최근 자율주행에 관한 관심은 자율주행차량의 주행기술 개발과 함께 주행환경을 이루는 인프라 개발을 함께 고려하는 자율협력 주행이 주목을 받고 있다. 자율협력 주행의 개념에 따라 본 연구에서는 기존 정밀도로지도의 정보를 보완할 수 있는 자율주행을 위한 신규 인프라를 분석하고 해당 인프라를 정밀도로지도에 추가하는 방안을 연구하였다. 자율주행을 위한 신규 인프라는 개선 물리 시설물 2종과 센서 전용 물리 시설물 1종을 제시하였다. 정밀도로지도 분석 결과 분기점과 같은 정보는 거의 변화하지 않는 정보이지만 분기점에서 발생할 수 있는 장애물에 주의하라는 의미 전달을 위해 자율주행을 위한 인프라를 추가할 수 있을 것으로 예상된다. 이와 같이 자율주행을 위한 신규 인프라는 기존 도로 시설물이 수행하는 안내, 지시, 주의 환기 등의 역할을 지원해야 할 필요가 있다.
공간데이터의 활용 범위와 서비스가 늘어나면서 정밀한 공간데이터를 필요로 하는 기술들이 많아지고 있다. 특히 정밀도로지도는 3차원 공간데이터를 수집, 가공, 처리하는 것이 필수적이며 이를 통해 자율주행 지원이 가능하다. 본 연구에서는 정밀도로지도를 대상으로 대용량의 공간데이터를 효율적으로 저장 및 전송할 수 있는 공간데이터 직렬화 기법을 설계하고 구현하였다. 효율적인 직렬화를 위해 바이너리 형태의 공간데이터 구조를 정의하였으며 Zigzag-Z-order 곡선을 활용하여 정보의 손실 없는 좌표 값 인코딩 기법을 설계하였다. 설계한 공간데이터 직렬화 기법을 정밀도로지도 대상으로 구현 및 적용하여 Protocol buffer, Geobuf와 인코딩 후 데이터 크기, 인코딩/디코딩 속도를 비교하였다. 그 결과 경량화 성능과 인코딩 속도는 모든 유형의 공간데이터에서 설계한 직렬화 방식이 우수한 것을 확인하였다. 하지만 디코딩 속도는 선과 면 유형의 공간데이터에서 다른 직렬화 기법의 성능이 우수하였다. 본 연구를 통해 바이너리 형식의 직렬화 기법으로 공간데이터를 효율적으로 인코딩하여 저장 및 전송할 수 있다는 것을 확인하였다.
자율주행차에 있어 가장 중요한 요소는 차량 주변 환경과 정확한 위치를 인식하는 것이며, 이를 위해 다양한 센서와 항법 시스템 등이 활용된다. 하지만 센서와 항법 시스템의 한계와 오차로 인해 차량 주변 환경과 위치 인식에 어려움이 있다. 이러한 한계를 극복하고 안전하고 편리한 자율주행을 위해서 고정밀의 인프라 정보를 제공하는 정밀도로지도(high definition map, HD map)의 필요성은 증대되고 있다. 정밀도로지도는 모바일 매핑 시스템(mobile mapping system, MMS)을 통해 획득된 3차원 point cloud 데이터를 이용하여 작성된다. 하지만 정밀도로지도 작성에 많은 양의 점을 필요로 하고 작성 항목이 많아 수작업이 요구되어 많은 비용과 시간이 소요된다. 본 연구는 정밀도로지도의 필수 요소인 차선을 포함한 도로, 연석, 보도, 중앙분리대, 기타 6개의 클래스로 MMS point cloud 데이터를 유의미한정보로 분할하여 정밀도로지도의 효율적인 작성에 목적을 둔다. 분할에는 머신러닝 모델인 random forest (RF), support vector machine (SVM), k-nearest neighbor (KNN) 그리고 gradient boosting machine (GBM)을 사용하였고 MMS point cloud 데이터의 기하학적, 색상, 강도 특성과 차선 분할을 위해 추가한 도로 설계적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선정하였다. 