자율주행 데이터 서비스
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자율주행 운행 빅데이터 기술
자율 주행 시 안정한 운행을 위하여 자율주행 센서들이 인지하지 못하는 다양한 정보(교통, 날씨, 차량 등)들을 딥러닝으로 학습하여 개발자 및 서비스
업체(기관)가 사용할 수 있도록 가공된 데이터를 제공
스프링고 DATAi
스프링고 DATAi 는 자율주행 데이터를 수집하고 가공하여 인공지능 학습 데이터셋을 생성하는 서비스입니다.
자율주행 차량의 CAN 데이터와 센서 데이터 (카메라, 라이다, 레이다 및 GPS), 그리고 각종 환경 데이터를 수집합니다. 이는 고속도로, 터널, 주거단지 및 인근지역, 공항이나 복잡한 도시 등 지역적 정보와 날씨 정보까지 포함됩니다. 이렇게 수집된 데이터를 정제하고 가공하여 스프링클라우드의 인공지능 빅데이터 아키텍쳐로 자율주행 학습데이터 가공, 자동 ‘이상상황’ 데이터 생성, 자율주행 복잡도 추출 데이터, 자율주행 시뮬레이션 데이터를 서비스할 수 있게 됩니다.
스프링고 vPlan
엣지케이스 등 자동화된 시나리오 및 가상화 데이터를 생성하여, 성능을 검증하고 이를 통해 자율주행 기술 향상을 지원합니다.
인공지능을 구축하는데 있어서 가장 난해한 엣지케이스 (Edge Case; 흔치 않은 상황)의 시나리오를 생성하여 교통사고 시나리오를 재현하여 사고 분석 모니터링을 가능하게 합니다.
시나리오 조건에 TTC, 차선 변경 시간 등의 조건과 국내 도로 환경에 맞는 차선 폭이라던지 제한속도 등을 고려하게 됩니다.
스프링고 STEP
스프링클라우드의 자율주행 인식 기능을 위한 시나리오 기반 평가 및 검증 플랫폼
도로, 환경, 날씨 등의 다양한 조건의 시나리오를 개발하여 차량에 탑재된 센서를 통하여 데이터를 취득합니다. 취득된 데이터로 데이터셋을 구성하고 가공하여 인지 SW의 표준 평가와 검증을 시행합니다. 스프링고 STEP은 주행상황 인지 SW 검증을 위한 주행 환경 데이터베이스, 평가모델 및 검증용 플랫폼이라 할 수 있습니다.
스프링클라우드는 획득한 주행 데이터를 저장하기 위한 통합 DB를 구축하고 UX/UI 를 적용한 평가 결과의 시각화된 기능을 제공합니다.
HD Map
스프링클라우드는 사용과 유지 보수가 편한 자율주행용 HD Map 생성 및 서비스를 제공합니다.
자율주행을 위해서는 ‘정확한 인지’가 가장 중요합니다. 아주 작은 오차는 자칫 대형 인명 사고로 이어질 수 있기 때문입니다. 그래서 기존의 내비게이션 지도를 활용하는 것이 아니라 새롭 게 3D 지형 및 도로 정보를 수집해야 하는데 이를 위해 GPS, 카메라, 레이더, 라이더 등 여러 센서가 적용되어 오차를 없애고 안전성을 높이게 됩니다. 스프링클라우드는 이동식 지도 제작 시스템인 MMS (Mobile Mapping System)을 통하여 도로, 표지판 등의 기본정보 뿐만 아니라 자율주행의 필수적인 정보인 차선 경계면, 도로 경계면 등 정밀한 데이터베이스를 구축합 니다. 이러한 정보를 바탕으로 포인트 클라우드를 통합 및 백터맵을 생성하고 다양한 형태의 맵 데이터 포맷을 생성하여 업데이트 합니다.