네이버랩스는 6일 자체 제작한 서울시 전역 4차선 이상 도로 2,093km의 로드 레이아웃을 공개했습니다.

이 로드 레이아웃은 당사가 앞서 공개한 서울시 3D 모델링에서 추출한 것입니다. 아주 정밀한 차선 구조와 노면 기호 정보를 담고 있어, 도로 단위가 아닌 차선 단위의 길 안내와 도로 정보 제공까지 가능합니다.

이처럼 대도시 규모의 정밀한 로드 레이아웃을 제작한 것은 큰 의미가 있습니다. 앞으로의 도로/도시 정보화를 위해 반드시 필요한 기술입니다. 자율주행 시대를 앞당기기 위해서도 중요하지만, 도로 위의 안전하면서도 편리한 정보와 서비스 제공에도 다양하게 활용될 수 있습니다.

딥러닝과 비전 (vision) 기술을 통한 정확도 향상

네이버랩스는 작년말 1차로 서울시 전역의 로드 레이아웃 제작을 완료했고, 이번에 공개한 버전은 정확도를 더욱 향상시킨 것으로 오차는 약 16cm 이내입니다. 도로 데이터 추출과 정확도 개선을 위해 다양한 딥러닝과 비전 기술들이 적용되었습니다.

먼저 도로 위의 자동차나 나무 등 불필요한 장애물을 제거해 TrueOrtho(정사영상)를 생성/융합하는 기술이 필요합니다. 여기에 높이를 정제하는 알고리즘을 적용하여 더욱 정확한 도로 정보 데이터를 확보하고, 최종적으로 3D 확장 기술을 통해 로드 레이아웃 지도를 완성합니다.

차선 및 노면 기호 추출에는 AI를 통한 자동화 알고리즘을 별도로 개발하여 적용했습니다. 이를 통해 정확도를 높이는 한편, 제작 시간 및 비용을 절감하는 효과를 얻을 수 있었습니다.

관련 글 : 딥러닝 기술을 통한 항공 영상의 도로 레이아웃 정보 추출

1) 항공영상 융합 기술 : 가려진 노면표지를 식별할 수 있는 TrueOrtho(진정사영상)를 생성하는 기술
2) 도로 영역 DEM 정제 기술 : 도로 위 자동차, 나무 등 불필요한 장애물 제거 및 높이 평탄화 기술
3) Road Layout 2D -> 3D 확장 기술 : 2D 로드 레이아웃 데이터에 도로 높이 정보를 입력하여 3D로 변환하는 기술
4) 노면기호 분류 자동화 기술 : 딥러닝 알고리즘을 적용하여 박스로 표시된 도로 노면 기호들을 자동으로 분류하는 기술

하이브리드 HD 매핑과 3가지 결과물

네이버랩스는 HD맵 제작을 위한 독자적 기술을 가지고 있는데, 항공사진과 MMS 데이터를 융합하는 방식의 하이브리드 HD 매핑 기술입니다. 이 과정에서 항공사진에서 추출한 3D 모델링, 차선과 노면기호를 추출한 로드 레아아웃, 그리고 MMS 데이터까지 결합한 HD맵까지 3가지 형태의 결과물을 제작할 수 있습니다. 각각의 데이터는 디지털 트윈, 정밀한 길 안내, 자율주행 등 여러 목적으로 활용될 수 있습니다.

이미 공개한 서울시 3D 모델링은 버추얼 서울 플랫폼에 적용되어 도시계획심의나 도시바람길 시뮬레이션, IOT센서 소방 시설물 관리 등에 활용하고 있습니다. 또한, 로드 레이아웃은 lane-level navigation이나 AR HUD, ADAS 등에 활용될 수 있습니다.

관련 글 : AHEAD (3D AR HUD) demonstration in a real urban environment

네이버랩스는 작년에 이어 올해 이 로드 레이아웃을 활용해 제작한 HD맵 데이터셋 일부를 무상으로 공개 배포한 바 있습니다. 또한 최근 성남시와 AI·자율주행 산업 발전을 위한 업무 협약을 맺고 하이브리드 HD 매핑 기술을 통한 3가지 데이터를 활용해 도심 내 완전자율주행기술 개발과 연구 커뮤니티 확산을 위한 지속적인 협력을 이어나갈 예정입니다.