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HD맵
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HD맵(High Definition Map)은 고정밀 지도를 뜻하며 자율주행 차량에 세밀한 도로와 주변 지형의 정보를 사전에 제공하기 위한 지도를 말한다. 오차범위 10cm 이내 수준의 정확도를 가지며 도로 중심선, 경계선 등 차선 단위의 정보는 물론 신호등, 표지판, 연석, 노면마크, 각종 구조물 등의 정보가 3차원 디지털로 담긴다.[1]
HD Map 구현을 위해서는 모바일 맵핑 시스템(MMS, Mobile Mapping System) 제작, 센서 캘리브레이션(Calibration), 정밀 측위 분석 및 데이터 융합, 포인트 클라우드(Point Cloud) 정합 등의 과정을 거쳐야 한다.[2]
목차
개요[편집]
고정밀지도가 탑재된 차량을 운전할 경우, 도로 위 장애물을 미리 인지해 사고를 예방하고, 최적의 차선과 도로 상황 등을 미리 파악해 운행 시간을 절약할 수 있다.
고정밀지도는 기존 디지털지도가 담지 못한 도로 경사와 신호등·표지판 등을 입체적으로 구현해, 정밀한 측위를 필요로 하는 자율주행 모빌리티 분야의 핵심 기술로 꼽힌다. 내비게이션 지도의 오차범위가 미터(m) 단위 수준이었다면, 고정밀지도 오차는 10~20㎝ 수준이다. 자율주행 정확도가 그만큼 높아지는 것이다.
특징[편집]
오차범위 10cm 이내로, 자율주행 안전성 견인[편집]
HD맵은 센티미터 수준의 오차로 만들어진 3D지도로 정의된다. 통상 자율주행용 HD맵의 성능요건을 20cm 정도로 보고 있는데, 최근 연구개발이 활발해지며 10cm급의 HD맵이 구현되고 있는 것으로 알려졌다.
HD맵을 구축하기 위해선 도로 데이터를 카메라, 라이다(LIDAR), GPS 등의 센서로 수집하는 과정이 필요하다. 수집된 데이터는 후처리 및 영상화 과정을 통해 3D맵으로 구현된다.
HD맵이 기존 맵과 구분되는 차이는 교통정보를 차선 기반으로 제공할 수 있다는 점이다.
기존에 내비게이션 등에서 사용되던 맵은 표준 노드 링크 방식으로 구축됐다. 즉, 도로 자체를 하나의 링크로 표현하고 도로와 도로를 연결하는 점을 노드로 표현한다. 이러한 방식은 터널, 지하차도와 같은 정보는 포함하지만 차선 기반의 서비스는 제공할 수 없다는 한계를 지닌다.
반면, HD맵은 도로가 아닌 차선 각각이 링크로 표현된다. 정체가 심한 차선을 피해가는 등의 보다 세분화된 교통서비스를 구현하는 것이 가능해진다는 의미다. 아울러 표지판, 신호등, 횡단보도와 같은 다양한 교통시설물에 대한 정보를 담고 있어 자율주행의 안전성을 크게 높일 수 있다.
HD맵을 기반으로 달리는 자율주행차는 HD맵과 현 도로 상황과의 비교를 통해 동적 움직임을 보다 쉽게 알아차릴 수 있다. 신호등이나 횡단보도 등 반드시 감속을 필요로 하는 구간은 해당 시설을 인식하기 전 HD맵에 담긴 정보만으로도 속도를 조절하게 된다.
즉, 자율주행차량 자체에서 처리해야 될 데이터는 도로 위 돌발상황에 국한된다. 기능적 측면에서나 경제적 측면에서 자율주행의 상용화를 더욱 앞당기는 데 보탬이 된다.
HD맵 본연의 가치는 최신의 도로 상황을 반영하고 있는가에서 판가름 난다. 도로 데이터를 획득하기 위해 각종 센서가 부착된 MMS(Mobile Mapping System) 차량을 운행하는데, MMS가 보다 많은 도로를 여러 번 운행할수록 더욱 견고한 데이터를 얻을 수 있다.
