웨이모...카메라 어플리케이션
우버...차량간 정보 공유 기술

완전자율주행이 가능한 재규어의 I-PACE 전기 SUV [사진=Waymo]
완전자율주행이 가능한 재규어의 I-PACE 전기 SUV (사진=Waymo)

웨이모와 우버가 자율주행 차량의 안정성과 신뢰성을 강화할 수 있는 기술을 선보였다.

벤처비트는 이들 기업이 지난 16일부터 18일까지 국제전기전자공학회(IEEE)가 온라인으로 개최한 컴퓨터 비전ᆞ패턴인식 분야 글로벌 학회인 'CVPR 2020'에서 각각 고성능 카메라 어플리케이션 '바이다(ViDAR)'와 차량간 정보 소통 기술 'V2VNet을 공개했다고 21일(현지시간) 보도했다.

ViDAR

웨이모와 구글의 인공지능(AI) 연구소가운데 하나인 구글 브레인이 공동개발한 바이다는 움직임에서 구조를 추론하는 기술이다. 자동차에 장착한 카메라로 촬영한 화면에서 움직이는 사물의 위치 변화인 이미지 시퀀스를 활용해 물체의 3D 구조를 학습한다. 한 쌍의 이미지와 라이다 데이터를 제공하면 카메라 시점과 깊이 데이터를 예측하는 방식이다.

드라고 안구엘로브 웨이모 수석연구자에 따르면 바이다는 모든 부분을 동시에 기록하지 않는 캡처 방법인 롤링 셔터를 설명하기 위해 셔터 타이밍을 이용한다. 이같은 완화단계를 거쳐 더 빠른 속도에서 정확성을 높이면서도 프레임워크가 변하는 것을 피할 수 있다. 최대 5대의 카메라를 지원한다. 카메라를 손에 들고 촬영하거나 움직이는 차량에서 촬영하면 화면이 중간 중간 끊어지는 것처럼 보이는 젤로 현상이 나타난다. 

웨이모 내부에서는 이를 최첨단 카메라 중심 깊이와 장면을 기준으로 카메라 움직임을 추정하는 이그모션 및 다이나믹한 모델을 제공하는 데 사용한다. 이를 통해 카메라 이미지에서 깊이를 추정하는 모델과 보행자 진행 방향의 장애물을 예측하는 모델을 만들기도 한다.

V2VNet

우버가 공개한 V2VNet은 자율주행자동차에서 무선으로 정보를 효율적으로 공유할 수 있도록 해주는 시스템이다. 네트워크로 연결된 차량간에 데이터 세트와 타임 스탬프와 및 위치 정보를 포함한 메시지를 교환하도록 해준다. 시간을 단축하기 위해 AI 모델을 활용해 데이터 세트에서 라이더 센서 판독 값을 비롯한 관련 데이터만 지능적으로 선택한다.

이 시스템을 개발한 우버 어드밴스트테크놀로지스그룹(ATG)이 '라이더 시뮬레이터'를 사용하 성능을 평가한 결과, 단일 차량에 비해 오류율이 68% 낮게 나타났다. 네트워크에 차량이 많을수록 성능이 향상됐다. ATG는 최대 7대의 차량 관점에서 모의 실험하면서 총 4만6796건의 훈련 및 4404개의 검증 프레임을 실시, 실제 발생한 라이더 스윕 가운데 5500건의 기록을 재현했다.   

V2VNet을 탑재한 차량이 언제 양산될 지는 아직 명확하지 않다. 

 

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