의 상용화를 위해 자동차 산업과 IT산업이 치열하게 경쟁하며 자율주행 관련 스타트업의 인수합병을 통해 기술력을 강화하고 있는데, GM이 실리콘밸리 스타트업 기업 크루즈 오토메이션을 10억 달러 이상에 인수한 뉴스가 대표적인 사례라고 할 수 있다”며 “우리나라도 글로벌 시장에서 경쟁하기 위해서는 완성차 중심의 틀에서 벗어나 IT기업과 중소 벤처기업의 활발한 참여가 필요하며, 관련 개발인력을 양성해 산업 생태계에 활력을 불어 넣고자 교육과정을 기획했다”고 말했다.

 


 

교육과정의 구성

 

3일 간 진행되는 교육은 표 1과 같이 구성되며 자율주행 동향을 시작으로 영상처리, 레이더 센서 융합, 자율주행 제어에 이르는 내용을 포괄적으로 담고 있다.

1일차 교육은 자율주행 동향과 OpenCV를 이용한 차선검출 S/W 설계 교육으로 구성된다. 자율주행 동향에서는 흔히 접할 수 있는 기술 동향뿐만 아니라 관련 법규 동향까지 다루고 있어 보다 현실적인 문제를 구체적으로 이해할 수 있었다는 평가를 받았다. 즉 자율주행차 상용화를 위해 선결돼야 하는 자동차 관련 국내외 법규 현안과 수정 계획을 이해함으로써 상용화 시기와 문제점을 가늠하고 이해할 수 있도록 했다.

OpenCV를 이용한 차선검출 S/W 설계 기술은 모든 수강생들이 직접 프로그래밍할 수 있도록 이론과 실습을 병행해 진행하고, 현업에 복귀해 스스로 개발환경을 구축할 수 있도록 OpenCV 설치 방법부터 기초를 다질 수 있도록 배려했다. 또 차선검출 알고리즘 개발에 필요한 핵심 함수와 데이터 구조를 이해함으로써 알고리즘 개선을 통한 고유의 차선인식 기술을 개발 가능하도록 했다. 1일차 교육을 마치면, 입력된 영상을 처리해 좌우 차선을 명확히 구분하는 알고리즘을 완성할 수 있다(그림 2).

 

 

 

2일차 교육에서는 본격적으로 차량주행제어 실습 과정이 진행됐다. 실습이 진행되기 전에 차량 제어를 위해 사용된 CAN통신에 대한 교육이 선행된다. CAN 통신 교육은 10년 이상의 CAN 통신 설계 경험과 강좌를 진행해 온 노하우를 토대로 핵심 내용 위주로 밀도 있게 구성돼 있어서 CAN 통신에 대한 이해가 부족한 교육생들에게는 매우 도움이 되는 부분이었다. CAN 통신의 이해를 바탕으로 이후 과정에서는 본격적인 실습이 이어졌다. 차량의 CAN 정보, 레이더 데이터를 인식해 차량 속도, 스티어링 휠 각도, 전방 차량과의 거리, 각도 등을 측정하는 실습, 측정된 차량 정보, 레이더 정보를 토대로 시뮬레이션 차량을 제어하는 실습 등이 진행됐다.

2일차 교육이 진행되면서 이 프로그램의 몇 가지 특징을 엿볼 수 있었다. 우선 시뮬레이션 차량의 활용이다. 실제 도로 상 실습이 아닌 경우, 자율주행 제어 결과를 테스트할 수 있는 방법은 매우 제한적이다. 이 교육에서는 이러한 문제를 오픈소스 기반의 차량 시뮬레이터를 활용해 해결했다. 또 한 가지는 ViCANdo라는 자율주행 S/W 개발 플랫폼(그림 3)의 활용이다. 이 플랫폼은 자율주행을 S/W 개발을 위한 각종 센서(CAN, GPS, 카메라, 레이더 등) 정보를 취합, 동기화, 분석, 전시하는 역할을 했다. 따라서 교육 과정에서 이러한 부분에 할애되는 시간은 ViCANdo를 활용해 최소화 하고 자율주행 제어 로직 개발에 집중할 수 있는 장점이 있다.

 

 

 

3일차 교육은 지난 2일 간 수행했던 실습결과를 통합해 직접 자율주행을 수행해보는 과정으로 본 교육과정의 핵심이다. 먼저, 자율주행에 관한 체계적인 이해를 위해 차량 동역학과 PID 제어기(Proportional?Integral?Derivative controller)에 관한 기초 이론을 습득하는 것으로 교육이 시작됐다. 이후 검출된 차선을 이용해 스티어링 제어 명령을 연산하고 CAN 통신을 이용해 송신하는 차선유지 제어기(Lane Centering Controller) 설계에 관한 이론 및 실습이 진행됐다. 마지막으로 전방 차량에 적응형 순항제어기(Adaptive Cruise Controller) 설계에 관한 실습을 거치면 최종적인 자율주행 기술이 완성된다.

완성된 자율주행 기술을 테스트하는 데에도 차량 시뮬레이터가 활용됐다.
DGIST HumanLAB에서는 이 교육과정에 적합한 자율주행 시나리오를 개발하고 CAN 통신 입출력 처리가 가능하도록 소프트웨어를 수정했다.
최종 실습은 그림 4와 같이 드라이빙 시뮬레이터 영상을 카메라로 입력받아 차선유지 제어를 수행하고, CAN 통신을 통해 입력되는 전방 차량 레이더 정보를 이용해 적응형 순항제어를 수행함으로써 자율주행 통합 제어가 완성되는 구조다. 해당 알고리즘은 DGIST HumanLAB에서 개발한 자율주행 개조 차량에 탑재해 실도로 주행실험을 거친 바 있으며, 유투브 공개영상(https://youtu.be/qbjBkgPChzQ)으로도 확인이 가능하다.

 


 

자율주행 교육의 의의

 

우리나라에도 자율주행차 임시운행 허가제도가 2016년 2월부터 시행되고 있지만 8월 현재까지 허가를 받은 기관은 현대기아자동차, 현대모비스, 서울대, 한양대에 불과한 것으로 알려져 있다.

자율주행에 대한 범국가적 관심에도 불구하고 실제 자율주행 기술 개발에 참여할 수 있는 기관이나 인력은 매우 부족한 현실이다. 이러한 상황에서 자율주행 기술을 대중화하기 위해 DGIST는 수년 간 축적해 온 노하우를 과감하게 공개했다. 또 DGISTESG 교육팀은 이 교육을 통해 기술을 습득한 수강생들이 지속적으로 교류할 수 있는 온라인 공간을 만들어 자율주행 기술 개발에 필요한 정보와 데이터베이스를 공유할 계획이다. 뿐만 아니라 이번 기초 과정을 시작으로 임베디드 영상처리 구현, 라이더 센서 데이터퓨전, AUTOSAR 기반 차량 제어기 설계 등의 심화과정을 지속적으로 개발할 계획이다.

ESG 이해서 대표는 “유튜브를 통해 공개된 영상을 보고 세계 각국에서 교육과정 도입에 관심을 보이고 있으며, 미국과 스웨덴 회사와는 구체적인 라이선스 조건을 조율하고 있다”며 “이 자율주행 교육을 통해 자율주행 기술에 대한 우리나라의 위상을 한 단계 높일 수 있을 것으로 기대한다”라고 말했다.  

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