고정밀 자율주행을 위한 대규모 매핑
자율주행 기술에서 정확한 데이터는 더 스마트한 항법을 의미합니다. 당사의 고객은 전 세계 매핑 작업을 지원하기 위해 테라바이트 단위의 실제 지리 setLocation 데이터를 기록하고 처리해야 했습니다. 이러한 과제로 인해 Apogee INS 및 Qinertia 후처리 소프트웨어 내에 새로운 기능이 개발되었으며, 이를 통해 더욱 효율적인 데이터 관리가 가능해졌습니다.
자율주행의 미래를 지원하는 이 글로벌 고해상도 지도 제작 주요 업체는 R&D 강화를 위해 당사에 접근했습니다. 팀에는 소프트웨어 및 디지털 모빌리티 혁신 전담 전문가들이 포함되어 있었습니다. 이들의 임무는 SAE 레벨 3에서 SAE 레벨 5로 자동화를 발전시키는 것입니다.
이를 달성하기 위해 이들은 실제 교통 상황에서 수집된 360도 센서 데이터를 기록, 분석 및 처리하는 소프트웨어 플랫폼을 개발하는 대규모 프로젝트를 시작했습니다. 이 데이터는 미래 자율주행차의 위치 파악 및 항법에 사용되는 다층 고해상도 지도를 생성하는 기반을 형성합니다.
고객의 요구사항
고객의 프로토타입 시스템은 SUV 지붕 랙에 장착되었으며, 여러 대의 LiDAR, 카메라, 그리고 관성항법장치(INS)를 갖추고 있었습니다. 이전에는 광섬유 자이로(FOG) IMU와 타사 후처리 소프트웨어를 조합한 솔루션을 사용했었습니다. 수용 가능한 수준의 정확도를 제공했지만 자동화 기능이 부족하고 확장 비용이 비쌌습니다.
고객의 주요 요구사항은 다음과 같았습니다.
자동화된 후처리 워크플로: 클라우드 인프라 내에서 대용량 데이터를 자동으로 처리할 수 있는 API 기반 솔루션.
확장성 및 비용 효율성: 고가의 하드웨어나 라이선스 없이도 수백 대의 테스트 차량에 대규모로 배포할 수 있도록 최적화된 시스템.
사용 편의성: 정확도와 성능을 유지하면서 고정밀 데이터 처리를 단순화하는 강력하면서도 직관적인 PPK 소프트웨어.
하이엔드 관성 성능: MEMS 기술의 소형화와 합리적인 가격을 유지하면서도 FOG 수준의 정확도와 안정성을 제공하는 INS.
모든 것의 시작
파트너십은 2021년 여름에 시작되었습니다. 초기 평가 결과 고객의 요구사항과 당사의 로드맵 간에 강력한 일치성이 확인되었습니다. 당사 팀은 고객의 엔지니어링 그룹과 긴밀히 협력하여 소프트웨어 기능을 조정하고 강화했습니다.
비즈니스 분석가, 개발자, 제품 관리자로 구성된 당사 팀은 긴밀히 협력하며 솔루션을 브레인스토밍했습니다. 고객의 과제를 신중하게 평가한 후, 핵심 요구사항을 해결하는 맞춤형 접근 방식을 제안했습니다.
- SBG Systems 팀은 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 솔루션을 제안했습니다. 이 솔루션은 듀얼 안테나 Apogee INS 및 Qinertia 후처리기 소프트웨어 스위트를 중심으로 구축되었습니다. 이 "환상적인 조합(winning combo)"은 모바일 매핑 및 자율주행 차량 R&D 어플리케이션을 위해 설계되었습니다.
- 자동화된 처리(CLI): Qinertia에 주요 신기능인 명령줄 인터페이스(CLI)가 도입되었습니다. 이 개발을 통해 수동 사용자 상호작용 없이 완전 자동화된 데이터 후처리가 가능해졌습니다. 이 기능은 고객의 피드백을 직접 반영하여 개발되었으며 클라우드 환경에서 대용량 데이터 배치(Batch)를 처리하는 데 필수적입니다.
- 향상된 시간 동기화: 각 차량의 INS, LiDAR, 카메라 간의 보다 정밀한 타이밍 동기화를 제공하여 매우 정확한 다중 센서 정렬을 보장하도록 Apogee 펌웨어가 업그레이드되었습니다.
- HxGN SmartNet 통합: Qinertia의 네트워크를 확장하여 HxGN SmartNet 보정 데이터를 지원하게 되었습니다. 이를 통해 높은 수준의 위치 정확도를 전 세계 어디서나 더 쉽게 이용할 수 있게 되었습니다.
이번 협업은 고객의 시급한 자동화 과제를 해결했을 뿐만 아니라 제품의 진화로 이어져, Qinertia를 더욱 다기능의 클라우드 준비형 후처리 솔루션으로 거듭나게 했습니다.
자율주행 차량 매핑 솔루션 구현
2022년 성공적인 테스트와 시연을 거친 후, 고객은 당사 솔루션을 테스트 차량에 통합했습니다. 각 Apogee 유닛은 유럽, 북미, 아시아 전역의 데이터 수집 작업에 사용되는 차량에 설치되었습니다.
