안전성과 범용성 겸비한 일반화 경로 점수화 기법 ‘GTRS’ 선보여

엔비디아(NVIDIA)가 미국 테네시 내슈빌에서 열린 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 분야 국제 학술대회 ‘CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)’에서 오토노머스 그랜드 챌린지(Autonomous Grand Challenge) 우승자로 선정됐다.

이번 수상 결과는 ‘차세대 자율 시스템을 위한 구현 인텔리전스(Embodied Intelligence for Autonomous Systems on the Horizon)’ 워크숍에서 발표됐다. 이로써 엔비디아(NVIDIA)는 CVPR에서 ‘대규모 엔드-투-엔드 드라이빙(End-to-End Driving at Scale)’ 부문 2년 연속 1위를 차지했으며, 오토노머스 그랜드 챌리지에서 3년 연속 수상의 영예를 안았다.



올해 챌린지는 데이터 기반 비반응형 자율주행차(AV) 시뮬레이션 프레임워크인 NAVSIM v2를 활용해 ‘범용화 가능한 구현 시스템(Towards Generalizable Embodied Systems)’을 주제로 진행됐다.

이번 챌린지는 실제 인간 주행 데이터에만 의존하지 않고, 예기치 못한 상황에 대응하는 다양한 방법을 탐색하도록 했다. 이는 연구진들에게 더 똑똑하고 안전한 자율주행차 개발을 가속화할 수 있는 기회를 제공했다.

챌린지 참가자들은 준반응형 시뮬레이션 환경에서 다중 센서 데이터를 활용해 주행 경로를 생성하는 과제를 수행했다. 이 환경은 주행 주체 차량의 주행 계획이 시작 시점에 고정되지만, 주변 교통 상황은 동적으로 변화하는 것이 특징이다.

출품작은 실제 또는 가상 시나리오에서 안전성, 편안함, 규정 준수, 범용성 등을 측정하는 확장 예측 운전자 모델 점수(Extended Predictive Driver Model Score)를 기준으로 평가됐다. 이를 통해 더욱 견고하고 범용적인 자율주행 기술 연구의 한계를 넓혔다.

엔비디아 자율주행 응용 연구팀(AV Applied Research Team)의 핵심 혁신은 다양한 주행 경로를 생성한 뒤, 점진적으로 최적의 경로를 선별해내는 일반화 경로 점수화(Generalized Trajectory Scoring, GTRS) 기법이었다. GTRS 모델 아키텍처는 확산, 어휘 기반 주행 경로를 활용해 다양한 주행 경로를 생성하고 점수화하는 통합 시스템을 보여준다. 

GTRS는 다양한 상황을 포괄하는 거시적 경로 집합과 안전이 중요한 상황에 특화된 정밀 경로를 결합해 도입했다. 이 경로들은 주변 환경 조건에 따라 조정되는 확산 정책을 통해 생성된다. 이후 GTRS는 인지 기반 평가 지표로부터 지식을 추출해 학습한 트랜스포머 디코더를 활용해 안전성, 편안함, 교통 규칙 준수에 중점을 두고 주행 경로 후보들을 점진적으로 선별한다. 이 디코더는 유사한 경로 간의 미세하지만 중요한 차이를 포착함으로써 가장 유망한 경로를 걸러낸다.

이 시스템은 광범위한 주행 시나리오에서 우수한 범용성을 입증했으며, 까다로운 벤치마크에서 최고 수준의 성과를 달성했다. 또한, 다양한 주행 조건에서도 견고하고 적응력 있는 경로 선택을 가능하게 했다.