하지만 값비싼 센서를 탑재한 MMS를 수차례 운영하는 것은 결코 만만치 않은 비용을 수반한다. HD맵 시장을 주도하는 기업이 글로벌 테크기업, 대기업 위주로 구성된 이유다.[3]
다양한 센서를 통해 수집한 세밀한 위치정보[편집]
고정밀 지도를 구축하기 위해선 하드웨어, 소프트웨어의 기술력이 모두 총동원된다. 특히 센서의 역할이 중요하다. 고정밀 지도를 구축하기 위해선 MMS(Mobile Mapping System) 시스템이 필요하다. MMS란 다양한 센서를 장착한 3차원 공간정보 조사 시스템이다. 차량 등의 이동체에 위치측정 및 지형지물 측량을 위한 카메라, 라이다(LIDAR), GPS 등의 센서를 장착한다. 이들은 서로 유연하게 작동해 다양하고 세밀한 위치정보를 획득하게 된다. 이중 특히 라이다는 3D 공간을 맵핑하는데 큰 역할을 한다. 라이다는 펄스 레이저를 목표물에 방출하고 빛이 돌아오기까지 걸리는 시간 및 강도를 바탕으로 정보를 축적해, 실시간으로 현실세계의 3차원 지도 정보를 수집한다.
하지만 하드웨어 센서만으로 자율주행을 운행하기엔 어려움이 있다. 기상이나 도로 환경에 따라 하드웨어 센서를 사용하지 못하는 경우도 있기 때문이다. 게다가 [[라이다]의 경우 높은 가격 장벽으로 상용화가 어렵다는 한계를 가지기도 한다. 이런 어려운 점을 극복하는 역할을 하는 것이 고정밀 지도다. 하드웨어 센서를 통해 미리 수집된 고정밀 지도는 자율주행 시스템을 작동하기 위해 유기적으로 활용된다. 먼저 인식 시스템이다. 고정밀 지도는 끊임없이 현실 상황과 지도를 교차해 정적 정보 이외의 동적 움직임 정보를 시스템에 전달한다. 사람이 횡단보도를 건너가는 행위나, 신호등의 색이 바뀌는 것 등 실제 움직임에 인지되면 그에 따라 자율주행 시스템이 작동하게 된다.
위치 기반의 로컬라이제이션 시스템도 작동한다. 고정밀 지도의 정보와의 연동을 통해 지도 내의 위치 정보와 실제 차량의 위치 비교를 통해 정보를 전달한다. 예를 들면 '현재 차량의 위치가 횡단보도 150cm 앞이다'라는 정보를 토대로 자율주행 시스템 내에 있는 컨트롤 모듈이 속도를 줄이는 방식이다. 고정밀 지도의 더욱 정밀한 역할 수행을 위해서는 고정밀 GPS와의 연동이 필요하다. 지도의 상태를 최신으로 유지하고 실시간으로 변화를 읽어내는 것이 고정밀 지도의 핵심이 되기 때문이다.[1]
생성방법[편집]
- 데이터 수집 → 후처리 작업 → 영상화
고정밀 지도를 제작하기 위해서는 먼저 데이터 취득과 데이터 후처리 과정이 필요하다. 앞서 설명한 하드웨어 센서들로 도로 및 주변 지형 등에 대한 데이터는 후처리 후 흑백의 레이저 영상 이미지로 생성된다. 이 영상 이미지는 수백만 개의 포인트가 모여 완성되며 각각의 포인트는 위도와 경도 등 삼차원 공간 좌표로 이루어져 있다. 데이터 후처리 과정에서는 생성된 영상 이미지에서 필요한 정보에 맞는 객체를 추출하는 작업을 한다. 여기서 객체란 표지판, 차선 정보, 건물 외곽선, 도로노면 정보 등의 특정 속성값을 말한다. 이러한 속성값을 계산해 가공한 다음 자동차 데이터베이스 포맷으로 변환하면 고정밀 지도를 완성할 수 있다.
고정밀 지도 제작은 여러 대의 자동차가 동일한 도로에서 여러 번 주행한 데이터를 합산해야 한다. 수집 횟수가 많아질수록 더 많은 데이터베이스가 축적돼 지도의 품질도 높아지게 된다. 해당 작업은 대부분 클라우드에서 이뤄진다. 하지만 데이터에 따른 비용문제는 고정밀 지도 제작의 큰 과제다. 전문가들은 실시간으로 공유되어야 할 정보와 그렇지 않은 정보를 구분하는 것이 하나의 해결 방법이 될 수 있다고 제시한다. 운전에 실제로 영향을 주는 도로상 사고, 자연 재해에 따른 정보, 공사 정보 등 실시간 정보에 한해서만 셀룰러 네트워크를 통해 전달하는 것이다.[1]
구성[편집]
HD 맵은 5개의 레이어로 구성됩니다.
