자율주행차가 많아지려면 반드시 해결해야 할 숙제인 '안전성' 문제를 해결할 핵심 기술이 개발됐어요. 전남대학교와 한양대학교 연구진이 도로 위 움직이는 물체를 더 정확히 인식하는 기술을 찾아낸 거죠.
전남대학교는 김찬수 미래모빌리티학과 교수팀은 한양대학교 조기춘 미래자동차공학과 교수팀과 공동으로 라이다(LiDAR) 기반 동적 객체분할 기술을 개발해, 복잡한 도로 환경에서도 사람·자전거·차량 등 움직이는 물체를 더 정확히 인식하고 대응할 수 있게 됐다고 밝혔어요.
이번에 개발한 기술은 라이다 기반 동적 객체분할 기술이예요. 도로 위의 수많은 물체 중에서 움직이는 물체(동적 객체)와 고정된 물체(정적 객체)를 구별하는 방법을 한층 끌어올린 거죠. 이는 자율주행차가 보행자·자전거·다른 차량 등 움직이는 대상의 움직임을 실시간으로 예측하고, 도로·건물·가로등 등 고정된 환경을 정밀 지도에 반영하려면 꼭 필요한 작업이예요.
연구팀은 라이다와 관성측정장치(IMU) 센서를 결합해 'AWV-MOS-LIO' 알고리즘을 개발했어요. 센서에서 생길 수 있는 위치 오차와 라이다 레이저의 입사각 문제(레이저가 비스듬히 들어가 생기는 오차)를 줄이기 위해 포인트 데이터의 불확실성(데이터 신뢰도)을 고려하는 분석 기법을 도입했다고 해요. 키프레임(주요 시점 데이터)을 활용해 다양한 각도에서 얻은 정보를 종합하고 물체의 크기까지 고려해 인식 오류도 줄였어요.
실험 결과 기존 기술보다 움직이는 물체를 구별하는 정확도가 6.3% 높아졌고, 자율주행차의 위치를 파악하는 오도메트리(차량 주행 위치·거리 추정) 성능도 14.4% 개선됐어요.
이번 연구는 전기·전자공학 분야 세계 상위 1.8% 수준의 국제학술지 'IEEE 트랜잭션즈 온 인텔리전트 비히클스'에 게재됐어요.
김찬수 교수는 “자율주행차가 복잡한 환경에서도 더 안전하게 주행할 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로 전남대 지역혁신중심대학지원체계(RISE)사업으로 기술을 더욱 발전시켜 다양한 자동화 시스템에 적용할 계획”이라고 말했어요.
최정훈 기자 jhchoi@etnews.com