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다중센서융합 자율주행 AI SW 기술

전수책임자
민경욱
참여자
강도욱, 강정규, 김주영, 민경욱, 박재혁, 성경복, 송유승, 안택현, 이동진, 이정우, 조용우, 최두섭, 최정단, 한승준
기술이전수
2
이전연도
2022
협약과제
20HS5500, 대중교통 소외지역 이동 및 생활안전 사회문제해결을 위한 표준플랫폼 기반 자율주행기술개발, 민경욱
21HS2600, 대중교통 소외지역 이동 및 생활안전 사회문제해결을 위한 표준플랫폼 기반 자율주행기술개발, 민경욱
21HS8100, (세부2) 클라우드 기반 자율주행 AI 학습 SW 개발, 민경욱
22HS3200, (세부2) 클라우드 기반 자율주행 AI 학습 SW 개발, 민경욱
22HS4600, 대중교통 소외지역 이동 및 생활안전 사회문제해결을 위한 표준플랫폼 기반 자율주행기술개발, 민경욱
본 기술이전 대상인 “다중센서 융합 자율주행 AI/SW 기술”은 카메라 및 라이다 센서를 융합하여 도심환경 자율주행을 위한 로컬라이제이션, 수집데이터 비식별화, 동적객체 예측 AI/SW 핵심기술이며 이를 활용하여 자율주행 인지 및 판단 시스템을 제작할 수 있는 기반 기술이다.
- 본 기술이전의 목적은 자동차/자동차 부품 또는 모빌리티 서비스에서 운전자 보조 시스템 또는 자율주행 시스템 개발을 위해 필요한 자율주행 인공지능 기반 인지 및 예측 기술을 제공하는 데 목적이 있음
- 기술이전 대상 기술이 활용될 수 있는 자율주행 기술은 레벨이 4단계 및 5단계로 높아질수록 기술 실현에 가장 큰 영향을 미치는 핵심 인공지능 기술이며, 도심 및 농어촌 비포장도로에서 주행하는데 필요한 요소 기술임
- 또한, 완전자율주행 기술을 실현하기 위하여, 단독 차량 중심 자율주행이 아니라 인프라와 협력하기 위하여, 인프라의 인지 및 예측 기술에 확장 적용할 수 있는 기술임
- 특히 중소·벤터 기업이 자율주행 기술을 개발하여 서비스에 적용하기 위하여 인공지능을 위한 많은 학습데이터의 확보가 중요하며, 단시간에 데이터를 수집 및 가공하기에 비용과 시간이 소요됨. 따라서 본 기술에 포함된 학습 데이터를 기술이전 함으로써 중소·벤처 기업이 자율주행 모빌리티 서비스에 수익을 창출할 수 있는 기반을 마련할 수 있음
- 본 기술이전의 대상이 되는 “다중센서 융합 자율주행 AI/SW 기술”은 총 3개의 세부 기술로 구성이 되어 있음.
- (세부기술1)라이다, 카메라 융합 로컬라이제이션 기술: 입력 카메라 영상 데이터와 입력 라이다 포인트클라우드 데이터를 이용하여 차량의 모션을 계산하고, 주변 도로의 차선/마커 등을 인공지능으로 검출하여 고정밀 맵과의 매칭을 통한 자율주행차량의 위치를 계산하는 기술
- (세부기술2)자율주행 데이터 반자동 비식별화 기술: 자율주행 수집데이터 및 학습데이터를 공개/공유하기 위하여 영상데이터의 비식별화가 반드시 필요하며 영상 내 사람 얼굴과 차량의 번호판을 인공지능으로 검출하여 모자이크 처리하는 기술
- (세부기술3) 다중센서 융합 동적객체 경로 예측 기술: 타 차량의 과거 궤적데이터와 고정밀 맵 데이터를 이용하여 미래 위치를 예측하는 기술로 과거 2초의 궤적을 입력으로 미래 4초 동안의 미래 위치를 예측하는 기술이며, 타 차량의 위치를 예측함으로써 충돌회피 대응에 보다 용이함. 특히 Cut-in 예측을 통해 자율주행차량이 미리 감속함으로써 안전한 자율주행 Planning이 가능함
기술이전 대상인 “다중센서 융합 자율주행 AI/SW 기술”은 카메라 및 라이다 센서를 융합하여 도심환경 자율주행을 위한 로컬라이제이션, 수집데이터 비식별화, 동적객체 예측 기술이다.
본 기술은 3 가지 세부 기술로 구성이 되어 있으며 해당 기술들을 통합함으로써 자율주행 인지 및 판단 시스템 구현 및 제작이 가능하다.

■ 1 세부기술: 라이다, 카메라 융합 로컬라이제이션 기술
- 로컬라이제이션 알고리즘 SW
- UI SW
- 기술문서(시험절차 및 결과서, 기술설명서)

■ 2세부기술: 자율주행 데이터 반자동 비식별화 기술
- 비식별화 인공신경망 학습 SW
- 비식별화 인공신경망 추론 SW
- 비식별화 학습데이터 레이블링 SW
- 학습/검증 데이터
- 기술문서(시험절차 및 결과서, 기술설명서)

■ 3세부기술: 다중센서 융합 동적객체 경로 예측 기술
- 동적객체 경로 예측 인공신경망 학습 SW
- 동적객체 경로 예측 인공신경망 추론 SW
- 동적객체 경로 예측 학습데이터 레이블링/편집 SW
- 학습/검증 데이터
- 기술문서(시험절차 및 결과서, 기술설명서)

본 기술이전의 범위는 “다중센서 융합 자율주행 AI/SW 기술”을 설계하고 구현할 수 있는 기술문서, SW, AI 모델, 학습 데이터임.
- 도심환경 자율주행, 농어촌 교통소외지역 자율주행, 첨단운전자보조시스템 제품화 및 사업화를 위한 인지/판단 기술에 활용될 수 있음
- 완전자율주행(레벨4,5)의 기술 실현을 위해 인공지능이 가장 중요한 역할을 수행하며, 본 기술을 적용할 경우 기술의 수준 및 완성도가 높아 자율주행 관련 서비스에 다양하게 적용 가능
- 또한 공공목적의 자율주행 셔틀 서비스, 향 후 민간 모빌리티 서비스에 본 기술을 적용함으로써 교통사고로 유발되는 사회?경제적 비용을 절감하는데 효과가 있음