안녕하세요. 조형기입니다.

이번에는 저의 주된 연구분야인 자율 주행 자동차의 연구동향에 대해서 대충 알아보도록 하겠습니다.

우선 두가지 다른 연구관점을 소개하고 관련된 학계 컨퍼런스와 관련 회사들을 설명하도록 해보죠.

자율주행 자동차를 연구하는 데는

fully autonomous driving 을 구현하는 것을 목적으로 하는 이론적인 (theoretic) 관점과

driving assistant system을 구현하는 것을 목적으로 하는 현실적인 (practical) 관점이 있습니다.

완전한 자율 주행을 연구하는 곳은 주로  대학이나 정부의 연구기관들인데요, 주어진 미션을 수행하기 위해

스스로 자신의 위치를 파악하며 (localization) 동시에 자신의 주변 환경의 지도를 그려나가는 (mapping) 능력을

가지고 있어야 하지요. 이 기능을 로봇틱스에서는 SLAM이라고 부릅니다. (Simultaneous Localization and Mapping)

거기에다 다른 차량이나 보행자등의 여러 장애물 (moving or stationary object)들을 디텍션하고 트랙킹할 수 있어야

합니다.  이 기능을 DATMO라고 부릅니다. (Detection And Tracking of Moving Object). 이런 기능들을 우리 주변의

환경에서 구현한다고 생각해보십시요 ! 얼마나 힘들고 어려운 과제인 줄 대충 예감하실 수 있으실 겁니다. 그래서

보통은 이놈의 어플리케이션 분야가 조금 제한적이지요. 예를 들면,

제한적인 환경을 가진 실내에서 몇가지 서비스를 제공하는 로봇이나 ( 병원에서 약을 배달하는 간호사 로봇이나

스낵을 배달하는 Snackbot, 박물관에서 간단한 안내를 하는 로봇 ),  아니면, 사막, 해저 또는 달나라에서 탐사를

해야하는 로봇들이 있겠지요. 탐사 (Exploration) 로봇이 동작해야 할 환경은 잘 생각해보시면, 어찌보면 당장 우리

주변의 환경 (=많은 물체들과 상호작용이 있는 복잡한 real world ) 보다 훨씬 더 쉬운 환경이라는 것을 알 수 있습니다.    

자 그래서, 자동차 분야 (automotive application) 에서 100% 완전 자율주행 자동차를 구현하는 것이 너무나도

힘들어서 (이게 곧 인간의 퍼셥션 능력을 기계로 구현할려고 하는 노력이지요) 실제 자동차 업계 회사에서는

좀더 실질적인 연구를 수행하는 행보를 보여왔습니다. 즉, 사람 (운전자)이라는 주체가 있다는 거지요, 사람이

미션을 이해하고 있고 localization 과 mapping을 실시간으로 수행하고 있다는 가정을 바탕으로 운전자 보조

시스템을 개발하는 것이 주된 목표가 되는 거지요. 기능들의 예를 보면,  Adaptive Cruise Control, Pedestrian

Detection, Lane departure warning system, auto parallel parking system 등이 될 수 있겠지요. 물론 이런 모든 기능들을

우리는 모두 실시간으로 수행할 수 있는 것이지요. 엔지니어링 된 시스템으로 사람을 조금 도와(assistant)주겠다는

거지요.  이런 것이 많은 자동차 회사들의 퍼셉션 연구팀들의 주된 연구 토픽이 되는 것입니다. Daimler, BMW, AUDI,

GM, Ford, Hyundai-Kia 등의 회사들의 관심사이죠. 저 또한 GM의 지원을 받으며 연구를 하니까 일부는

이 분야를 위해서 일하고 있다고 말할 수도 있습니다.  물론 많은 대학의  연구소와 정부기관들도 이부분을 연구하고

있습니다.

자, 이번에는 이분야에 관련된 주된 컨퍼런스들을 소개할까 합니다.  SLAM 이나 DATMO 기술들은 주로 로봇틱스

컨퍼런스에서 많이 논의되고 있습니다. 주로 대학교 연구팀들이 많이 한다고 볼 수 있죠.

다음 두 컨퍼런스는 로봇틱스의 가장 대표적인 학회들입니다.

[Robotics]

ICRA -   IEEE International Conference on Robotics and Automation

IROS -    IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems

다음은, 실직적인 연구를 많이 발표하는 Intelligent Vehicle 분야인데요, 역시 2가지가 있습니다.

[Intelligent Vehicle]

IV - IEEE Intelligent Vehicles Symposium

ITSC - IEEE Intelligent Transportation System Conference

요즘은 컴퓨터 비젼기술을 점점 더 많이 사용할려는 추세입니다. 카메라가 너무 싸잖아요, 다른 센서들에 비해서,

예를 들어 레이져 센서는 몇백만원하고요, 레이다 센서도 몇십에서 시작하니까요.  제가 사용하는 Velodyne 3D

sensor는 2006년 당시 7000만원 정도 했답니다. 헉^^.

가장 상단에 있는 놈이 Velodyne 3D laser scanner 이구요, 가운데 있는 것이 SICK single line laser scanner 입니다. 그리고 제가

현재 가장 많이 사용하고 있는 Point grey 사의 스테레오 카메라 firefly 입니다.

다음 컴퓨터 지변 컨퍼런스는 당연 세계최고의 비젼 컨퍼런스들입니다. 저도 이곳에 논문을 주로 내는 것이 목표

입니다. ㅎㅎ 

[Computer Vision]

CVPR -   IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

ECCV -  European Conference on Computer Vision

ICCV -  International  Conference on Computer Vision

CVPR은 매년 미국에서 개최되는 놈이며 ECCV와 ICCV는 국제적인 것이고 2년마다 한번씩 번갈아 가면서

열립니다.  수준은 모두 비슷하고 비젼에서는 최고입니다.

음... 이제 집에 가야 겠네요. 어느덧 새벽이 됐네요.

주로 사용되는 센서와 센서를 만든는 회사에 대해서는 새로 글을 쓰도록 하겠습니다.

그럼 집으로...