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1. 개요
고정밀 지도 / High Definition Map고정밀 지도는 자율주행 자동차 구현을 위한 방법론 중 하나이다. 하나의 차선 수준으로 섬세하게 도로와 주변 지형 상황을 구현해낸다.
2. 상세
기존의 2차원 디지털 지도가 담지 못한 도로 경사와 신호등·표지판 등을 입체적으로 구현한다. 기존 지도의 오차범위가 미터 단위였다면, 고정밀 지도의 오차는 10cm 남짓이다.카메라, 레이더, 라이다, GPS 등이 탑재된 MMS(Mobile Mapping System) 차량을 통해 포인트 클라우드(3차원 데이터)를 포함, 분야가 다른 여러 갈래의 데이터를 수집한다. 이후 후처리 과정을 통하여 모든 데이터를 흑백 레이저 영상으로 가공한다. 이렇게 생성된 통합 데이터에서 필요한 정보에 맞는 객체를 추출하는 작업을 한다.[1] 이를 자동차 데이터베이스 포맷으로 변환하면 고정밀 지도를 완성할 수 있다. 해당 작업은 대부분 클라우드 서버 상에서 이뤄진다.
3. 단점
- 가격: 라이다 등 복합적인 센서가 필요하기 때문에 차량 가격이 매우 높다. 뿐만 아니라 수 많은 데이터를 수집하고 자율주행을 맵 방식으로 실행하기엔 용량이 워낙 비대해서, 막대한 클라우드 서버 비용이 들어간다. 실시간으로 공유되어야 할 정보와 그렇지 않은 정보를 구분하는 기술의 발전이 이를 해결할 방법이 될 수 있다고 한다. 운전에 실제로 영향을 주는 도로상 사고, 자연 재해에 따른 정보, 공사 정보 등에 한해서만 셀룰러 통신을 통해 전달하는 것이다.
- 통신: 상술한 가격 문제 해결법의 연장선상인데, 안정적인 통신이 힘든 지역에서는 고정밀 지도 사용이 힘들어진다. 이에 위성 인터넷망이 유력한 해결책으로 떠오르고 있다.
- 데이터 수집: 고정밀 지도 제작은 여러 대의 자동차가 동일한 도로에서 여러 번 주행한 데이터를 합산해야 하기 때문에 수집 횟수가 많아질수록 더 많은 데이터베이스가 축적돼, 지도의 품질도 높아지게 된다. 현재 실제 운전자들이 타는 차량은 대부분 레이더, 라이다가 탑재되어 있지 않기 때문에 데이터 수집 능력이 매우 떨어진다. 일례로 웨이모가 확보한 누적 주행거리가 테슬라의 1/1000도 안되는 수준이다. 따라서 현재까지는 업체 간 파트너쉽를 체결하여 데이터를 서로 공유하여 개발하는 방식이 이를 어느정도 해결해주고 있다.
- 외관: 특히 라이다의 탑재를 위하여 차량의 외관이 필연적으로 희생된다. 따라서 제조사들은 차량을 만들 때 라이다를 탑재하지 않는다. 이러한 이유로 고정밀 지도 개발 기업은 별도의 커스텀 차량으로 데이터를 수집해야 되는데, 아무리 자본 동원력이 뛰어난 기업일지라도 일반 완성차 판매 업체만큼의 차량을 확보하여 데이터를 수집하는 것은 사실상 불가능하다.
- 범용성: 특정 지역을 미리 맵핑하는 것이기 때문에, 전지구를 미리 맵핑하는 게 아닐 경우 현재로선 범용성이 상당히 떨어진다. 이렇게 일부 지역만 커버 가능한 방법이 과연 자율주행에 부합하느냐는 비판 의견이 존재한다.
4. 기타
[1] 여기서 객체란 표지판, 차선 정보, 건물 외곽선, 도로노면 정보 등의 특정 속성값을 말한다.