바이두 자율주행차 프로젝트 핵심은 ‘HAD맵과 AI’

바이두 아폴로 프로젝트, 오픈 플랫폼의 자율주행(자율주행의 가속화)

2018년 01월호 지면기사  /  발표자│양궈(Yang Guo) _ 바이두 인공지능 자동차부문 총 기획자 정 리│김 지 은 기자 _ jenny.kim@autoelectronics.co.kr



2017년 11월 30일 상해 오토메카니카에서 개최한 ‘Connected Mobility Conference Shanghai’에서 바이두 인공지능 자동차부문 총괄 기획자인 양궈(Yang Guo)가 바이두의 아폴로파일럿 프로젝트(ApolloPilot Project)에 대해 소개했다.

아폴로+파일럿 프로젝트 (Apollopilot Project)


아폴로파일럿 프로젝트와 자율주행에 대한 바이두의 생각과 계획을 말씀드릴 수 있어 기쁘게 생각합니다. 우리 프로젝트와 밀접한 관계가 있는 이번 상해 오토메카니카 ‘자율주행 가속화’ 커넥티드 컨퍼런스를 통해 여러 OEM과 파트너십을 맺고, 시장에 우리 기술을 널리 알리는 계기가 됐으면 합니다.

바이두는 지난 몇 년간 고객 수요 조사를 해 왔고, 그 수요에 적합한 솔루션을 제공하기 위해 만들어 낸 것이 바로 “아폴로파일럿 프로젝트”입니다. 이 프로젝트의 목적은 자율주행에 대한 바이두의 경험과 기술을 공유하여 자율주행 업계를 발전시키기 위함입니다. 머지않아 이 프로젝트가 곧 공개될 것입니다. 사용자들은 이 프로젝트를 통해 부가적인 장치 없이도 적정 자율주행 단계에 도달할 수 있게 됩니다. 이것이 바이두의 목표이자 희망입니다. 현재 데모 버전은 초기 단계에 있지만 데모 시나리오를 공급할 수 있도록 여러 파트너와 협업 중에 있습니다.

데이터 수집 : 바이두 맵 (Data Collecting : Baidu Map)

자율주행차에 관한 두 가지 데이터가 있습니다. 하나는 ‘바이두 맵’입니다. 이를 위해 아폴로파일럿 프로젝트 초기 반 년 간 데이터를 수집하였고, 현재는 세계적으로 교통 체증으로 유명한 중국의 큰 도시인 베이징, 상해, 광저우, 충칭의 시내 도로와 차가 많이 막히는 복잡한 주행 도로들에 대한 자료를 수집 중입니다. 이 부분을 완벽히 해결하려면 시간이 조금 소요될 것으로 예상됩니다. 이후에는 순환도로에서 자율주행을 테스트 해 볼 예정입니다. 일반적으로 교통사고를 유발하는 여러 가지 행동이 있습니다. 이러한 행동들은 모두 운전자에 의해 발생하는데, 이를 통해 사람이 아닌 차량 자체의 자율주행을 통해 안전성을 보장할 수 있을 겁니다. 그래서 바이두는 이런 나쁜 운전 습관들로부터 교통 사고를 방지할 수 있도록 자율주행을 장려하고 있습니다.

상용화를 위한 파트너십과 시스템 개발 (Partnership)

현재 바이두는 중국 시장에 아폴로파일럿 프로젝트를 오픈하고, 상용화를 위해 다른 OEM과 파트너십을 맺어 개발하고 있습니다. 여기에는 두 가지 키워드가 있는데, 하나는 고객의 요구를 만족시키는 것, 또 다른 하나는 현재의 모든 기준과 기술들을 뛰어넘는 것입니다. 이를 통해 아폴로 파일럿을 전세계 모든 OEM 및 유저들과 공유하여 자율주행 시장을 앞당기고자 합니다.