- 기본 지도(표준 정의 지도) - 현재 제공되고 있는 인터넷 지도
- 기하학적 지도 - 여러 센서에서 수집된 데이터로 생성됨. 결과물은 3D 포인트 클라우드 이다. 이 정보는 후처리 후 후면 위치를 저장한다. 공간에 대한 3D 정보를 교체한다. SLAM 기술을 이용하여 수집된 센서 데이터의 가능성 있는 정합 및 위치를 표시한다.
- 시맨틱 맵 : 지오메트릭 지도 위에 시멘틱 투과를 표기한다. 시멘틱 투과는 2D(차선, 교차로, 주차공간)이나 3D(정지신호, 신호등, etc) 등이 될 수 있다. 안전을 위해 사용된다. 피치에는 제한 속도나 주름 변경 규칙등 추가 정보가 포함되어 있다.
- 사전 매핑 : 정밀한 차는 사전 정보와 표준 입력 정보를 이용한다.
- 실시간 지식 : 가장 사진층으로 동적인 실시간 교통 정보를 연결합니다. 이정보는 차량간에 공유될 수 있다.[4]
기존 지도와의 차이점[편집]
관련업체[편집]
- 히어(Here)
네덜란드에 본사를 둔 디지털 지도 업체이다. 유럽과 미국 자동차 내비게이션 시장에서는 점유율이 70%가 넘는 절대 강자이다. 히어가 현재까지 구축한 데이터는 도로 길이로 43백만km이며 서비스를 제공하고 있는 나라가 200여개 국에 달하고 있어 HD map 시장을 선점하고자 하는 기업들 간에 히어를 두고 인수전이 일어나기도 했다.
히어의 'HD라이브맵'은 클라우드 기반의 지도 시스템으로 센싱 데이터가 거의 실시간으로 업데이트 된다. 매일 수집되는 데이터 양만 28테라바이트(TB)에 달하는데, 이를 기반으로 센티미터 단위의 정확도를 구현한다는 설명이다. 주행경로, 차선 등의 크라우드 소싱된 데이터와 함께 위성 이미지와 같은 정보도 결합해 HD맵을 완성한다. 크기, 센서 설정, 주행 경로가 각기 다른 차량을 운행함으로써 더욱 다양한 데이터를 수집하고 있다. 히어는 94개국에서 음성 안내 서비스를 제공하며, 33개국에서 실시간 교통 정보를 제공한다. 45개국의 약 4만9000개의 독특한 건물에 대해선 실내지도를 제공하기도 한다.
히어는 이전에 노키아(Nokia)의 지도정보사업 산하에 있었는데 2010년부터 정밀지도 개발을 시작했다. 그후 2015년 독일의 완성차 3사로 이루어진 BMW-Dailmer-Audi 컨소시엄이 28억유로에 인수하였다. 우버 역시 자율주행차량을 위해 Here 인수전에 뛰어들었지만 독일 3사가 최종 인수에 성공하게 된다. 2017년에는 인텔에 15%의 지분이, 2018년에는 콘티넨탈(Continental), 보쉬(Bosch)에 각각 5%의 지분이 매각되었다.
