독일 뮌헨공대·BMW, AI 기반 차량·교통시설 센서 통합 기술 개발

ㅇ 차량·신호등·도로 표지 시설의 센서 데이터를 결합해 100밀리초 이내 교통상황 분석

- 독일 뮌헨공과대학교(TUM)와 BMW 그룹은 차량·신호등·도로시설의 센서 데이터를 AI로 통합해 실시간 교통상황을 분석하고 위험 대응 방안을 제시하는 기술을 개발함

- 이 기술은 차량 센서뿐 아니라 도로시설의 정보까지 활용해 운전자의 시야에서 가려진 사각지대의 위험을 감지하는 것이 특징임

- 연구진은 AI로 100밀리초(0.1초) 이내에 교통상황을 디지털로 구현하고, 차량·자전거·보행자의 이동을 예측해 잠재적 사고 위험에 신속하게 대응할 수 있도록 함

ㅇ 차량·신호등·도로시설 센서 통합해 사각지대 감지

- BMW 시험 차량이 교차로에 접근하면 AI는 차량의 카메라·레이더·라이다(LiDAR)와 주변 도로시설의 센서 정보를 실시간으로 통합함

- 이를 통해 교차로에 접근하는 차량·자전거·보행자의 위치를 최대 10cm 수준의 정확도로 파악하고, 이동 방향을 지속적으로 예측함

- 특히 주차된 차량 뒤의 보행자나 굽은 도로의 자전거처럼 차량 자체 센서로 감지하기 어려운 사각지대의 위험까지 확인할 수 있음

- 연구진은 이러한 기술이 운전자에게 잠재적 위험을 사전에 경고하고, 복잡한 교통상황에서 더욱 신속한 대응을 지원할 것으로 기대함

ㅇ AI 기반 센서 데이터 융합으로 실시간 교통 디지털 트윈 구축

- 이번 기술의 핵심은 차량과 도로시설에서 수집한 센서 데이터를 AI로 통합해 실제 교통상황을 실시간으로 재현하는 디지털 트윈(digital twin)을 구축하는 것임

- AI는 각 센서의 측정값과 주변 환경을 분석하고, 시야 가림·오염·보정 오류 등으로 신뢰성이 낮은 데이터는 제외해 교통상황을 정확하게 구현함

- 다만 센서마다 위치·관측 각도·측정 주기가 다르고 차량의 이동속도도 고려해야 해, 대량의 데이터를 실시간으로 통합하는 것이 주요 기술적 과제임

- 연구진은 주변 도로 이용자의 움직임을 지속적으로 예측하는 방식으로 이러한 차이를 보완하고, 100밀리초마다 갱신되는 통합 교통 디지털 트윈을 구현함

ㅇ 도로공사 구간의 실시간 정보 갱신에 활용 가능

- 연구진은 이번 기술이 차선과 통행 방향이 수시로 변경되는 도로공사 구간에서 실시간 교통정보를 제공하는 데 유용할 것으로 전망함

- 기존 차량 지도는 도로 변경 사항을 즉시 반영하기 어렵지만, 도로 시설 센서와 AI를 활용하면 차선 폐쇄나 임시 주행 경로 등을 감지해 최신 정보를 차량에 전달할 수 있음

- 연구진은 도로공사 구간의 지도 재구성과 분산형 센서 데이터 융합 기술에 대해 특허를 출원함

- 이번 연구는 차량과 도로 인프라의 정보를 통합해 실시간 교통상황을 파악함으로써, 향후 자율주행차의 사각지대 감지와 위험 대응 능력 향상에 기여할 것으로 기대됨

Source: TUM