한국기계연구원(이하 기계연)의 이한민 산업기계DX연구실장 연구팀이 국내 최초로 오프로드 환경을 위한 자율주행 차량의 환경인식 기술을 개발하여 관련 기술을 유관 기업에 이전했다고 밝혔다. 이 기술은 건설과 농기계, 국방 무인차량(UGV) 등에서 먼지, 진흙, 눈, 비 등의 이물질을 인식하고 제거하는 능력을 갖추고 있다. 개발된 기술은 크게 세 가지로 나뉩니다. 첫째, ‘센서 보호·세정 모듈’은 센서에 묻은 흙탕물이나 진흙을 실시간으로 세척하고 와이퍼로 닦아내어 센서를 오염 전 상태로 회복시킨다. 둘째, ‘센서 신호 보정 기술’은 날씨 악화 시 발생할 수 있는 작은 입자들의 신호를 제거하여 자율주행의 안정성을 높인다. 셋째, ‘주행 가능 영역 추정 및 주행 제어 기술’은 울퉁불퉁한 지형에서 자동으로 주행할 수 있는 영역을 식별하고 장애물을 피해 차량을 제어한다. 이 기술은 기존의 자율주행 기술에서 해결하지 못한 오프로드 환경의 특수성을 고려하여 설계됐으며, 센서 오염 회복률, 센서 노이즈 제거 정확도, 야지 주행 가능 영역 추정 정확도 등 주요 성능 지표에서 기존 대비 1.5배 이상 향상된 결과를 보여줬다. 이한민 산업기계DX연구실장은 “이 기술은 오프로드 자율
인텔이 스페인 바르셀로나 컴퓨터비전센터 및 텍사스 대학교 오스틴과 함께 미국 방위고등연구계획국 오프로드 자율 지상 차량을 위한 고급 시뮬레이션 솔루션 개발 프로그램의 개발사로 선정됐다고 27일 밝혔다. 해당 시뮬레이션 프로그램은 차세대 오프로드 시뮬레이션 플랫폼을 만들어 개발 비용을 절감하고 시뮬레이션과 실제 환경 간 격차 해소를 목표로 한다. 자율주행에 있어 일반 도로와 오프로드 간 차이는 여전히 매우 크다. 현재 많은 시뮬레이션 환경이 존재하지만, 오프로드에 최적화한 대규모 자율주행 시뮬레이션 환경은 극소수에 불과하다. 오프로드 자율주행 차량은 부족한 도로 네트워크는 물론 암석 및 모든 종류의 초목이 있는 극한 지형 등 실질적인 문제를 마주하고 있다. 이런 조건은 오프로드 자율주행 차량 개발과 테스트 비용을 높이고 속도를 저하하는 요소로 작용한다. 프로그램은 솔루션을 개발하고 테스트할 수 있는 고급 시뮬레이션 기술을 제공해 AI 구동 자율 시스템 구축 및 검증 시간을 단축해 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 프로그램은 오프로드 자율 지상 차량 설계를 위한 전체 연구 및 개발 프로세스 가속을 목표로 총 48개월에 걸친 두 개의 과정으로 이루어져 있