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자율주행을 위한 필요충분조건들

자율주행은 단순히 센서로만 이뤄지는 게 아니다. 보다 많은 부분이 갖춰져야 완벽한 자율주행이 가능하다

2021.03.11

 

자율주행차의 기본은 주변 정보 파악이다. 자동차 주변에 있는 사람과 사물의 크기와 위치, 움직임 등을 정확하게 파악해야 한다.

 

 

레이더 센서

앞 범퍼 아래나 라디에이터 그릴에 뭔가를 덮은 부분이 있는 차가 있다. 그 안에는 십중팔구 레이더 센서가 들어 있다. 방사상으로 송출한 전파가 물체에 반사돼 수신되는 시간과 주파수 차이 등으로 거리와 속도 등의 정보를 파악한다. 전파이기에 커버 앞 오염쯤은 큰 영향을 받지 않는다. 원거리 및 이동 물체 감지에 뛰어나다. 다만 악천후에 전파가 난반사될 가능성이 있다.

 

카메라 센서

현재 레벨 2 수준의 준자율주행을 지원하는 자동차 대부분은 전방에 카메라 센서가 들어간다. 역광에 취약하고 최대 감지 거리가 100m 내외로 짧은 게 단점이다. 하지만 유일하게 색을 구분할 수 있어 신호 구분이 가능하고, 2개의 렌즈로 이뤄진 카메라 센서는 사물을 입체적으로 인식해 상황 판단에 중요한 단서를 제공한다.

 

 

라이다 센서

구글이나 웨이모의 시험용 자율주행차를 보면 지붕 위에 뭔가 불룩한 게 설치됐다. 이게 라이다다. 라이다는 레이더에서 전파만 빛으로 바꿨다고 이해하면 된다. 빛이라서 빠르다. 먼 거리 감지도 뛰어나다. 주변 정보를 3차원으로 인식하는데 파장이 짧아 매우 정밀하다. 다만 오염물질과 기후 등 외부 환경에 취약하고 비싸다. 구글에서 사용하는 회전형 라이다가 7만5000달러다. 참고로 미국에서 BMW X7의 기본가가 7만4900달러다.

 


 

 

자율주행차가 달리는 건 결국 땅 위다. 정확하고 정밀한 지리 및 위치정보를 담보할 수 없다면 안전을 보장할 수 없다.

 

 

동시적 위치추정 및 지도 작성

자동차는 지리정보가 정확하지 않거나 GPS 수신이 불가능한 지하주차장 같은 곳을 다니기도 한다. 그러면 자동차는 현재 위치도 모르고, 어디로 가야 할지도 알 수 없다. 이때 필요한 게 동시적 위치 추정 및 지도 작성 기술이다. 달리면서 주변 공간을 정밀하게 파악하는 동시에 이를 기반으로 3D 지도를 만들어 현재 위치와 가야 할 방향을 추정한다.

 

고정밀 지도

센서를 통해 파악하는 주변 정보만으로는 안전하게 자율주행할 수 없다. 사전 정보가 있어야 최적의 경로를 파악해 안전한 주행을 계획할 수 있다. 여기서 사전 정보가 고정밀 지도다. 오차범위 10cm 미만의 정확도에 도로중심선과 경계석, 신호등, 연석, 각종 구조물 등의 정보를 담은 3D 지도다. 차선이 눈으로 덮이면 센서만으로는 주행할 수 없다. 하지만 고정밀 지도가 있다면 쉽게 길을 찾을 수 있다.

 

 

초정밀 GPS 정보

GPS 정보는 인공위성을 이용한 위치정보이기에 다양한 요인으로 17~37m까지 오차가 발생한다. 우리는 이를 소프트웨어로 보정한 위치정보를 사용한다. 길 찾는 수준에선 유용하지만 완벽한 자율주행에는 부족하다. 초정밀 GPS 정보를 얻기 위해선 정지궤도위성을 띄우고 중앙처리국과 기준국 등을 세우는 등 국가적인 투자가 필요하다. 한국은 현재 미국 우주미사일사령부 등과의 협력을 통해 KASS라는 초정밀 위치보정시스템을 구축하고 있다. 2022년 하반기부터 활용할 계획인데 오차는 1m 이내로 예상된다.

 


 

 

정보는 타이밍이다. 수많은 정보가 있어도 처리가 늦으면 가치가 없다.

