자율주행 자동차

자율주행 자동차

 

KAIST 유지환 교수(KAIST 기계공학 박사)는 한기대(교수)에 있을 때 <2019 대학생 자율주행자동차 경진대회>에서 팀을 이끌고 1위를 차지한 분이다. 1위를 차지한 후 KAIST에서 영입하여 교수로 재직 중이다.

 

 

자율주행 자동차(Autonomous Car)의 정의는 세 가지로 구분이 된다고 한다.

 

① Perception, ② Decision, ③ Action

첫 번째(① Perception)는 물체인식, 표지판 및 신호등 인식, 차선 인식 등을 통해 정보를 수집한 후 빅데이터와 AI 그리고 통신망으로 연결되어진다고 한다. 마치 모래알을 뿌려놓은 것을 토대로 물체의 형상과 각종 사물을 분류하는 작업이 선결되어져야한다고 한다.

두 번째(② Decision)는 판단하는 일이라고 한다.

세 번째(③ Action)는 올바른 판단이 들면 실행에 옮기는 액션단계로 들어간다고 한다.

 

자율주행 자동차의 정의는 Self-driving Car, Driverless Car, Robotic Car 등이라고 한다.

 

스스로 움직이는 차, 운전자 없이 움직이는 차, 로봇이 움직이는 차 등 각종 정의를 내릴 수 있지만 실제로는 자율주행의 단계에 따라 다양한 어려움이 주어진다고 한다.

 

 

자율주행의 단계는 총 6단계로서 LV.0(비자동화) → LV.1(운전자 보조) → LV.2(부분 자동화) → LV.3(조건부 자동화) → LV.4(고도 자동화(반자동화)) → LV.5(완전 자동화)로 이어진다고 한다.

 

LV.0(비자동화) : 자율주행 시스템 없음, 운전자가 차량을 완전히 제어해야하는 단계

LV.1(운전자 보조) : 방향 및 속도제어 등 특정 기능의 자동화, 운전자는 차속과 방향을 통제

LV.2(부분 자동화) : 고속도로와 같이 정해진 조건에서 차선과 간격 유지 가능, 운전자는 항상 주변상황을 주시하고 적극적으로 주행에 개입

LV.3(조건부 자동화) : 정해진 조건에서 자율주행 가능, 운전자는 자율주행 한계 조건에 도달하면 정해진 시간 내에 대응해야 함

LV.4(고도 자동화) : 정해진 도로 조건의 모든 상황에서 자율주행 가능, 그 밖의 도로 조건에서는 운전자가 주행에 개입

LV.5(완전 자동화) : 모든 주행 상황에서 운전자의 개입 불필요, 운전자 없이 주행 가능

 

LV.3(조건부 자동화)과 LV.4(고도 자동화)를 비교해보았을 때 LV.4가 LV.3보다 개발이 쉬울 것 같지만 개발자 입장에서 보면 LV.3이 더 어렵다고 한다. 될 수 있으면 LV.3을 건너뛰고 곧바로 반자동화인 LV.4단계로 개발하고 싶을 정도로 까다로운 단계가 LV.3단계라고 한다. 현재 자율주행 자동차의 단계는 LV.3과 LV.4에 와 있다고 한다. LV.5단계는 아직 갈 길이 멀다고 한다. 2025년을 기준으로 삼고 있지만 이보다 더 늦어질 수도 있다고 한다.

 

세계 주요 기업(Tesla, Volvo, BMW, Audi, Hyundai, Uber, Google 등)들의 완전 자율 주행 출시 목표가 자꾸 지연되어지고 있는 것도 안전성에서 안심할 단계가 못되기 때문이다.

 

일반인들이 생각하는 것보다 개발하는데 있어 매우 까다로운 조건들을 충족시켜야하고 어떻게 보면 융합시대가 접목되어져야하기에 그 일정은 매우 난감한 상황에 처해있다고 볼 수 있다. 더구나 빅데이터를 수집하여 분석하고 판단하여 걸리는 시간들을 살펴보더라도 만만치 않은 경우가 많기에 완전 자율주행차는 시간이 더 걸릴 수밖에 없을 것 같다.

 

그렇지만 반 자율주행차나 운전자 보조 기능들은 지금도 충분하게 개발이 되어지고 있기에 인간과 로봇의 상호협력하에 대화형 또는 쌍방향성 <휴먼(Human)-로봇(Robot) Interactive Systems>으로 갈 확률이 높다고 볼 수 있다. 더구나 하드웨어적인 문제도 문제이지만 소프트웨어 아키텍처(Software Architecture) 또한 매우 중요하기에 소프트웨어에 에러가 발생한다면 문제는 더 심각해진다고 볼 수 있다. 그리고 맵 등 다양한 정보를 구성하는데 있어서 다양한 각도의 수십 개 이상의 카메라를 비롯하여 Laser Scanner(3D Lidar)를 탑재하여 정보를 수집하고 있다고 한다.

 

V2X(Vehicle-to-Everything Comm.)

차량이 유・무선망을 통해 다른 차량 및 도로 등 인프라가 구축된 사물과 정보를 교환하는 것 또는 그 기술을 살펴보면 아래와 같다.

 

차량-보행자 간 통신(V2P) → 전방 보행로를 지나는 보행자

차량-네트워크 간 통신(V2N) → 교통 정보 제공

차량-차량 간 통신(V2V) → 응급차량 접근

차량-인프라 간 통신(V2I) → 교통상황에 따라 바뀌는 신호등

 

위의 내용들을 자연스럽게 연계시키기 위해서는 일반적인 인공위성 몇 개로는 부족하고 또 다른 정교한 맵을 작성할 수 있도록 수학적인 계산을 별도로 갖추어야한다고 한다. 이는 예기치 않은 상황에 대처할 수 있도록 유격을 주는 장치이기에 인간의 생각은 자율주행 자동차보다 더 많은 생각을 끊임없이 해야 할 것 같다. 더구나 각종 악천후나 전기장치의 고장이나 기타 다양한 변수에 대응하기 위해서라도 인간의 손길은 필요하기 때문이다.

  

2020년 1월 21일 화요일

 

청아당 엄 상 호 詩