- 고해상도 지도 제작이 가능한 엔드-투-엔드 HD 맵핑(End-to-end HD mapping) 솔루션
- 차내의 ‘엔비디아 드라이브 PX2(DRIVE PX 2)’와 데이터 센터의 ‘엔비디아 테슬라(Tesla) GPU’ 활용
- 방대한 정보를 빠르게 처리해 차량 주변의 환경을 완벽하게 인식, 자율주행에 꼭 필요한 지도 제작 지원
엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 미국 캘리포니아 새너제이에서 진행 중인 세계 최대 GPU 개발자 컨퍼런스 ‘GTC 2016’에서 자율주행차를 위한 새로운 엔드-투-엔드 HD 매핑 솔루션(End-to-end HD mapping)을 소개했다.
이 시스템은 차내에 탑재된 ‘엔비디아 드라이브 PX2(DRIVE PX 2)’와 데이터 센터의 ‘엔비디아 테슬라(Tesla) GPU’ 활용, 자동차 제조사, 지도 제작업체, 스타트업 기업들이 자율주행차에 꼭 필요한 고해상도(HD) 지도를 제작하고 업데이트할 수 있도록 지원한다. 4대의 카메라로 흑백이 아닌 원색 3D 공간에서도 초당 180만 개의 지점을 감지할 수 있어 자율주행차들이 주변 환경을 완벽하게 파악할 수 있게 해준다.
자율주행차는 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있도록 여러 개의 센서에서 확보한 다량의 정보를 빠르게 처리할 수 있는 강력한 슈퍼 컴퓨터를 탑재해야 한다. 이 때 세부적인 지도가 있으면 복잡한 과정이 간단해진다. 실제 운전자가 다음 사거리의 물체를 미리 안다면 더 안전하고 편리한 운전이 가능한 것과 마찬가지다.
기존의 지도 맵핑 기술은 방대한 양의 데이터 수집을 위해 다수의 값비싼 센서를 차내에 탑재하고, 수집된 데이터는 오프라인으로 옮겨져 처리됐다. 반면 엔비디아의 오픈 지도 맵핑 플랫폼은 엔비디아 드라이브웍스(DriveWorks) 소프트웨어 툴킷 상에 제작, 딥 러닝과 vSLAM(visual simultaneous localization and mapping) 기술을 결합시켜 지도 제작의 전 과정을 처리한다. 따라서 차내에서 자체적으로 데이터를 처리하고, 클라우드와 시스템 간의 정보 전송을 최소화할 수 있다.
자율주행차의 주행을 위해서는 한치의 오차도 없는 정확성이 필요하므로 GPS만으로는 충분치 않다. 이에 SFM(Structure from motion) 알고리즘, 특히 3D 복원 그래픽 기술은 카메라의 2D 데이터를 복잡한 3D 정보로 바꿔준다. 이러한 지도 정보는 차내 관성 센서로부터 얻은 데이터와 통합해 GPS를 보완, 주요 랜드마크의 정확한 위치 파악을 가능하게 한다.
도로나 표지판과 같은 주요 특징들을 감지하는데 딥 러닝 알고리즘을 추가하면 지도를 제작하는 동시에 주변 환경의 변화까지 인식하는 시스템을 구현할 수 있다. 이를 활용하면 자동차 제조사 및 지도 제작 업체는 보다 효율적인 자율주행 코스 설계가 가능하다.
한편, 현지 일자로 7일까지 개최되는 GTC(GPU Technology Conference)는 GPU 기술로 달성한 과학 및 산업 분야의 혁신 사례를 소개하는 가장 영향력 있는 국제행사다. 올해 GTC 2016에서는 가상현실 외에도 인공지능, 자율주행, 로봇공학, 슈퍼컴퓨터, 그래픽 디자인, 엔터테인먼트 등 GPU 컴퓨팅이 영향을 미치는 다양한 산업을 광범위하게 다룬 500개 이상의 세션을 선보이고 있다.
<월간 반도체네트워크 2016년 4월호>