실시간 정보 담은 정밀지도(LDM), 자율협력주행을 허하라

자율협력주행 도로시스템 개발에 LDM, V2X 개발 가시화

2018년 07월호 지면기사  /  글│신 윤 오 기자 _ yoshin@autoelectronics.co.kr



자율협력주행을 위한 도로시스템 개발 사업이 반환점을 돌면서 동적정보시스템(LDM), V2X 등 핵심 성과가 나타나고 있어 주목된다.

자율협력주행 도로시스템 개발은 자율주행차가 도로 인프라와 협력하여 자동차 전용도로에서 안전하고 효율적인 자율주행(레벨2)이 가능하도록 지원하는 도로시스템 기술을 개발하고자, 지난 2015년 7월에 시작하여 2020년 7월까지 연구가 계획되어 있다.

한국도로공사가 주관연구기관으로 사업을 이끄는 가운데 총 29개 기관이 참여하고 있으며 연구 예산은 334억 원(정부출연 244억 원, 민간부담 90억 원)이 투입되었다. 연구 주제는 정밀전자지도 기반의 동적정보시스템 개발(1세부), 하이브리드 V2X 통신 시스템 개발(2세부), 도로시설 차량평가기술, 복합측위 및 협력제어 개발(3세부), 자율협력주행 시연차량 및 검증프로세스 개발(4세부), 자율협력주행 도로시스템 테스트베드 구축 및 운영(5세부), 자율협력주행 도로시스템 로드맵 수립(6세부), 자율협력주행 지원를 위한 도로기하구조 연구(7세부) 등이 있다.

현재 핵심 성과는 4가지 정도이다. 우선 실시간 동적 시스템 정보제공 시스템(LDM) 개발이다. 정밀전자지도를 기반으로 수집한 도로의 상황정보(사고, 정체)를 차량에 제공한다. 두 번째는 하이브리드 V2X 통신으로 통신 용량, 인프라 한계 등을 보완하기 위한 하이브리드(도로전용통신 WAVE+이동통신 LTE) 통신이다. 세 번째는 GPS 보정정보 제공으로 GPS 위치정보 보정을 위한 시스템은 오차수준 0.9m 이내로 줄였다. 마지막으로 고정밀 복합 측위 기술은 자동차 센서 정보와 도로정보를 융합하여 위치 정확도를 높여 오차수준을 0.5m 이내로 한정했다.

자율협력주행도로시스템 연구단의 최인구 단장은 “자율주행은 사고, 혼잡, 환경과 같은 교통문제 해결의 열쇠”라며, “결국 협력 시스템으로 가야 하며 이를 위해서는 안전측면에서 충분한 검증이 필요하고 진화방향을 고려한 장기 로드맵이 필요하며, 서비스 개발이 시급하다”고 말했다.



정적/동적 정보 저장하는 저장소, LDM


이에 자율협력주행에 필수적인 데이터 정보를 제공하게 될 LDM에 대해 자세하게 알아본다.

LDM(Local Dynamic Map)은 자동차 및 인프라에서 수집되는 ‘정적/동적 정보를 저장하는 저장소’라고 생각하면 쉽다.
LDM을 필요로 하는 이유는 인프라 지원기술 개발의 필요성에 있다. 자율주행차는 자동차 센서의 인식성능에 한계가 있어 안전성 확보를 위해서는 도로-차량 협력이 필요하다. 여기에 고가의 자동차 센서가 부담이 되고 신뢰성 확보를 위한 안전율도 확보되어야 한다.

이에 인식 성능을 향상시키고 차량 센서의 경제성을 확보해야 한다. 도로교통정보 검지 기술과 도로/차량정보 연계 플랫폼, I2V 통신기술, 고정밀 측위 정보, 주행차량 판단 지원 등이 여기에 해당된다.

