장난감 자동차로 자율주행시스템 테스트 VIDEO: DuckieNet lets developers test autonomous vehicle systems using toy cars

장난감 자동차로 자율주행시스템 테스트한다

스위스 취리히연방공대,덕키타운 기반 '덕키넷' 플랫폼 개발

    장난감 자동차를 활용해 자율주행자동차, 자율주행 로봇 등 자율주행시스템을 실제 환경처럼 테스트해 볼 수 있는 연구개발 플랫폼이 개발됐다.

지난 10일(현지 시간) 벤처비트 보도에 따르면 스위스 취리히연방공대(ETH Zurich)는 토요다 테크놀로지컬 인스티튜트(TTI), 몬트리올 인공지능연구소인 밀라(Mila), 자율주행자동차 개발업체인 뉴토노미 등과 협력해 오픈소스인 ‘덕키타운(Duckietown)’ 플랫폼을 활용해 ‘탈중앙화 도심 협력 벤치마킹 네트워크(덕키넷,DuckieNet·Decentralized Urban Collaborative Benchmarking Network)’를 개발했다고 밝혔다.

스위스 취리히연방공대는 자율주행시스템을 테스트해볼수 있는 플랫폼인 '덕키넷'을 개발했다.

DuckieNet lets developers test autonomous vehicle systems using toy cars Robotics research has a reproducibility problem, owing in part to robots’ myriad interacting components. These components tend to be complex, only partially observable, and trained with AI techniques where performance varies greatly across environments. In an effort to address some of the challenges specific to the autonomous driving domain, researchers at ETH Zurich, the Toyota Technological Institute, Mila in Montreal, and NuTonomy developed what they call the Decentralized Urban Collaborative Benchmarking Network (DuckieNet), a setup built using the open source Duckietown platform. DuckieNet provides a framework for developing, testing, and deploying both perception and navigation algorithms, and the researchers claim it’s highly scalable but inexpensive to construct. View full text https://venturebeat.com/2020/09/10/duckienet-lets-developers-test-autonomous-vehicle-systems-using-toy-cars

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이에 따라 개발자들은 덕키넷 프레임워크를 활용해 자율주행자동차 또는 자율주행 로봇의 인식 기능과 내비게이션 알고리즘의 개발, 테스트, 전개가 가능해졌다. 덕키넷은 확장성이 뛰어나고 건설 비용도 저렴한 게 장점이라는 설명이다.

덕키타운 프로젝트는 지난 2016년 MIT 졸업생이 고안했으며, ‘덕키봇(Duckiebot)’이라고 불리는 저렴한 바퀴 로봇을 활용한다. 덕키봇은 전면 카메라를 갖추고 있으며, 라즈베리 파이 보드가 연산을 담당하고, DC모터가 바퀴를 움직인다. 덕키타운은 운동매트와 테이프로 만들어진 시설물에 도로와 신호등 등 표시물을 갖추고 있다. 신호등 역시 덕키봇과 마찬가지로 LED를 통해 센싱, 연산, 실행이 가능하다.

덕키넷은 덕키타운 기반으로 만들어졌으며, ‘챌린지 서버’라는 구성 요소를 추가했다. 챌린지 서버는 머신러닝 알고리즘, 벤치마크, 결과값을 저장하는 역할을 하며, 리더보드(현황판)를 생성하고, 평가 머신(evaluation machine)에 작업을 넘긴다. 평가 머신은 로컬 또는 클라우드 기반으로 만들어지며 자율주행 시뮬레이션을 실행할 수 있다.

연구기관이나 개발자들은 덕키넷을 통해 실제 세계처럼 실험을 수행할 수 있으며 ‘워치타워(watchtowers,덕키봇처럼 센싱과 연산능력을 갖고 있는 저비용 구조물) 로컬리제이션 네트워크’를 통해 덕키봇에 부착한 태그를 추적한다.

 

빨간원은 덕키넷이고 파란원은 워치타워

벤처비트에 따르면 덕키넷은 아마존의 자율주행자동차용 클라우드 기반 시뮬레이터인 ‘AWS 딥레이서(DeepRacer)’와 유사한 방식으로 운영된다. 연구진은 이번에 개발한 ‘덕키넷’의 중요한 애플리케이션 가운데 하나로 연구개발 관련 경진대회 주최를 꼽았다. 실제로 지난해 열린 AI 드라이빙 올림픽에서 덕키넷이 활용됐다. 이 행사는 자율주행 자동차 드라이빙에 관한 벤치마크를 테스트하는 대회로 격년제로 열린다. 덕키넷은 실행 측정값과 리더보드를 시각화해준다.

아래 동영상은 덕키타운을 이용해 자율주행자동차 수업을 진행하는 모습.

장길수  ksjang@irobotnews.com 로봇신문사

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