안전을 연구의 동력원으로
빛은 도로 교통의 중요한 안전 요소 중 하나입니다. 최신 차량 조명 시스템은 자동 조명 기능, 카메라 및 센서를 사용하여 최적의 거리 조명을 지원합니다. 특히 야간에 사람, 동물 및 사물을 자동으로 감지하여 크나큰 잠재력을 지니고 있습니다. 현재 지능형 조명 시스템은 야간에 보행자를 감지할 수 있는 거리 및 신뢰성에 대한 유효한 데이터 등이 부족합니다. 이 때문에 ZKW는 야간 운전 시, 자동 감지 기능을 개선하고 안전성을 높이기 위해 빈 공과 대학과 함께 광범위한 측정을 실시했습니다.

인공 지능으로 가능해진 지능형 조명
CarVisionLight 연구 프로젝트의 일환으로 테스트 차량에 카메라 프로토타입을 장착했으며, 카메라 이미지 처리를 위해 이를 사용하여 다양한 상황에서 주간 및 야간 데이터를 수집하였습니다. 인공 지능과 emotion3D의 모니터링 소프트웨어를 사용해 정보를 분석하고 샘플을 결정했습니다. 이 샘플은 정확도 개선을 위해 “라이트 알고리즘”으로 카메라 시스템에 전달될 수 있습니다. emotion3D의 CEO인 플로리안 자이트너 박사에 따르면, “야간의 극도로 까다로운 조건, 고속 및 장거리에서 카메라 기반의 3D 이미지 분석은 센서, 조명 및 이미지 처리의 주요 과제입니다. 이와 관련하여 당사의 지능형 이미지 처리 솔루션은 더 높은 교통안전과 자율 주행에 크게 기여할 수 있다”고 합니다.

혁신 문화의 일부로서의 연구
CarVisionLight 프로젝트로 ZKW는 연구를 혁신의 일부로 통합하는 총체적 접근 방식을 추구합니다. 이것이 조명 시스템 전문가인 ZKW가 빈 공과 대학교 또는 요하네스 케플러 대학 등 다수의 대학이나 emotion3D와 같은 전문 기업과 정기적으로 협력하는 이유입니다. “파트너와 함께 이미지 획득 및 처리, 적응형 조명을 연구하고 있습니다. 차세대 헤드라이트의 기반은 고해상도 헤드라이트 기술을 포함한 환경 감지를 위한 3D 스테레오스코픽의 통합입니다. 최종적인 목표는 야간 운전 시 최고의 안전을 확보하는 것”이라고 슈베르트가 밝혔습니다.

빈 공과 대학과의 협력
빈 공과 대학에서 현재 이미지 획득에 대한 ZKW의 학위 논문이 현재 진행 중입니다. 이에 대해 빈 공과 대학의 비주얼 컴퓨팅 및 인간 중심 기술 연구소의 공학 박사 마그르리트 겔라우츠 교수는 “우리는 까다로운 상황이나 야간 운전 시에도 도로 교통 장면을 분석하고 해석할 수 있는 새로운 이미지 처리 및 기계 학습 방법을 개발하고 있습니다. ZKW 및 emotion3D와의 협력으로 학생들은 기초 학문 연구 및 산업 응용 분야의 관련 학위 논문에서 자율 주행에 대한 최신 주제를 다룰 수 있게 되었다”고 말합니다.