부산광역시 미남역 일대 5차선도로 130 m 구간의 MMS point cloud 데이터를 사용하였으며, 분할 결과 각 모델의 평균 F1 score는 RF 95.43%, SVM 92.1%, GBM 91.05%, KNN 82.63%로 나타났다. 가장 좋은 분할 성능을 보인 모델은 RF이며 클래스 별 F1 score는 도로, 보도, 연석, 중앙분리대, 차선에서 F1 score가 각각 99.3%, 95.5%, 94.5%, 93.5%, 90.1% 로 나타났다. RF 모델의 변수 중요도 결과는 본 연구에서 추가한 도로 설계적 특성의 변수 XY dist., Z dist. 모두 mean decrease accuracy (MDA), mean decrease gini (MDG)가 높게 나타났다. 이는 도로 설계적 특성을 고려한 변수가 차선을 포함한 여러 클래스 분할에 중요하게 작용하였음을 뜻한다. 본 연구를 통해 MMS point cloud를 머신러닝 기반으로 차선을 포함한 여러 클래스로 분할 가능성을 확인하고 정밀도로지도 작성 시 수작업으로 인한 비용과 시간 소모를 줄이는데 도움이 될 것으로 기대한다.
우리나라는 산업화 이후 경제발전으로 도로 인프라가 폭발적으로 증가하였고, 현재도 신설도로 구축과 기존도로의 보수와 확장 등으로 도로 인프라의 변화와 양적인 확대가 진행되고 있다. 이러한 도로 인프라는 차량의 안전 운전을 뒷받침하여야 하며, 도로 관리는 안전 운전의 중요한 역할을 담당하고 있다. 본 논문은 중부내륙고속도로의 사고위험 구간에 대한 평탄성과 편경사를 MMS로 분석하여 MMS를 이용한 도로 기하구조의 분석 가능성을 확인하는 것이다. MMS를 이용한 도로 평탄성을 분석한 결과 연구 대상지 총 8개 구간에서 50%를 넘는 도로가 개량공사가 필요한 것으로 분석되었으며, 편경사의 경우 2개의 구간에서 편경사 기준을 50%이상 벗어난 것으로 나타났다. 이를 통하여 MMS를 이용한 도로기하구조 분석이 가능함을 확인 할 수 있었다. 향후, 모든 도로를 대상으로 진행 중인 정밀도로지도 구축에서 생성된 MMS 데이터와 본 연구에서 제안한 방법을 이용하면 도로기하구조에 따른 사고위험 구간을 효율적으로 조사할 수 있으며, 도로시설물의 유지관리에도 MMS 결과를 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
자율 주행에서 도로 표시는 객체 추적, 경로 계획을 위한 필수 요소이며 측위를 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다. 이 논문은 역 관점 매핑 이미지와 정밀도로지도 투영 이미지를 매칭하여 비교함으로써 도로 노면 표지의 갱신 및 위치 측위를 하는 접근 방식을 제시한다. 역 관점 매핑(IPM; Inverse Perspective Mapping) 기법을 사용하여 차량의 전방을 촬영한 카메라 이미지에서 원근 효과를 제거하고 2D 도메인으로 버드뷰 이미지를 생성한다. 그 다음에 GNSS/INS를 참조하여 촬영된 이미지와 동일한 정밀도로지도 영역을 이미지로 생성하여 두 이미지의 노면표지가 최대한 일치하도록 피팅 한다. 또한 정지선, 횡단 보도, 점선 및 직선 등 문자와 화살표를 인식하여 정밀도로지도의 객체와 비교 함으로써 갱신 여부를 판단 한다. 그리고 새로 설치된 객체의 측위는 주변의 객체의 위치 좌표값을 정밀도로지도에서 참조하여 얻을 수 있다. 우리는 매우 낮은 계산 비용과 저가의 카메라 및 GNSS/INS 센서 만으로도 빠르게 갱신된 정밀도로지도를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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