우리는 자율주행이 운전자 보조 시스템(ADAS) 개념을 뛰어넘어 자율주행 그 자체로써 인덱스를 가지는 새로운 개념으로 정립되기를 희망합니다. 현재 자율주행은 특정 시나리오에만 적용되지만, 더 많은 시나리오와 자율주행을 위한 더 높은 성능의 소프트웨어 개발을 통해 OEM들에게 알려주고 싶습니다. 자율주행이 운전자 보조 시스템(ADAS)보다 유저들을 훨씬 더 많이 도울 수 있다는 점을 말입니다.



아폴로파일럿 현황 (Testing Process)


현재 아폴로파일럿 프로젝트는 초기 버전 단계의 자율주행 데모를 테스트했습니다. 2017년 10월에는 80km까지 자율주행 테스트에 성공했고, 얼마 전에는 46가지 시나리오를 커버할 수 있는 자율주행 시스템 100km 테스팅에 성공하였습니다. 다른 자율주행차량과의 차이점은 학습(Learning)과 발전(Evolving)입니다. 현재 상황에서 우리 목표는 자율주행차의 특정 단계 시나리오를 가능하게 하는 것입니다. 가장 먼저는 고속 순환도로나 한정된 범위 내에서 발생 가능한 모든 시나리오들을 테스팅하여 발생하는 문제들을 해결하고, 좀더 안전하게 운행할 수 있도록 할 것입니다.

또한 우리 주행기술뿐만 아니라 보안 기술 강화에도 노력하고 있습니다. 이러한 우리의 기술을 OEM이 사용했으면 합니다. 바이두 아폴로파일럿 프로젝트는 이제 자율주행을 위한 첫 걸음을 내디뎠습니다. 바이두는 아폴로파일럿 프로젝트를 오픈소스 플랫폼으로 OEM과 티어1 뿐만 아니라 모든 업체들에게 공개하고 있습니다. 앞서 말한 바와 같이 바이두는 모든 회사들과 함께 자율주행 기능을 발전시켜 나가고 싶습니다. 바이두는 AI와 HAD(Highly Automated Driving)맵에 특화된 업체이고, 이러한 우리 차별성을 아폴로파일럿 프로젝트의 장점으로 만들고자 합니다. 우리는 OEM에게 HAD맵과 AI 기술들을 공유하며 협력해 나갈 준비가 되었습니다.

자율주행 테스팅 (Self-Driving Test)

아폴로파일럿은 네 곳의 도시에서 세 가지 시나리오를 테스팅하는 프로젝트입니다. 베이징, 상해, 광저우, 충칭(중국의 4대 도시)에서 자율주차 시나리오, 고속도로 순환로 시나리오, 통근 시스템 시나리오 등을 시험하고 있습니다. 바이두는 고객에 자율주행차를 간단하고 편리하게 제공하고 반납할 수 있도록하여 자율주행의 기쁨을 누리게 해주고 싶습니다. 추후에 이 세 가지 시나리오 테스팅을 완벽하게 마친 이후에는 트럭, 승용차 등에 자율주행 기술을 적용할 예정입니다. 먼저 2018년까지 킹롱(Kinglong)사의 샤먼 골든 드래곤 버스(Xiamen Golden Dragon Bus)를 통해 테스팅할 계획입니다. 이 버스가 대중화되기까지는 2년 정도 더 소요될 것으로 예상되며, 2020년이면 상용화가 가능할 것입니다.

HAD 맵을 위한 데이터 수집 (Data Collecting for HAD Map)

HAD 맵은 현재 자율주행에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 우리는 이 맵 데이터 수집에 주력하고 있습니다. 데이터의 70% 정도는 바이두 데이터이고, 나머지 30%는 다른 회사에서 수집한 데이터입니다. 이것이 바로 우리가 오픈소스 플랫폼을 설립한 이유이고, OEM이 우리 플랫폼을 함께하는 이유입니다. OEM이 100만 마일(약 1,609,344km) 정도의 데이터를 플랫폼에 가지고 있으면 우리는 비슷한 양의 데이터를 OEM에 제공하여 서로 윈윈할 수 있습니다. 이런 방법으로 파트너십을 진행하고 있습니다. 우리는 위험 예상 정보들을 축적해 데이터를 대량 생산하려 합니다. 또한 차량 주위의 모든 사물들을 트래킹하여 데이터를 모으고 있습니다. 결론적으로 이런 데이터들을 축적하고 조합하여 가장 위험한 상황을 해결할 수 있도록 하고 있습니다.

