디지털 트윈을 이용한 자율주행 안정성 평가
6-09 가상의 공간에서 일어날 수 있는 모든 시나리오를 미리 검증한다.
자동차 회사 입장에서 자율주행은 운전에 대한 책임도 제작사가 지는 것을 의미한다. 만약 큰 사고가 발생하면 브랜드 이미지에 치명타를 입을 수밖에 없다. 자율 주행 기술이 많이 발전했음에도 상용화보다는 임시운행허가를 받아 수없이 실도로 테스트를 진행할 수밖에 없다. 선두 그룹인 테슬라도 데모 버전의 Autopilot을 공개하면서 유저들의 데이터를 모으는 작업을 계속하고 있다.
그러나, 실제 자동차 도로 주행을 하면서 데이터를 축적하는 데는 한계가 있다. 소비자들의 주행 패턴은 다양하고 나라마다 도시마다 환경도 다르다. 다양한 기후 조건과 교통 상황에 대해서 모든 데이터를 실제 운전자를 통해 쌓고 난 후에 대응하는 알고리즘을 개발한다면 상당한 시간과 비용이 필요할 것이다.
네이버에서 HD MAP을 이용한 판교와 서울의 디지털 트윈 자료 - 시뮬레이션의 장이 된다. 이런 문제를 해결하기 위해 HD MAP 기반의 디지털 트윈 기술이 활용된다. 실측한 지도 데이터를 기반으로 현실 세계처럼 가상 세계를 구성하고 모의시험을 진행하면 단기간에 자율 주행 알고리즘을 고도화할 수 있다. 먼 해외로 일일이 가지 않아도 현지 상황을 반영한 모델을 통해 안전성 검증이 가능하다.
실공간에서 일어나는 모든 기능들이 가상공간에서 검증이 가능하다.다양한 시나리오를 제시할 수 있는 것도 큰 장점이다. 갑작스러운 타 차량의 끼어들기, 보행자의 무단횡단 등 실제 환경에서 테스트하기 어려운 상황도 가상세계에선 가능하다. 이면도로, 골목길 등에서 발생할 수 있는 여러 상황도 제시할 수 있다. 여기에 낮과 밤뿐 아니라 폭설, 폭우 등 여러 악천후 상황을 모사하고 센서들의 정확도가 떨어지는 상활도 가정하면 자율 주행 시스템의 신뢰도는 더욱 높아질 것이다.
