3.8 고정밀 지도(HD Map)와 지도 관리 시스템

1. 개요

고정밀 지도(High-Definition Map, HD Map)는 자율주행 시스템이 참조하는 사전 구축된 고정밀도의 환경 정보이다. 일반 내비게이션 지도가 도로 수준의 연결 정보를 제공하는 것과 달리, HD Map은 차선 수준의 기하학적 정보, 도로 표면의 특징, 교통 규제 정보 등을 센티미터 수준의 정밀도로 제공한다.

2. HD Map의 구성 계층

HD Map은 일반적으로 다음의 계층으로 구성된다.

2.1 기하학적 계층 (Geometric Layer)

도로의 정밀한 3차원 기하학적 형상을 포함한다. 차선 중심선, 차선 경계선, 도로 경계, 중앙 분리대, 연석, 가드레일 등의 위치와 형상이 센티미터 수준의 정확도로 기술된다. 차선의 곡률, 경사, 고도 변화 등의 정보가 포함된다.

2.2 의미론적 계층 (Semantic Layer)

도로 요소의 의미론적 속성 정보를 포함한다. 차선 유형(실선, 점선, 이중선), 차선 색상, 화살표 표시, 교통 신호등의 위치와 유형, 교통 표지판의 내용, 속도 제한, 횡단보도, 정지선 등의 정보가 기술된다.

2.3 포인트 클라우드 계층 (Point Cloud Layer)

라이다로 수집된 환경의 3D 포인트 클라우드 데이터이다. 라이다 기반 위치 추정에서 기준 지도(Reference Map)로 사용된다.

2.4 연결 계층 (Connectivity Layer)

도로 간의 위상적 연결 관계를 정의한다. 교차로에서의 차선 연결, 합류·분기 구간의 차선 관계, 회전 가능 여부 등이 포함된다. 전역 경로 계획에 사용된다.

3. HD Map의 활용

HD Map은 자율주행 시스템의 다수 모듈에서 활용된다.

4. HD Map의 한계와 대안

HD Map은 구축 비용이 높고, 도로 환경의 변화(공사, 차선 변경 등)에 따른 지속적 갱신이 필요하다는 한계가 있다. 새로운 지역으로의 확장 시 지도 구축이 선행되어야 하며, 이는 자율주행 서비스의 확장성을 제약하는 요인이다.

이에 대한 대안으로 다음의 접근법이 연구되고 있다.

• 온라인 지도 구성(Online Mapping): 실시간 센서 데이터로부터 즉석에서 지도를 구성하는 방식이다. MapTR(Liao et al., 2023), HDMapNet(Li et al., 2022) 등의 연구가 대표적이다.
• 크라우드소싱 지도 갱신: 차량 주행 중 수집된 데이터를 집합하여 지도를 자동으로 갱신하는 방식이다.
• 맵리스(Mapless) 자율주행: HD Map에 의존하지 않고 실시간 인지만으로 자율주행을 수행하는 방식이다.

5. 참고 문헌

• Li, Q., Wang, Y., Wang, Y., & Zhao, H. (2022). HDMapNet: An online HD map construction and evaluation framework. Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 4628–4634.
• Liao, B., Chen, S., Wang, X., Cheng, T., Zhang, Q., Liu, W., & Huang, C. (2023). MapTR: Structured modeling and learning for online vectorized HD map construction. Proceedings of the International Conference on Learning Representations (ICLR).
• Seif, H. G., & Hu, X. (2016). Autonomous driving in the iCity—HD maps as a key challenge of the automotive industry. Engineering, 2(2), 159–162.

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