국방과학연구소(ADD, 소장 박종승)는 열악한 환경(강우, 강설, 연막, 먼지)에서 무인 자율주행차량의 안정적인 주행을 위한 다양한 데이터를 확보했다. ADD는 2020년 3월부터 약 2년 6개월간 컴퓨터 비전 및 데이터 처리 분야의 우수한 기술력을 가진 싱가포르의 DSO(Defense Science Organization)와 ‘열악한 환경에서 주행 가능 영역 및 물체(장애물) 탐지 기술’에 관한 국제 공동연구를 수행했다.

다중센서 데이터 획득장치 (사진:국방과학연구소)

ADD는 강설/연막 환경 조건에서, DSO는 강우/먼지 환경에서 6개의 센서*로 구성된 다중센서 데이터 획득 장치를 통해 센서 데이터를 확보했다. 양 기관은 열악한 환경 속 각 센서들의 성능 저하에 대한 분석을 정량적으로 수행하고 환경 조건에 따른 특성을 확인했다. 또한, 현재 활용 중인 주행 가능 영역 알고리즘과 물체 탐지 알고리즘에 센서 데이터를 입력해 각 알고리즘의 성능과 한계 등을 알아냈다. 각 알고리즘의 성능분석은 환경 조건에 따른 무인 자율주행차량의 운용 가능 범위를 예측할 수 있어 연구개발 뿐만 아니라 군의 운용개념 정립에도 도움이 된다.

센서 획득 자료 (사진:국방과학연구소)

이번 국제 공동연구를 통해 확보된 데이터는 향후 무인 자율주행차량 설계 시 최적의 센서 조합을 도출하고, 첨단 자율주행 기술의 활용성을 증대하는데 기여 할 수 있다. 또한 이번 성과로 자율주행 환경 인식 알고리즘 개발에 활용 가능 하고, 첨단 자율주행 기술 개발의 예산과 기간을 단축할 수 있어 효과적이다.

획득 자료를 활용한 참값 정보 (사진:국방과학연구소)

자율주행 환경 인식기술 분야에서는 민․군이 함께 활용할 수 있는 미래 핵심기술로 자리 잡아 무인차량 또는 자율주행 자동차의 민수 기술 개발 및 실용화에도 이바지할 것으로 기대된다.

트윗하기