엔비디아가 4일(현지시각)부터 7일까지 미국 캘리포니아주 산호세컨벤션센터에서 진행되는 ‘그래픽 테크놀로지 컨퍼런스(GTC) 2016’에서 자율주행차를 위한 새로운 ‘엔드-투-엔드’ HD 매핑 솔루션(End-to-end HD mapping)을 소개했다.

이 시스템은 차내에 탑재된 엔비디아 ‘드라이브 PX2’와 데이터센터의 ‘엔비디아 테슬라 GPU’ 활용, 자동차 제조사, 지도 제작업체, 스타트업 기업이 자율주행차에 필요한 고해상도 지도를 제작하고 업데이트할 수 있도록 지원한다. 4대의 카메라로 원색 3D 공간에서도 초당 180만개의 지점을 감지할 수 있어 자율주행차가 주변 환경을 완벽하게 파악할 수 있게 해준다.

자율주행차는 주변 환경을 정확하게 인식할 수 있도록 여러 개의 센서에서 확보한 다량의 정보를 빠르게 처리할 수 있어야 한다. 이 때 세부적인 지도가 있으면 복잡한 과정이 간단해진다. 실제 운전자가 다음 사거리의 물체를 미리 안다면 더 안전하고 편리한 운전이 가능한 것과 마찬가지다.

기존의 지도 맵핑 기술은 방대한 양의 데이터 수집을 위해 다수의 값비싼 센서를 차내에 탑재하고 수집된 데이터는 오프라인으로 옮겨져 처리됐다. 반면 엔비디아의 오픈 지도 맵핑 플랫폼은 엔비디아 드라이브웍스 소프트웨어 툴킷을 통해 제작, 딥러닝과 vSLAM(visual simultaneous localization and mapping) 기술을 결합시켜 지도 제작의 전 과정을 처리한다. 차내에서 자체적으로 데이터를 처리하고, 클라우드와 시스템 간의 정보 전송을 최소화할 수 있다.

또한 자율주행차의 주행을 위해서는 정확성이 필요하므로 GPS만으로는 충분치 않다. 이에 SFM(Structure from motion) 알고리즘, 특히 3D 복원 그래픽 기술은 카메라의 2D 데이터를 복잡한 3D 정보로 바꿔준다. 이러한 지도 정보는 차내 관성 센서로부터 얻은 데이터와 통합해 GPS를 보완, 주요 랜드마크의 정확한 위치 파악을 가능하게 한다.

도로나 표지판과 같은 주요 특징을 감지하는데 딥러닝 알고리즘을 추가하면 지도를 제작하는 동시에 주변 환경의 변화까지 인식하는 시스템을 구현할 수 있다. 이를 통해 자동차 제조사 및 지도 제작 업체는 보다 효율적인 자율주행 코스를 설계할 수도 있다.

<산호세(미국)=이수환 기자>shulee@insightsemicon.com