라이드플럭스는 이번 챌린지에 한양대학교 IRCV 연구팀과 공동으로 참가해 웨이모가 공개한 카메라 영상 데이터를 기반으로 자율주행차의 이동 경로를 효과적으로 계획하는 모델을 제안했다.
비전 기반 E2E 자율주행 부문은 엔비디아, 샤오미, 스위스 로잔연방공대, 캐나다 밀라(MILA) 인공지능(AI) 연구소 등 전세계에서 29개 자율주행 연구개발팀이 참가해 웨이모 챌린지 전체 부문 중 가장 경쟁이 치열했다.
라이드플럭스와 한양대 연구팀이 제안한 'Swin-Trajectory' 방법은 AI 기술로 구조화된 차량 이력과 이미지의 맥락을 파악해 미래 궤적을 계획하는 알고리즘이다.
이 방법은 효과적인 시공간 모델링을 바탕으로 정확도가 높을 뿐 아니라, 상용 그래픽처리장치(GPU)에서 약 14ms로 실행될 만큼 연산속도가 빨라 실시간 처리속도가 중요한 자율주행에 적합하다.
비전 기반 E2E 자율주행은 최근 자율주행 업계에서 주목받는 글로벌 기술 트렌드다.
E2E 기술이 적용된 자율주행 시스템은 인공지능 모델로 다양한 주행 영상 데이터를 학습하고, 이를 기반으로 자율주행차가 실제 주행 환경에서 인지, 예측, 판단, 제어를 통합적으로 수행하도록 설계된다.
박중희 라이드플럭스 대표는 "엔드투엔드 자율주행이란 기술 트렌드의 가능성과 순수 국내 기술의 경쟁력을 다시금 확인할 수 있는 기회였다"며 "앞으로도 다양한 자율주행 서비스로 얻은 양질의 데이터를 기반으로 R&D 역량을 지속적으로 강화해 가장 믿을 수 있는 자율주행을 완성하겠다"고 말했다.
아주경제=윤선훈 기자 chakrell@ajunews.com
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