LDM은 주행경로 상에서 서비스 지역 안의 지형정보, 위치정보, 상태 정보를 포함하는 개념적 데이터 저장소이다. 자동차의 자체 센서나 교통정보 제공자로부터 정보를 수집하고 저장하는 자율협력주행 Level2를 위한 시스템이다. 1단계는 영구 정적 데이터, 정밀전자지도를 포함하고 2단계에서는 일시적 정적 데이터, 도로시설물, 교통 표지판 등의 정보를 저장한다. 3단계는 일시적 동적 데이터, 교통신호/교통정보(사고 정체공사 등), 지역 기상 정보 등 실시간 교통정보를 저장하고 4단계에서는 동적 데이터, 차량, 보행자 등 본격적인 자율주행차와 관련된 데이터를 저장, 제공하게 된다.



LDM, 다른 나라는 어떤가


유럽은 ISO 표준을 기반으로 교통정보 제공자 또는 센서/애플리케이션의 MAP 정보를 수정 및 활용하고 있다. 현재는 지도 매칭 알고리즘 기반의 측위 및 위치 추적을 위한 정밀전자지도 개발을 통한 C-ITS(Cooperative-ITS) 및 ADAS 기술 연구가 활발하게 진행중이다.

미국은 도로 기하학적 구조 및 특정 분석 연구을 활발하게 진행하고 있다. 주요 연구내용으로는 “Vehicle intelligent infrastructure, intellidrive, Roadway Geometry and inventory Trade Study for intellidrive Applications 등이 있다.

일본은 디지털 도로맵 협회에서 주도하여 연구를 수행하고 있으며 일본 표준국가 지도 데이터베이스를 관리하고 있다. 표준 국가 지도 데이터베이스를 통해 자동차 내비게이션 서비스 및 안전운전 지원을 위한 차세대 디지털로드맵 구축을 활용하고 있다.



LDM 국제 표준은 어떻게


유럽전기통신표준화기구(ETSI)의 LDM 표준(EN 302 895)에 따르면, ITS Station 장치(ITS-SU)에서 LDM을 사용하기 위한 기능을 정의 및 관련 인터페이스에 대한 설명을 포함한다. ITS Station 아키텍처 내에서 다른 기관과 CAM, DENM과 같은 정보를 주고받으며, LDM 데이터 오브젝트를 저장 보호한다고 명시한다. LDM 데이터 공급자나 소비자로 등록 및 취소할 수 있는 매커니즘을 제공한다는 점을 명시하여 LDM 데이터에 접근할 수 없도록 해야한다고 강조한다.

ISO/TR 17424에서는 ITS Station 안에 지형정보, 위치정보 상태 정보 등을 저장하는 개념적인 데이터 저장소로써의 LDM 소개와 무결성, 보완성, 접근성 지원 등에 대한 설명이 주를 이룬다.

ISO/TS 18750은 LDM을 ITS Station 내에 존재하는 개념적 데이터 저장소라고 정의한다. 주행 경로 상에서 서비스 지역 안의 지형 정보, 위치 정보, 상태 정보를 포함하며 자동차의 자체 센서나 교통정보 제공자로부터 정보를 수집하고 저장한다고 명시한다.

최근 ISO WG3-SWG 3.2 표준에서는 자율주행시스템, C-ITS, 진보한 도로/교통관리 시스템의 응용 프로그램에 대한 지도 및 지도 관련 데이터 요소의 논리적 데이터 모델을 구체적으로 명시하고 있다. ADS의 동적 정보 및 지도 정보는 Static/Semi-Static/ Semi-Dynamic, Dynamic 등 4가지 유형의 데이터로 분류된다. 이 표준에서는 Dynamic 데이터의 데이터 모델을 정의하지 않고 있다.



국내 개발은 어디까지


앞서 말한 것처럼 국내에서는 현재 자율협력주행(Level2)를 구현하기 위한 LDM을 개발하고 있다.

