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최종보고서

국토교통R&D 연구개발보고서 글보기
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과제고유번호 21TBIP-C161419-01
연구사업명 국토교통기술사업화지원
연구과제명 자율협력주행용 LDM Layer4 정보 생성을 위한 AI카메라의 고도화 및 연동 기술
연구책임자 김도윤 당해년도
참여 연구원수		 5명 당해년도
연구비		 정부 : 340,000,000 원
기업 : 162,000,000 원
계 : 502,000,000 원
총 연구기간
참여 연구원수		 12명 총연구비 정부 : 780,000,000 원
기업 : 361,231,000 원
계 : 1,141,231,000 원
연구기관명 및 소속부서 위드로봇(주)
참여기업명 -
참여연구기관명 위드로봇(주),예일회계법인
등록 발간번호 -
ISBN -
1. 최종 목표
○ 도로 상에 움직이는 이동체의 위치 정보, 진행 방향 등 부가적인 정보를 현장에서 바로 계산할 수 있는 저지연, 저전력 AI 카메라를 양산할 수 있는 수준으로 개발
○ 2D 영상에서 이동체를 3D 육면체 방식으로 검출하는 DNN 방식 검출기 개발 및 관련 DB 확보
○ 다수의 카메라를 연동하여 이동체 아이디(ID)의 핸드오버 방식을 통해 검출 범위를 확장하는 기술 개발
○ 자율차 뿐만 아니라 교차로, 횡단보도 등에서 필요한 각종 교통정보를 생성할 수 있는 인프라 장치로 활용 가능하며, 기타 위치 기반 서비스의 센서로 다각도로 활용 가능한 플랫폼 개발

2. 최종 목표 설정 근거
○ 선행 연구를 통해 확보한 DNN 실시간 처리 임베디드 보드를 양산형으로 재설계하여 상품화 진행
- 옥외에서 동작하는 시스템이므로 동작 온도의 신뢰성이 가장 중요함
- 현재 옥외용으로 판매하고 있는 시스템과 동급의 성능을 확보
- 관련하여 KC, FCC, CE 인증 진행
○ 차량의 위치 정밀도를 평균 50cm 이내로 확보하는 기술 개발
- 현재 2D 박스형태로 물체를 검출하여 박스의 중심 또는 하단의 중심을 물체의 위치로 계산함
- 카메라와 객체의 위치에 따라 2D 박스 형태의 검출은 위치 오차를 발생시키는 근본적인 원인이 됨
- 선행 연구를 통해 확보한 카메라 캘리브레이션 기술을 활용하여 3D 육면체 방식으로 객체 검출
- 이를 통해 차로폭 A타입(3.5m)의 15% 이내인 50cm 이내로 차량의 위치 정밀도를 확보
- 또한 50cm는 LDM layer1의 정밀 지도에서 보장하는 오차 한계이기도 함
○ 객체가 카메라 영역을 빠져나가 다른 카메라 영역으로 진입할 때 객체 아이디를 유지하는 핸드오버
- 카메라 1대가 담당할 수 있는 영역은 광학계 설계로 결정이 됨. 통상적으로 반경 30m 수준
- 더 넓은 영역에서 이동체를 검출하기 위해서는 다수의 카메라를 사용하되, 객체가 이동하는 특징을 가지고 있으므로, 한 영역에서 다른 영역으로 이동시 객체 아이디를 유지하는 핸드오버 기술 필요
- 선행 연구를 통해 프로그램 구조상 일부 기능은 카메라에서, 나머지 기능은 로컬 LDM에서 처리하는 것이 하드웨어 구조상 최적임을 파악하고, 이를 구현하는 것이 목표
- 이 기술이 완성되면 교차로에 한정되어 있던 이동체 검출 기능을 연결로로 확장할 수 있으며, 공간의 제약을 해소하게 됨
○ 현장의 교통서비스 요구를 수용할 수 있는 수정 및 가공이 가능한 플랫폼 구현
- 현장에 설치된 AI 카메라는 1차적으론 자율주행차와 인프라간의 자율협력주행을 위해 LDM layer4 정보를 생성하는데 사용되지만, 지자체에서는 보다 복합적인 기능을 해 주길 원함
- 그 예로 스마트시티 국가시범도시에서는 스마트교차로 및 스마트횡단보도 서비스 기능을 RoadGaze로 처리할 수 있는지 문의를 다수 받음
- 현장에서 계산된 이동체 위치 정보와 추적을 통해 확보한 궤적을 이용하여 2차 가공을 하면 교통량, 회전교통량, 속도 및 밀도를 계산할 수 있으므로, 2단계에서는 이러한 정보를 제공할 수 있는 플랫폼을 구현
색인어 한글 로컬 동적 지도 레이어4 인공지능 카메라 엣지 컴퓨팅 딥뉴럴네트워크 핸드오버
영문 LDM layer4 AI Camera Edge computing DNN Handover
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