스타트업 Light, 정확한 자율주행차 시야 확보 위한 Clarity Platform 출시

출처: Light

오늘날 도로에 있는 물체와 장애물을 인식하는 시스템은 충분하지 않다. 자동차 회사들은 수십억 달러와 수십 년의 연구비를 들여 인간 운전자의 안전을 지키는 시스템(ADAS)과 자율주행차를 현실로 만들었지만 많은 공백이 남아 있다. 2019년 캘리포니아에서는 자율 시스템에 의한 해제 원인의 약 9%가 인식 시스템 장애였다. 이런 문제를 해결하기 위해 2013년에 설립된 스타트업 Light사는 실시간으로 10cm에서 최대 1km까지 떨어진 도로의 모든 3D 구조를 볼 수 있는 카메라 기반 Clarity perception platform을 출시했다.

 

고화질 3D 시야를 위해 여러 대의 카메라를 사용

신호를 보내고 반사된 사물을 바탕으로 사물을 정의하는 기존 라이더나 레이더나, 서로 근접할 수 있는 두 대의 카메라에 의존하는 stereoscopic vision과는 달리 라이트 사의 Clarity는 여러 대의 카메라를 사용해 픽셀마다 깊이와 거리 정보를 도출한다.

 

왼: 32채널 라이다 오: Light사의 Clarity platfotm

 

라이다 보다 멀리 인식 가능

라이트는 시험용 벤에 4대의 카메라를 사용하여 테스트한 결과 이는 32채널 라이다보다 픽셀 깊이가 8,000달러에서 1만 달러 정도 더 높은 결과를 보여주였다. 현재 제일 좋은 라이다는 사정거리가 250m 정도이며 데이터 72,000포인트를 제공하지만 Clarity플랫폼은 사정거리 1,000m와 180만 데이터 포인트를 제공한다. 라이트 사는 Clarity는 최대 9천500만 개의 포인트를 생성할 수 있으며, 이는 현재 이용 가능한 어떤 인식 시스템보다 20배나 더 큰 수치라고 밝혔다.

 

보통 데이터를 융합해 라이다와 사진 그리고 기계학까지 더해야하는데 라이트사는 독립적인 기능을 제공한다. 이는 3D 구조를 도출하기 위해 도로에서 마주칠 수 있는 특정 물체를 인식하도록 훈련될 필요가 없다는 것을 의미한다. 라이트는 객체 식별과 분류를 기계 시야의 다음 단계에 맡긴다.

 

장애물 식별 및 방지 : 약 30밀리초마다 가까운 곳과 먼 곳의 모든 노면에 대한 세부 정보를 제공하여 어댑티브 서스펜션 시스템을 강화한다. 그리고 도로의 먼 장애물이나 차량이 후진할 때 더 이른 충돌 회피 행동을 가능하게 한다.

 

차량 대 운전자 핸드오프 시간 재정의 : 100m로 추가 인식을 할 때 마다 차량이 속도를 줄이거나 차선을 변경하거나 운전자에게 경고를 보내는 데 4초가 더 소요된다.

 

주차 지점 감지 및 측정 : 차량으로부터 100m 이상 떨어진 곳에 있는 열린 주차 공간을 식별할 수 있어 운전자가 목적지에 도착하는 동안 시간 및 연료를 줄일 수 있다.

 

레벨4/레벨5 자율 트럭 운송 : 세미트럭에 설치될 경우, 연료 효율이 높은 노선 계획에 필요한 범위를 제공할 뿐만 아니라 400m이상의 공간이 필요한 적재된 Class 8 트럭을 마찰을 일으키지 않고 안전하게 정차할 수 있도록 도와준다.

 

라이트의 Clarity 플랫폼은 비용을 낮추기 위해 기존 자동차 공급망에서 공급된 기성품 자동 등급 카메라를 사용하며 라이트의 알고리즘은 쉽게 업데이트되어 새롭게 개선점을 활용할 수 있다.

 

 

 

[출처]

https://www.therobotreport.com/clarity-perception-platform-autonomous-vehicles-light-launches/

Clarity multicamera perception platform for vehicles launched by Light

https://light.co/post/mind-the-stalled-semi-truck-ahead

Light

 

Edited by Lucy