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자율 주행과 정밀 지도 (딥 러닝, GPU Computing)

작성일
2020.04.28
조회
25

자동차 주행용 지도가 빠르게 바뀌고 있습니다. 불과 30년 전만 해도 운전자의 필수 아이템 중 하나였던 종이 지도의 모습은 일부러 찾기도 어렵습니다. 그 자리를 대체한 것은 내비게이션입니다. 내비게이션에는 종이 지도 대신, 디지털화된 항법 지도가 들어 있습니다.



최근에는 항법 지도를 넘어 정밀 지도라는 단어가 부쩍 자주 등장하고 있습니다. 정밀 지도는 현재의 항법 지도보다 훨씬 정밀한 데이터를 담은, 자율 주행을 위한 필수적인 지도라 할 수 있습니다. 이 정밀 지도가 어떻게 만들어지는지, 어떤 역할을 하게 될지, 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.


 

 

 

정밀 지도란?


 



 

자동차용 지도는 크게 항법 지도와 ADAS 지도, 정밀 지도로 나뉩니다. 우선 항법 지도는 일반 양산차나 스마트폰에서 흔히 볼 수 있는 내비게이션에 들어 있는 지도라고 보면 됩니다. 주로 도로 단위의 정보를 표현하는데 목적지를 찾아 그곳까지 향하는 경로를 탐색하는 데 쓰입니다. ADAS 지도는 여기서 좀 더 진보한 개념으로, 도로의 곡률과 경사에 대한 정보를 담고 있어 자동차의 ADAS 기능이 정교하게 작동할 수 있도록 뒷받침합니다. 이를 활용한 대표적인 기술이 바로 현대·기아차에 적용된 내비게이션 기반 스마트 크루즈 컨트롤(NSCC-C, Navigation-based Smart Cruise Control)입니다. 심하게 휘어진 커브길에서 자동으로 속도를 낮춰주는 기능입니다. 차에 달린 카메라와 센서만으로는 가까운 거리밖에 인식하지 못하기 때문에 ADAS 지도가 필요합니다.

 

 

정밀 지도에는 차선, 신호등, 표지판 등 도로 위 시설물에 대한 정보


정밀 지도는 여기서 한 단계 더 나아가 항법 지도와 ADAS 지도로 인식하지 못하는 각 차선 단위까지 상세하게 표현할 수 있습니다. 중앙선이나 신호등 같은 도로 위의 상세한 데이터까지 표현할 수 있습니다. 지도가 이렇게 정밀하면 훨씬 효율적이고 안전한 운행이 가능합니다.


예컨대 눈이 오거나 안개가 짙게 끼기라도 한다면 자율주행차에 달린 카메라와 센서만으로는 주변 상황을 제대로 인지할 수 없습니다. 하지만 지도가 도로의 모든 상황을 알려줄 수 있다면, 날씨는 크게 중요하지 않습니다. 안전한 자율 주행을 위해 정확한 정밀 지도가 필요한 이유입니다. 결국 정밀 지도는 자율주행차안전하게 달릴 수 있는 배경입니다.


 

출처 : https://news.hmgjournal.com/Tech/?p=158461

 

 

 

정밀 지도와 자율 주행의 핵심, 딥 러닝/ GPU Computing


Nuvo-7250VTC


정밀 지도를 구축하기 위해서는 카메라가 도로의 모습을 촬영하고 LTE 통신망을 통해 정밀 지도 데이터 서버로 송신하여 각각의 사례를 종합해야 합니다. Nuvo-7250VTC차내 컨트롤러입니다. 3G/4G, WI FI, GPS, 무선통신용 CAN 모듈에 해당하는 무선 모듈이 장착된 M.2미니 PCIe 소켓 3개를 가지고 있으며 구현 시간과 비용을 절약할 수 있는 미국 유명 통신사와 협력할 수 있도록 인증된 4G 무선 모듈 옵션이 있습니다. 그 외에도, Nuvo-7250VTC는 또한 차내 통신을 위한 격리된 CAN 버스, 센서/액츄에이터 제어를 위한 격리된 DIO, 점화 전원 제어를 통한 8~35V의 광범위 DC 입력E-Mark, EN50155가 있습니다.


 

↓↓ Nuvo-7250VTC의 자세한 사항 ↓↓


http://www.bemax.co.kr/view/1511

 

 

 

Nuvis-7306RT


정밀 지도는 또한 첨단 이미지 인식딥 러닝 기술이 필요합니다. Nuvis-7306RT 완벽한 지능형 육안 검사 솔루션입니다. 실시간 제어 및 GPU 지원 컴퓨팅 작업을 위한 전용 머신 비전 I O와 Intel 9/8세대 프로세서가 장착되며 120W NIVIDIA GPU가 특징입니다.


 

 

↓↓ Nuvis-7306RT의 자세한 사항 ↓↓


http://www.bemax.co.kr/view/2931

 

 

 

Nuvo-8208GC


더 나아가 AI 자율 주행 상용화를 위해서는 전력소비가 적으면서강력한 성능 AI 하드웨어가 필수입니다.


Intel에서는 빅데이터 학습으로 인지·판단 성능 향상되나, 완전 자율 주행에는 기존 자율 주행보다 연산량이 1,000배 이상 많기 때문에 AI 전용 Computing(컴퓨팅) 모듈이 필요하며, 상용화를 위해서는 최대 50W 이하의 전력으로 최소 100TFLOPS 이상의 성능이 필요한 것으로 예측하고 있습니다. 이는 NVIDIA Tesla V100를 지원하는 Nuvo-8208GC 적합합니다.


 

 

↓↓ Nuvo-8208GC의 자세한 사항 ↓↓


http://www.bemax.co.kr/view/1421

 

↓↓ GPU 지원 엣지 Computing (컴퓨팅) 플랫폼 ↓↓

https://blog.naver.com/bemax00/221888844735







저희 비맥스테크놀로지는 다음과 같은 범주의 애플리케이션을 중심으로 플랫폼을 제공합니다.



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