히어의 큰 장점은 방대한 지도 데이터베이스와 완성도 높은 맵핑기술, 완성차 업체와의 긴밀한 협력관계를 이용하여 빠르게 시장을 점유할 수 있다는 점이다. 히어는 아시아 지역으로 시장을 확대하기 위해 지난 2018년 일본의 인포테인먼트 업체인 피오니어(Pioneer), 중국의 내브인포(Navinfo) 그리고 한국은 SKT와 협력하여 'OneMap Alliance'를 결성하였다. 지역별로 표준화된 지도 서비스를 제공하겠다는 취지이다.[5]
HD Map 시장의 또 다른 중요한 업체는 구글이다. Google Map을 통해 데이터를 구축하고 있으며 2018년 르노, 닛산, 미쓰비스 연합에 HD Map을 제공하고 협약을 체결하였다. 구글의 장점은 Here과 대비하여 스마트폰을 기반으로 한 다양한 고객과 높은 이용도라고 볼 수 있다. 또한 HD Map을 연계한 주변 음식점, 상권 분석, 주차장 서비스와 같은 새로운 사업으로의 진출의 용이성 등이 있다는 점이다. 또한 안정적인 재무여건과 높은 AI 기술력 역시 강점으로 꼽을 수 있다.[5]
애플 또한 아이폰 사용자를 기반으로 지도서비스 플랫폼에서 빼놓을 수 없는 중요한 기업이다. 애플은 아이폰과 애플 제품을 바탕으로 충성도 높은 사용자를 통해 다양한 서비스 포트폴리오를 통해 신규 서비스를 창출할 수 있고, 향후 완성차 업체와의 협력을 통해 시장을 변화시킬 잠재력을 가지고 있다.[5]
SKT의 T-map은 한국 국내 내비게이션 시장의 선두업체로 기아, 현대차, 이마트 등 국내외 300개 업체에 지도 서비스를 제공하고 있다. 5G 네트워크를 기반으로 한 자율주행 서비스를 개발 중으로 수조원에 달하는 투자를 하고 있다. SKT는 Here와 협력하여 HD Map을 개발하고 있으며 2019년 하반기부터 서울 시내를 달리는 버스와 택시에 5G 기반 첨단운전자보조시스템(ADAS)를 설치하여 HD Map 맵핑 자료를 구축할 계획이다. 5G ADAS를 통해 수집된 정보는 또한 실시간으로 HD Map에 업데이트 될 수 있다.[5]
한국에선 현대오토에버가 선두업체다. 드론, '레드박스', MMS를 결합한 HD맵 구축에 주력하고 있다. 특히 '레드박스'는 MMS가 지니는 비용적인 한계를 해결하기 위한 시스템으로 눈길을 끈다. 일반 차량에 부착돼 내부에 탑재된 카메라로 차선 및 시설물을 인식하고, 실시간 변동 정보를 탐지, LTE 모뎀을 통해 데이터를 서버로 전송한다. MMS로 구축한 정밀지도에 기반해 '레드박스’ 데이터를 업데이트하는 방식으로 HD맵의 정확도를 높이는 것이다.
현대오토에버는 2011년부터 HD맵 구축을 시작, 전국 주요 자동차 전용도로(약 2만㎞) 데이터를 확보했다. 이 지도는 2023년 출시 예정인 제네시스 G90 레벨3 자율주행 시스템에 쓰인다. 또 위성항법장치(GPS) 정보가 없는 실내에서도 자율주행 주차가 가능하도록 주차장 HD맵 고도화를 진행 중이다. 이런 기술력은 세계 최고 지도 업체인 히어, 톰톰과도 견줄 만한 것으로 평가받는다.[6][3][5]
네이버 역시 국내 HD맵 활성화에 일조하고 있다. MMS 데이터에 의존해야 하는 HD맵의 한계를 극복하기 위해 '하이브리드 HD맵핑' 기술을 도입했다. 이 기술은 MMS에서 GPS 정보를 얻지 못하거나 센서 오차가 발생하는 경우를 항공사진 기반의 3D지도와 융합해 해결한다. 항공사진은 지면에 수직으로 촬영되기 때문에 도로 정보를 추출하기 수월하기 때문이다. 다양한 항공사진을 촬영한 뒤에 인공지능 기술을 활용해 도로 표지 등을 제거한 영상을 생성한다. 생성된 고정밀 공간 데이터를 중앙선, 차선, 정지선 등으로 구분한 후 자체 MMS 시스템을 활용해 점군 데이터를 수집하는 식이다.
지도의 최신성을 유지하기 위해선 HD맵 사용자들의 차량 데이터를 활용한다. MMS가 촬영했을 당시와 비교해 변화된 지역에 대한 데이터를 얻는다.
네이버는 서울시와 협력해 강남 61km 지역에 대한 HD맵을 완성했다. 서울 시내에서 HD맵을 제작하기 가장 까다로운 지역에 대한 HD맵 구축에 성공했다는 평가다. 향후 2~3년내 서울 전역에 대한 HD맵 구축을 완료할 계획이다.
