Applied Intuition은 올해 IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 지능형 차량(IV) 심포지엄에서 온라인 지도 검증 및 도로 모델 생성(MaVRoC) 워크숍에 참가했습니다. 우리 팀은 과제를 공유하고 자율 주행을 위한 오프라인 지도 및 온라인 도로 모델 생성 및 검증에 대한 새로운 관점을 공동으로 얻기 위해 토론을 주도했습니다(그림 1).
많은 자율 프로그램은 지도 검증이 필요한 다음과 같은 문제에 직면해 있습니다.
- 지도를 만들려면 많은 양의 데이터와 고전 및 기계 학습(ML) 알고리즘의 조합이 필요하기 때문에 지도를 만들기가 어렵고 비용이 많이 소요 됩니다.
- 지도는 금방 업데이트가 필요하게 됩니다. 실제 상황의 변화로 인해 팀은 자율 주행 지도를 지속적으로 업데이트해야 합니다.
- 대규모 지도를 개발하는 것은 비용이 많이 소요됩니다. 팀은 ODD(Operational Design Domain)가 작고 수천 마일에 걸쳐 있는 경우 지도를 직접 선별할 수 있습니다. 그러나 이러한 노동 집약적인 작업을 수백만 마일에 달하는 전국 지도로 확장하려면 상당한 비용이 발생합니다.
자율 프로그램이 위의 문제를 해결할 수 있도록 Applied Intuition의 워크숍 프레젠테이션은 다음과 같은 주요 주제에 중점을 두었습니다.
지도 검증 방법
지도는 측위 (Localization) 시스템의 핵심 구성 요소입니다. 지도는 자율주행차(AV)가 위치한 랜드마크에 대한 선험적 정보를 제공합니다. 잘못된 지도는 AV 스택이 잘못된 위치 추정치를 제공하도록 할 수 있으며, 이로 인해 도로 테스트 중 이탈이 발생하거나 최악의 경우 사고가 발생할 수 있습니다. 팀은 스택을 지속적으로 검증하고 새로운 데이터를 수신할 때마다 지도를 업데이트하여 지도 큐레이션의 문제를 해결하고 완화해야 합니다.
다양한 맵 유효성 검사 방법이 존재하며, 각각은 속도와 효율성, 정확도 및 비용 수준이 다릅니다.
알고리즘 기반 맵 유효성 검사
알고리즘 기반으로 지도 검증을 하기 위해서는 팀이 지도 데이터의 정확성과 완전성을 검증하는 단위 테스트를 작성해야 합니다. 이 방법은 비교적 저렴하고 빠르게 수행할 수 있습니다. 부적절한 데이터 정리 또는 데이터 누락으로 인해 발생할 수 있는 오류를 포착합니다. 팀은 또한 알고리즘 검증을 사용하여 지도에 존재할 수 있는 의미론적 관계 및 기하학적 문제(예: 잘못된 차선 너비)를 확인할 수 있습니다.
시뮬레이션 기반 지도 검증
시뮬레이션 기반 지도 검증을 위해서는 팀이 AV, 지도 지점 및 행위자와 관련된 지도에 구애받지 않는 테스트 사례를 정의해야 합니다. 또한 팀은 지도를 쿼리하여 다양한 도로 특징을 찾고 대규모 시나리오를 생성합니다. 이 방법은 팀이 지도와 자율 계획 시스템 간의 상호 작용에서 오류를 찾는 데 도움이 됩니다.
Data-in-the-loop 맵 유효성 검사
Data-in-the-loop 지도 유효성 검사(또는 실제 데이터 유효성 검사)를 사용하려면 팀에서 지상 실측 지도를 AV 차량이 도로에서 수집하는 정보와 비교해야 합니다. 이 방법은 ML을 사용하여 센서 데이터에서 특징 추출을 수행하여 "경량" 맵을 생성합니다. 팀은 이 가벼운 지도와 현실 세계 사이의 "차이"를 수행하여 현실 세계가 어디에서 변경되었는지 확인할 수 있습니다. 이는 ID 기반 검사 또는 기하학적 휴리스틱을 사용하여 발생할 수 있습니다. 실제 데이터 유효성 검사는 일반적으로 대부분의 변경 사항을 찾는 데 충분하며 특히 대규모 플릿에서 효과적입니다.
어플라이드의 접근 방식
Applied Intuition의 지도 편집 및 검증 도구인 Map Toolset*은 자율 프로그램이 위에서 언급한 모든 방법을 결합하여 지도를 생성하고 실제 세계에서 검증하며 지도 검증의 주요 과제를 해결할 수 있도록 합니다. Applied Intuition의 플랫폼은 기하학적 및 의미론적 검사를 자동화하고 지속적인 통합 및 지속적인 배포(CI/CD) 프로세스를 사용하여 회귀를 방지합니다. 또한 Applied Intuition의 솔루션은 다양한 맵 형식과 통합되어 검증 프로세스에서 발견된 오류가 실제 맵 오류와 관련되도록 합니다(그림 2).
Map Toolset에 대해 자세히 알아보고 Map Toolset이 실제 세계에서 자율성 애플리케이션에 대한 지도를 검증하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보려면 저희 팀에 문의하십시오.
*참고: 과거 Map Toolset 은 Meridian으로 명명 되었습니다.
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