배포 과정 내내 당사의 사업 개발, 제품 관리, 영업 및 지원 팀은 신속한 대응, 애자일 기능 개발, 투명한 소통을 보장했습니다.
당사가 이뤄낸 변화
고객은 특정 과제를 가지고 저희에게 접근했고, 저희는 이를 신중하게 해결했습니다. 표준적인 기성 솔루션을 제공하기보다는, 펌웨어에 특정 기능을 추가하고 Qinertia에 새로운 기능을 개발하여 고객의 요구에 맞춰 완전히 맞춤화된 솔루션을 제공했습니다.
INS 분야에서는 단일 솔루션이 모든 경우에 적합하지 않습니다. 저희의 강점은 제안하는 솔루션이 고객의 고유한 요구 사항에 진정으로 부합하도록 보장하는 것입니다. 고객은 저희의 신속한 대응과 품질에 대한 헌신을 인정했으며, 이는 장기적인 신뢰와 지속적인 협력 관계를 구축하는 데 기여했습니다.
결실을 맺은 파트너십
4년의 파트너십 기간 동안 고객은 파일럿 시리즈에서 대규모 운영으로 전환하였으며, 현재 100개가 넘는 Apogee 유닛이 사용 중이고 매달 여러 대의 신규 유닛이 공급되고 있습니다. 이 유닛들은 매주 테라바이트 규모의 고정밀 데이터를 공동으로 수집하고 처리합니다. 이 데이터는 HD 지도 제작, 궤적 모델링, 그리고 첨단 자율주행 연구를 지원하는 데 사용됩니다.
주요 성과
- 확장 가능한 데이터 운영: 자동화된 배치 처리를 통해 수동 작업량이 대폭 감소했습니다. 이를 통해 대규모 데이터 세트를 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다.
- 고성능 정확도: Apogee INS는 훨씬 더 우수한 가격 대비 성능 비율로 고가의 FOG 기반 시스템과 동등한 정밀도를 달성했습니다.
- 글로벌 배포: SUV에 설치된 수백 개의 INS 솔루션이 이제 여러 대륙에 걸쳐 배치되어 지속적인 현장 테스트 및 검증이 가능해졌습니다.
- 협업을 통한 제품 진화: 고객 피드백이 새로운 Qinertia 기능 개발에 직접적인 영향을 미쳤으며, 이는 이제 더 넓은 사용자 커뮤니티에 혜택을 주고 있습니다.
주요 시사점
이 장기 프로젝트는 긴밀한 고객 협력과 기술적 민첩성의 가치를 부각시켰습니다. 사용자 요구에 귀 기울여, 우리는 다음을 수행할 수 있었습니다:
- 신뢰할 수 있고 고성능이며 비용 효율적인 솔루션 제공.
- Qinertia에 새로운 자동화 기능을 추가합니다.
- 품질과 대응력을 유지하면서 대량 납품 처리.
결론
이 파트너십은 기술적 유연성, 긴밀한 협력, 그리고 완벽한 하드웨어-소프트웨어 시스템이 대규모 자율주행 차량 프로그램의 성공을 어떻게 가속화할 수 있는지 보여주는 완벽한 예시입니다.
당사의 솔루션은 지속적인 혁신과 지원을 바탕으로 고객의 자율주행 모빌리티 목표에서 핵심적인 역할을 합니다. 복잡한 데이터 워크플로를 효율적이고 자동화된 프로세스로 전환합니다. 고객은 기존 경쟁사의 솔루션을 대신하여 오직 이 목적만을 위해 당사의 솔루션을 독점적으로 선택했습니다. 이는 대규모 환경에서 일관된 성능을 제공하는 당사의 능력을 증명합니다. 우리는 확장성을 갖추고 차세대 자율주행 차량을 위한 HD 맵을 제작할 준비가 되어 있습니다.
Apogee-D
Apogee-D는 고급 관성항법장치(INS)입니다. GPS, GLONASS, BEIDOU, GALILEO 위성 항법 시스템을 지원하는 듀얼 안테나, 삼중 주파수 GNSS 수신기를 탑재하고 있습니다.
이 시스템은 다양한 모바일 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 까다로운 환경에서도 정밀한 위치, 방향, 속도 데이터를 제공하기 위해 MEMS 센서와 GNSS를 결합했기 때문입니다. 자율주행차, 전장 관리, 모바일 매핑, 지리공간 측량을 비롯한 여러 분야에서 그 가치를 입증하고 있습니다. GNSS 교란에 대한 저항력이 뛰어나기 때문에 UAV, 항공기 항법, 해양 작전용으로 특히 적합하다는 점도 빼놓을 수 없습니다.
Qinertia
Qinertia PPK 소프트웨어는 고정밀 측위의 새로운 표준을 제시합니다. 정확도가 그 무엇보다 중요해진 지금, Qinertia는 위치 데이터의 무결성을 절대적으로 신뢰해야 하는 전문가와 산업 분야에 필수적인 솔루션으로 자리 잡고 있습니다.
명령줄 인터페이스(CLI) 기능을 통해 수동 개입 없이 대규모 데이터셋을 완전히 자동으로 후처리할 수 있습니다.