한국 자율주행차 테스트, 이제 ‘K-CITY’에서 


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자율주행기술은 개발만 한다고 능사가 아니다. 시스템을 개발하는 속도에 맞춰 도로 환경에 바로 반영할 수가 없다. 교통은 언제나 인간의 목숨이 왔다 갔다 하는 위험성을 갖고 있기 때문이다. 자율주행 기술에 대한 ‘테스트베드’는 그래서 중요하다. 자율주행 자동차의 개발 및 안전성 검증을 위한 다양한 평가와 성능 평가가 필수적이다. 끊임없는 테스트 과정을 거쳐 안전성이 완전히 확인된 뒤에야 비로소 자율주행 기술이 한 단계 더 나아갈 수 있다. 특히 지금처럼 레벨3 상용화 목표를 앞두고 있다면 개발 담당자들은 안전에 대해 더욱 냉정히 테스트를 반복해야 한다.


지난 4월5일 ‘서울모터쇼 2017’의 부대행사로 열린 ‘자율주행 자동차 미래기술 세미나’에서는 교통안전공단 자동차안전연구원에서 구축 중인 자율주행 실험도시 ‘K-CITY’가 소개됐다. 조성호 K-CITY 준비팀 팀장은 2018년까지 경기도 화성시에 36만㎡ 규모로 구축 예정인 K-CITY의 추진 배경과 구축 상황을 설명했다.

자율주행 실험을 위한 시설은 단지 부지만 필요한 것이 아니다. 그 안을 얼마나 섬세한 기반시설로 구축했는가가 중요하다. K-CITY는 도심부도로, 커뮤니티도로, 교외도로, 고속주행도로, 자율주차시설의 5개 평가환경으로 구성된다. 또한 실제 도로교통환경을 재현하기 위한 시나리오 기반 의도로 및 교통시설, 통신환경을 구현하게 된다. 올해 10월 자동차 전용도로 1차 개통을, 내년 하반기 전체 구간 구축을 목표로 하고 있다.


강력한 모의실험 환경을 갖춘 테스트베드는 자율주행차 기술의 핵심 요소가 된다. 때문에 전 세계적으로도 테스트베드 구축을 중요시하고 있으며, 벌써 미국·중국·일본·스웨덴에서 운영 중이다. K-CITY 구축에도 타 국가의 테스트베드는 좋은 사례가 됐다. 특히 미국은 세계 최초의 테스트베드 M-CITY, 일본은 세밀한 평가 항목을 갖춘 ‘JARI(Japan Automative Research Institute)’를 먼저 구현했다는 점에서 주목받는다.


조성호 팀장은 먼저 미국의 M-CITY의 사례를 소개했다. M-CITY는 미시간대학교 교통연구센터에서 담당한 실험도시다. 미시간대학교 학교 부지 안에 별도의 실험도시를 구축해 자율주행 자동차의 성능 및 안전성을 확인한다. 도로, 가건물, 교차로, 횡단보도 등으로 구성된 도시부와 자갈길, 철도건널목, 4차선 도로 등 교외 지역 환경을 재현한 교외부로 구성된다. 실질적으로 주로 도심부 위주로 구성돼 있는데, 시속 70km 수준의 자동차 속도에 대한 평가가 가능하다. 미시간대학교뿐만 아니라 정부, 기업 등 컨소시엄을 구성해 운영된다.


자율주행차 실험에서 가장 중요한 요소 중 하나는 ‘얼마나 실제 환경과 비슷했냐’이다. 바로 얼마 전인 4월3일 개방한 일본의 JARI는 악의 환경 시험이 특징적이다. 악의 환경 시험이란 강우나 강설, 안개 등 자율주행차 센서에 취약점인 부분을 테스트하는 것이다. 실제 환경에서 항상 맑고 안전한 기후의 날만 있는 게 아니기 때문이다. JARI는 악천후 시험, 열악한 조도 환경시험 뿐만 아니라 도시지역 시험, 차선 및 교차로 주행 시험 등의 섬세한 시험 항목을 구축하고 있다.


앞으로 구축될 K-CITY는 위 국가들과 같은 사례를 참고해 국내 도로교통 환경을 면밀히 반영한 자율주행 시험도시를 만드는 것을 목표로 한다. 현재로썬 규모도 자율주행차 전용 실험도시 규모로는 전 세계 2번째로 넓고, 위치도 좋다. 경기도 화성에 위치한 K-CITY 기준으로 60km 지점 안에 현대 기아차와 쌍용차, 르노 삼성, 한국GM 등 완성차 제작사가 다 위치하고 있다. 판교 분당 지역에 있는 IT 기업체들도 상대적으로 시설을 이용하기 편리하다.