특히 현재 바이두는 전 세계에서 가장 큰 용량의 시나리오 데이터베이스를 만들어내고 있습니다. 고속도로에서 4일 동안 수집한 데이터로 자율주행을 위한 56개의 시나리오를 제작합니다. 2018년 목표로 200만km 데이터를 수집하여, 차량이 사계절, 다양한 날씨 등 모든 시나리오들을 커버할 수 있도록 하는 것입니다.



위급상황과 안전성을 위한 준비 (Preparation for Emergency and Safety)


바이두 소프트웨어는 차량의 브레이크를 응급상황에 발생하는 행동이라고 인식합니다. 특히 충돌이나 사고 방지를 위한 브레이크가 중요한데, 이런 브레이킹 액션을 어시스턴트할 수 있는 시스템을 아직 제작하지는 못했습니다. 하지만 운전자가 브레이크를 잡거나 레인을 바꿔야만 하는 위급한 상황들이 발생하면 차량을 전체 통제하여 갓길에 차를 댈 수 있는 자율주행 시스템을 적용할 것입니다.

바이두는 자율주행 다섯 가지 레벨 중 현재 자율주행 1단계와 2단계에서 더욱 안전한 시스템을 도입했습니다. 예를 들어 안전 감지를 위해 HAD맵을 이용합니다. 운전자에게 물웅덩이, 강가, 교통 체증 등의 정보를 미리 안내합니다. 운전자들은 이러한 정보를 통해서 더욱 조심히 안전운전을 할 수 있고 이에 대처할 시간을 얻을 수 있습니다. 게다가 차량이 고장 났을 때에도 차량 스스로 고치게 만들고, 고칠 수 없는 부분은 운전자에게 어떻게 고칠지 안내해 줍니다.

아폴로 프로젝트에서 제일 우선시하는 요소는 바로 안전입니다. 안전을 위한 우리의 원칙은 제품 안전성 기준을 철저히 시뮬레이션하여 유럽 기준보다 훨씬 더 안전한 상품을 고객들에게 제공하는 것입니다.

비용 절감을 위한 노력 (Lower the Cost)

HAD맵의 데이터베이스는 중국의 모든 고속도로를 포함합니다. 또한 HAD 맵이 자율주행차 감지 능력을 높여 주어 실시간 컨트롤을 가능하게 합니다. 가격을 낮추고 대량생산을 가능합니다. 바이두는 고비용의 라이다(LiDAR)를 사용하는 대신 견고한 고성능의 레이다(RADAR)를 활용했습니다. 대량생산 시스템이 추가되면 비용을 최소한으로 줄일 수 있습니다. 뿐만 아니라 소프트웨어와 하드웨어 통합 시스템을 이용하여 제품 전체 가격을 낮출 수 있습니다.

또 다른 장점으로는 딥러닝이나 HAD맵 등으로 축적한 데이터를 사용할 수 있습니다. 음성인식, 얼굴인식 등과 같은 AI 기술도 이와 관련이 있습니다.

유저 익스피리언스 (User Experience)

마지막으로 아폴로파일럿 프로젝트가 내세우는 최고 강점이자 장점은 사용자 경험(유저 익스피리언스)를 이용한다는 점입니다. 자율주행차 자체는 기능적으로 차량마다 큰 차이가 없습니다. 하지만 운전자 사용에 있어서는 큰 차이가 있을 수 있습니다. 아폴로파일럿 차량은 지속적으로 탑승자 데이터를 축적하고, 축적된 데이터를 기반으로 딥러닝(Deep-Learning)합니다. 운전을 하면 할수록 차량 스스로가 더 나은 주행방법을 찾습니다. 또한 유저익스피리언스를 딥러닝한 아폴로파일럿 차량은 데이터를 기반으로 사용자가 장소를 입력하기도 전에 장소를 추천하거나 스스로 설정할 수 있습니다. 이것이 아폴로파일럿 프로젝트의 경쟁력이라고 말하고 싶습니다.
 

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