또한 네이버는 HD맵 데이터를 무상으로 공개하고 있다. 2021년 12월 기준 다운로드 건수 1000건을 돌파하며 국내 HD맵 산업 확대에 기여하고 있다.[3][2][5]
카카오모빌리티는 서울도심 터널, 고가도로 하부, 지하차도 등을 포함해 총 3천370km에 달하는 20TB 데이터를 수집한 후 서울의 HD Map을 작성하는 데 성공했다.
카카오모빌리티는 그동안 지도 데이터 수집을 위한 매핑시스템 개발에 집중했다. 매핑시스템은 수집된 도로 정보 등을 영상화 과정 등을 통해 3차원 지도로 구현하는 도구를 말한다. 카카오모빌리티가 2022년 상반기 개발한 아르고스는 주행 로봇에 여러 측위 센서를 달아 도심 지하터널 등 위성시스템으로 측위가 어려운 도심 사각지대 정보들을 수집한다.
고정밀지도 관련 데이터 공유도 활발하다. 네이버랩스는 항공사진과 인공지능(AI)을 활용한 매핑기술로 구축한 지도데이터를 자율주행 스타트업과 연구기관 등에 오픈소스(누구나 가공해 활용할 수 있는 상태)로 제공하고 있다. 자율주행 상용화를 위해서는 차량 장치뿐 아니라 고정밀지도 같은 데이터 확보가 필수적이다. 네이버랩스의 데이터 공유가 스타트업들의 관련 서비스 개발·활용을 촉진할 수 있다.[2][5]
국내 1위 내비게이션 기업인 티맵모빌리티는 전국 10만㎞ 분량의 국내 도로 구간에 오차범위 25㎝ 수준 지도 데이터를 구현했다. 이는 국내 출시 예정인 볼보 전기차 EX90, 폴스타 전기차 폴스타3 등에 들어간다.[6]
동영상[편집]
각주[편집]
- ↑ 1.0 1.1 1.2 〈고정밀 지도(HD Map)〉, 《용어로 보는 IT》,
- ↑ 2.0 2.1 2.2 문근영 기자, 〈카카오·네이버 힘 쏟는 고정밀지도(HD Map)…자율주행 이끈다〉, 《산업일보》, 2022-03-02
- ↑ 3.0 3.1 3.2 차종환 기자, 〈오차범위 10cm 이하 ‘HD맵’, C-ITS 구현 '마지막 퍼즐'〉, 《정보통신신문》, 2022-01-22
- ↑ 4.0 4.1 아디오슌, 〈HD 지도〉, velog, 2019-07-18
- ↑ 5.0 5.1 5.2 5.3 5.4 5.5 5.6 카운터포인트리서치, 〈HD Map (고정밀지도) 자율주행의 또 다른 핵심 기술〉, 《네이버 포스트》, 2019-06-28
- ↑ 6.0 6.1 류종은 기자, 〈"안전 걱정 그만" 라이다·레이더·HD맵 국산화 박차〉, 《한국일보》, 2023-01-12
참고자료[편집]
- 〈고정밀 지도(HD Map)〉, 《용어로 보는 IT》
- 류종은 기자, 〈"안전 걱정 그만" 라이다·레이더·HD맵 국산화 박차〉, 《한국일보》, 2023-01-12
- JADCOM, 〈자율주행의 핵심기술 HD맵 - 현대오토에버 VS 네이버, 카카오〉, 《네이버블로그》, 2022-03-16
- 임경업 기자, 〈“빨리 가려면 4차선을 타시죠” 똑똑한 지도가 온다〉, 《조선일보》, 2022-03-16
- 차종환 기자, 〈오차범위 10cm 이하 ‘HD맵’, C-ITS 구현 '마지막 퍼즐'〉, 《정보통신신문》, 2022-01-22
- 옥기원 기자, 〈오차범위 25㎝ ‘HD맵’…자율차 시대 마지막 퍼즐 맞춰지나〉, 《한겨레》, 2023-01-10
- 문근영 기자, 〈카카오·네이버 힘 쏟는 고정밀지도(HD Map)…자율주행 이끈다〉, 《산업일보》, 2022-03-02
- 카운터포인트리서치, 〈HD Map (고정밀지도) 자율주행의 또 다른 핵심 기술〉, 《네이버 포스트》, 2019-06-28
- 박현익 기자, 〈자율주행의 꽃 'HD맵'…네이버, 서울시와 강남일대 구축 마무리〉, 《서울경제》, 2021-11-27
같이 보기[편집]
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