K-CITY는 대학 연구에도 시설 이용을 지원한다. 대학교 연구시설이 자율주행차 실험에 어려운 부분을 해결하기 위해 매주 토요일을 ‘자율주행데이’로 지정해 개방하고 있다. 내부적으로 보험에 가입하는 등 몇 가지 조건만 거치면 ITS 시험로를 이용할 수 있다. 조성호 팀장은 “특정 기업들이 우선순위를 갖는 것이 아닌, 누구나 참여 가능한 연구의 장으로 사용할 수 있게 하겠다”라고 말했다.


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유다시티, 자율주행차 시뮬레이터 오픈소스로 공개


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온라인 교육 업체 유다시티가 자율주행차 시뮬레이터를 오픈소스 기술로 공개했다고 2월8일 밝혔다.


이번에 공개한 시뮬레이터는 유다시티 온라인 강의 ‘자율 주행차 엔지니어링 과정’의 일부 수업 자료다. 자율 주행차 엔지니어링 과정은 유다시티 뿐만 아니라 BMW, 우버, 디디추싱, 메르세데스 벤츠, 엔비디아 등이 함께 협력해 만든 강의로 딥러닝, 컨트롤러, 컴퓨터 비전, 자동차 하드웨어 등을 가르친다. 강의는 유다시티 설립자이자 과거 구글에서 자율주행차 개발을 이끈 세바스찬 스런이 직접 진행하기도 하다. 유다시티는 이 강의를 위해 오픈소스 자율자동차 소프트웨어를 개발하고 있으며, 이와 관련된 소스코드를 깃허브에 전부 공개했다. 여기에는 주행 기록 데이터, 딥러닝 모델, 카메라 마운트 기술 등이 포함돼 있다.



A self-driving car simulator built with Unity 


Welcome to Udacity's Self-Driving Car Simulator

This simulator was built for Udacity's Self-Driving Car Nanodegree, to teach students how to train cars how to navigate road courses using deep learning. See more project details here.

All the assets in this repository require Unity. Please follow the instructions below for the full setup.

Avaliable Game Builds (Precompiled builds of the simulator)

Instructions: Download the zip file, extract it and run the exectution file.

Version 2, 2/07/17

Linux Mac Windows

Version 1, 12/09/16

Linux Mac Windows 32 Windows 64

Unity Simulator User Instructions

  1. Clone the repository to your local directory, please make sure to use Git LFS to properly pull over large texture and model assets.

  2. Install the free game making engine Unity, if you dont already have it. Unity is necessary to load all the assets.

  3. Load Unity, Pick load exiting project and choice the self-driving-car-sim folder.

  4. Load up scenes by going to Project tab in the bottom left, and navigating to the folder Assets/1_SelfDrivingCar/Scenes. To load up one of the scenes, for example the Lake Track, double click the file LakeTrackTraining.unity. Once the scene is loaded up you can fly around it in the scene viewing window by holding mouse right click to turn, and mouse scroll to zoom.

  5. Play a scene. Jump into game mode anytime by simply clicking the top play button arrow right above the viewing window.

  6. View Scripts. Scripts are what make all the different mechanics of the simulator work and they are located in two different directories, the first is Assets/1_SelfDrivingCar/Scripts which mostly relate to the UI and socket connections. The second directory for scripts is Assets/Standard Assets/Vehicle/Car/Scripts and they control all the different interactions with the car.

  7. Building a new track. You can easily build a new track by using the prebuilt road prefabs located in Assets/RoadKit/Prefabs click and drag the road prefab pieces onto the editor, you can snap road pieces together easily by using vertex snapping by holding down "v" and dragging a road piece close to another piece.


Self-Driving Car Simulator





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구글 자율주행차, ‘웨이모’로 독립해 사업 본격화

 

 

구글의 자율주행차 프로젝트가 알파벳의 새로운 자회사로 분리한다. 이름은 ‘웨이모’다. 그간 실험 단계였던 구글의 자율주행차 관련 사업이 본격적인 사업화에 들어간다는 신호다.

 

존 크라프시크 웨이모 CEO는 지난 12월13일(현지시간) 블로그 포스팅을 통해 “우리는 거의 8년 동안 길에서 120만명의 목숨을 앗아간 피로운전, 음주운전, 산만한 상태에서의 운전을 없애기 위해 노력해왔다”라며 “자율주행을 공상과학에서 전세계의 도시계획가들이 자율주행을 상정한 도시 디자인을 할 수 있도록 이끌겠다”라고 웨이모 출범 포부를 밝혔다.

구글의 자율주행차 프로젝트가 ‘웨이모’로 바뀌면서 생기는 차이점은 ‘사업화’다. 웨이모는 회사 소개 문서를 통해 “독립적인 사업으로, 웨이모의 목표는 자율주행기술을 상업화하고, 제품을 만드는 것에 있다”라고 밝히고 있다.

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