▲ CMU 연구진이 자율주행 ATV 데이터세트를 만들고 있다(사진=CMU)

美 카네기멜론대(CMU) 연구팀이 자율주행 전지형 차량(ATV·all-terrain vehicles)을 훈련시킬 수 있는 데이터 세트 ‘타르탄 드라이브(Tartan Drive)’를 제작했다고 더로봇리포트가 지난 27일(현지 시각) 보도했다.

연구팀은 피츠버그 근처의 오프로드 환경에서 ATV를 시속 30마일의 속도로 운전했다. 테스트 기간 동안 연구팀은 ATV를 활용해 회전, 언덕 오르내림, 진흙탕 통과 등 차량의 성능에 대한 대량의 데이터를 수집했다. 7가지 유형의 센서로부터 수집된 데이터는 비디오, 바퀴의 속도, 서스펜션의 충격량 등을 포함하고 있다. 이렇게 수집된 데이터는 보다 공격적인 운전, 도전적인 슬로프, 무성한 수풀 등 환경을 반영하고 있다는 게 연구진의 설명이다.

타르탄 드라이브는 자율주행 ATV가 오프로드 환경에서 주행하는 데 필요한 데이터로 활용된다. 약 20만건에 달하는 실시간 상호작용 데이터, 총 5시간 가량의 데이터로 이뤄져 있다.

일반적으로 오프로드 주행은 예상 지형에 대한 정보를 제공하는 주석이 달린 지도를 활용한다. 로봇이 탐색할 수 있는 영역을 이해할 수 있도록 지형 정보는 진흙, 풀, 초목 또는 물로 레이블이 지정된다. 이러한 레이블은 도움이 될 수 있지만 정보를 충분하게 제공하지는 않는다. 테스트 와중에 진흙이 많은 지역을 주행하다가 로봇 차량이 갇히는 결과를 초래할 수도 있다.

CMU 로봇연구소(RI)의 프로젝트 과학자인 웬산 왕(Wenshan Wang)은 "자율주행 도로주행과 달리 오프로드 주행은 지형의 역학을 이해해야 안전운전이 가능하고 더 빠르게 주행할 수 있다"고 말했다. 이번에 수집한 데이터는 더욱 단순하고 비동적(non-dynamic) 데이터로 개발된 모델보다 더 잘 작동하는 예측 모델을 구축하는 데 도움이 된다고 연구진은 설명했다.