 

 

인공지능과 딥러닝

자동차를 운전하려면 예측 능력이 필요하다. 왠지 끼어들 것 같은 차를 판별해 거리를 두고 달리거나, 혼잡한 교차로에서 다른 차들의 움직임을 예측해 빠져나갈 방향을 정하는 등의 판단은 수많은 경험을 바탕으로 이뤄진다. 자율주행차도 이런 판단이 필요하다. 이를 수행하는 게 인공지능이며 딥러닝이다. 모든 행위자의 과거 움직임을 분석해 미래 움직임을 예측한다. 경험이 쌓일수록 판단에 대한 신뢰도도 높아진다.

 

초고속 프로세서

자동차가 받아들이는 수많은 정보를 적절하게 활용하려면, 특정 정보가 필요한 지점에 이르기 전까지 모든 정보를 빠르게 분석해 제공해야 한다.  초고속 프로세서가 필요한 건 바로 이 때문이다. 자율주행차에게 중요한 정보는 3D 그래픽 정보가 많다. 때문에 그래픽 인지 및 처리 분야의 전문가가 유리하다. 영상정보처리 전문가인 엔비디아가 자율주행차 업계에서 각광받는 이유가 바로 여기에 있다.

 

빅데이터

커넥티드 시스템을 통해 매 순간 방대한 데이터가 쌓이는데, 이를 어떻게 관리·분석해서 유용한 정보로 변환하느냐가 자율주행 기술 발전에 중요한 밑거름이 된다. 빅데이터 처리 기술이 중요한 이유다.

 


 

 

아무리 다양한 정보가 있어도 뒤늦게 인지하면 의미가 사라진다. 정보는 타이밍이다.

 

 

커넥티드 시스템

자율주행 시대의 커넥티드 시스템은 온라인망 접속만을 의미하지 않는다. 주변 자동차는 물론 지형지물 정보, 교통정보망, 지리정보망 등 다양한 대상과 접속하고 수많은 정보를 교류한다. 이렇게 모든 사물과 정보가 만나는 통로가 커넥티드 시스템이다. 커넥티드 시스템의 핵심은 보안과 안정성이다. 구조적인 결함이나 해킹이 발생하면 시스템 내 모든 자동차에게 치명적이다.

 

5G 통신망

자동차는 빠른 속도로 이동한다. 그래서 정보가 필요한 지점을 지나치기 전에 빠르게 해당 정보를 차에 전송해야 한다. 자율주행차는 단순히 위치정보와 주변 장애물 정보만 필요로 하는 게 아니다. 각종 교통정보와 다른 차에서 송신하는 정보, 신호 등 수많은 정보를 받는다. 그 때문에 최대한 빠르고 많은 정보를 받을 수 있는 여건이 필요하다. 현재는 그게 5G다. 물론 빠르면 빠를수록 더 좋다.

 


 

 

치명적인 사고에 대한 적절한 처벌과 보상이 이뤄져야만 자율주행 관련 분쟁을 줄이고 책임감을 높일 수 있다.

 

 

보험

자동차를 운전하면 보험 가입은 의무다. 자율주행차라고 예외일 수 없다. 하지만 자율주행차의 경우 보험 적용이 모호하다. 보험 처리의 핵심은 과실 유무 및 비율 판단인데 자율주행차는 변수가 다양하다. 센서나 통신 등의 오류로, 혹은 해킹으로도 사고가 날 수 있다. 그로 인해 항공기 블랙박스 수준의 사고기록장치가 들어가야 한다는 의견이 공감을 얻고 있다. 아울러 제조사의 책임보험 가입 역시 의무화해야 한다는 목소리도 나온다.

 

법률

현재의 도로교통법은 사람이 자동차를 운전하는 걸 전제로 한다. 때문에 탑승자는 있지만 운전자는 없는 자율주행차 시대에 대비한 법률 개정과 제정이 필요하다. 사고에 대한 형사 및 민사적 책임을 어떻게 판단하고 적용할지에 대한 명확한 기준도 마련돼야 한다. 자율주행차 특성상 제조사의 배상 의무를 분명히 해야 한다는 주장이 설득력을 얻고 있다. 지금은 제품 결함이 아니면 제조사는 책임에서 자유롭다. 자율주행차 시대에 맞춘 책임 범위 현실화가 필요하다.

 

 

 

 

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CREDIT

EDITOR : 고정식PHOTO : 각 제조사 제공

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