이 글은 GDC컨퍼런스에서 소개된 Cesium 기반 실시간 무인자율주행 시뮬레이션 개발 사례를 소개한다.
자율 주행 시스템은 수십억 마일의 시운전이 필요하다. 20대의 테스트 차량이 일년 내내 백만 마일을 커버 할 수 있다. 미국에만 420 만 마일의 도로가 있다.
시뮬레이션은 테스트 효율성, 안전성 및 포괄적 성을 향상시킨다. 차량은 LIDAR, 카메라 및 기타 센서로 환경을 캡처한 후, 다음 조건을 고려한 여러 시나리오의 조합을 실행한다.
- 다양한 차량 센서 구성
- 자율 주행 소프트웨어 업데이트 및 버그 수정
- HD지도
- 기상 조건
- 조명 조건
- 교통 패턴
- 보행자 패턴
- 도로 조건, 건설 등
자율 주행 자동차는 시뮬레이션 외에도 자율 주행차 센서, 로그 및 실시간 데이터를 시각화하여 신속한 의사결정을 지원할 수 있다. 차량은 언제 가속 또는 정지 했는가. 센서가 HD 맵에 동의하지 않았는가. 현재 도로에있는 자율 차량의 상태는 무엇인가. 이런 것들이 모두 중요한 것이다.
대시 보드 시각화는 테스트 운전자와 승객에게 이런 정보를 알리는 데 사용되며 내비게이션 및 상황 인식에 사용될 것이다.
3D 맵 플랫폼인 Cesium은 공간정보분석, 시각화, 인프라, 시설물, 우주, 항공, 드론, GIS, BIM을 포함한 모든 분야에서 효과적으로 사용되었다.
세슘 기반 우주, 3D 포인트 클라우드 데이터 시각화 및 분석
세슘 기반 인프라, GIS, BIM 예시
대규모 이기종 데이터 세트 스트리밍에서 고정밀 렌더링, 시간 동적 시뮬레이션에 이르기까지 Cesium은 아래에 설명된 자율 주행 문제 해결에 필요한 기능과 개발자 에코 시스템을 구축했다.
방대한 양의 데이터 스트리밍 지원
자율 주행 차량은 초당 40MB의 카메라 프레임, 초당 70MB의 LIDAR 포인트, GPS, 자이로 스코프 및 가속도계의 원격 측정을 포함하여 하루에 4TB의 데이터를 쉽게 수집 할 수 있다.
이 데이터의 실시간 시각화 및 로그 재생에는 시간 동적 데이터 스트리밍이 필요하다. Cesium의 개방형 시간 동적 형식인 CZML은 원래 항공 우주 유스케이스를 위해 작성된 스트리밍 비디오와 같은 여러 프레임을 배치하는 것을 포함하여 설계되었다.
수집 된 사진 측량 및 LIDAR 데이터에서 가상 환경을 재생성하려면 대규모 이기종 3D 지리 공간 데이터 세트를 스트리밍 할 수 있어야 한다. Cesium의 개방형 3D 타일은 현재 가상 뷰에 필요한 3D 모델의 일부만 스트리밍하고 나머지 데이터는 클라우드에 유지하기 위해 설계되었다.
사용자는 자율 주행 차량 도로 테스트를 재생하기 위해 전체 로그 데이터베이스를 다운로드할 필요가 없다. Cesium은 100% 웹 기반이기 때문에 WebGL을 사용하는 모든 장치의 브라우저에서 전화, 태블릿, 랩톱 및 클라우드에서 현재 시뮬레이션에 필요한 데이터만 스트리밍된다.
표준기반 강력한 유연성과 상호 운용성
Cesium은 AI 및 기타 영역에 집중하고 시각화를 위해 Cesium을 쉽게 활용할 수 있다.
자동차 제조업체는 사내 및 타사에서 개발한 소프트웨어와 하드웨어의 조합이 필요하다. 구성 요소는 잘 정의된 API를 통해 서로 상호 운용되어야 한다.
CesiumJS는 450개가 넘는 유연한 API를 제공하므로 개발자는 맵의 밝기에서 차량의 방향, 대기의 그늘에 이르기까지 모든 세부 사항을 제어할 수 있다. CesiumJS는 오픈소스이므로 개발자는 코드의 일부를 수정하고 다시 제공할 수 있다.
Cesium에서 사용하는 형식은 개방적이고 3D 런타임에 최적화되어 있다. Cesium 팀은 OGC 커뮤니티 표준 후보인 3D Tiles의 개발자이자 Google, Microsoft, Facebook 등이 사용하는 공개 Khronos 표준 인 glTF의 공동 개발자이다. 이 형식은 개별 3D 모델은 물론 웹에서 점 구름 및 사진 측량과 같은 방대한 환경을 스트리밍하기 위한 기반을 형성한다.
상용 Cesium은 포인트 클라우드, 사진 측량, 3D 건물 및 기타 대규모 환경에 3D 타일을 제공 하여 개발자가 상호 운용 가능하도록 한다.
고정밀 렌더링
자율 주행에는 가장 안전하고 정밀한 측정을 위해 정확도 (최소 cm 미만의 정확도)가 필요하다.
원래 우주 항공을 위해 제작된 Cesium은 개별 위치 변환과 넓은 시야 거리 모두에 대해 고정밀 렌더링을 지원한다. 예를 들어, 세슘 정보는 제품에 사용된 공간의 모든 위성을 추적할 수 있다.
지리 공간 데이터 융합
Cesium을 사용하면 여러 자율 차량에서 수집한 데이터를 하나의 가상 환경에 통합할 수 있다. 지형, 이미지, 3D 건물 및 벡터 데이터와 같은 지형 데이터로 이를 추가 할 수 있다. 이 데이터는 드론, 항공기, 위성, 측량에 의해 캡처되거나 정부의 공개 데이터로 제공될 수 있다.
마무리
세슘은 강력한 개방형 3차원 공간정보 시각화 플랫폼이다. node.js와 같은 편리한 개발 도구를 이용해 손쉽게 다양한 공간정보 서비스를 개발할 수 있다. 세슘은 표준과 강력한 API를 기반으로 진정한 공간정보 플랫폼으로서 전세계 개발자들에게 사용된다. WebGL 기반이므로 한번 개발로 다양한 디바이스에서 서비스를 사용할 수 있다. Mapbox와 함께 세슘은 개방형 공간정보 플랫폼으로서 더욱 발전해 나갈 것이라 생각한다.
실제 세슘 플랫폼을 이용한 서비스 개발 방법이 궁금하다면 다음 링크를 참고한다.
레퍼런스
좀 더 자세한 사항은 아래 링크를 참고한다.
댓글 없음:
댓글 쓰기