정밀전자지도 기반 LDM 개발은 구체적으로 정밀전자지도, LDM 데이터 규격, LDM 플랫폼 개발, LDM 시험장비 개발, (차량) LDM 플랫폼 개발, 차로수준 교통정보 맵핑 기술개발 등으로 구분한다.

이에 LDM 표준규격을 ITS 표준총회 단체표준(LDM의 기본요구사항 및 교환정보 정의)에 제안해 제정을 추진하고 있다. 표준안에는 기능 요구사항 정의에 따른, 정보의 갱신 주기에 따라 ‘동적정보시스템’을 운영하기 위한 센터/차량 동적정보시스템의 기능 요구사항 정의가 담겼고, 교환정보 정의에는 자율협력주행 Level2를 위한 V2X 데이터를 정의한다.

정밀전자지도 기반 LDM 개발을 자세히 들여다 보면 다음과 같다. 우선, 정밀전자지도는 센서의 인지 능력 및 오차의 한계 극복을 위한 정밀전자지도 활용이 목적이다.

정밀전자지도 개발은 시험도로 응용정밀전자지도 개발을 거쳐 현재 확장 및 응용정밀지도 데이터 갱신까지 진행 중이다. 기존 항법 지도의 기능을 개선하여 ADAS 및 자율협력주행을 지원하는 것이 기존 기술과의 차별성이다. 항법 지도가 GPS, 카메라 등으로 데이터를 수집하며 정확도가 수m라면, 정밀전자지도는 MMS(GPS, INS, Lidar, 카메라)로 50cm이하, 최종 25cm 이하를 목표한다. 확장정밀전자지도는 국토지리정보원의 정밀도로지도에 여러 확정 요소를 추가한 것이다. 여기에는 국가표준 노드링크와 연계한 데이터, 차로중심선의 종단구배 및 곡률 구축, 국제표준에 맞는 Lane Structure 편집, 누락부분 및 일부 항목 추가 구축이 포함된다.

센터 LDM 시스템 설계 및 개발은 자율협력주행을 위해 차로수준의 높은 정밀도를 가진 위치기반 정보관리체계 필요성에서 시작됐다. 정밀도가 낮은 노드링크 기반의 정보관리체계로는 부족하기 때문이다. 이는 개별적인 도로교통, 인프라, 차량 등 각 객체의 다양한 정보를 실시간으로 처리할 수 있는 기반을 제공한다.

연구단은 추진 실적으로 LDM 센터 시스템 SW와 LDM 정밀지도 위치정보처리 SW, 외부연동데이터 인터페이스 SW 개발 등이 있다. 센터 LDM 시험 평가 결과, 모든 외부데이터 연동 상황에서 레이더 검지기 수신 시점부터 LDM 저장 완료까지 소요 시간은 약 1500회 측정 결과, 300ms내 처리 성공률 99.2%의 목표를 달성했다.

차량 LDM 시스템 설계 및 개발에는 하드웨어와 소프트웨어 개발이 실행됐다. 차량 LDM 하드웨어는 차량 LDM 데이터를 처리/송수신하는 모듈을 개발하고, 소프트웨어는 차량 LDM 소프트웨어 성능 개선에 목표를 두었다. 목표는 300msec 이내 데이터 처리율 90% 이상이다. 차로수준 교통정보 맵핑 기술은 도로내 차로 단위의 교통정보를 수집 및 관리, 교환하기 위해 위치 기반 교통정보 데이터를 인코딩/디코딩하는 기술이다. 이에 연구단은 하반기에 위치 참조 모델 및 교환 데이터 포맷 설계를 검증할 계획이다.

한국지능형교통체계협회 이승환 국장은 “LDM은 HD맵과 전체적인 개념은 비슷하지만 더 디테일하고 정확도와 정밀도가 높다”며, “하지만 정부가 주도하면 관리가 소홀해져 반드시 민간과 협력하는 그림을 그려야 서비스에 성공할 수 있다”고 말했다.
 

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